sm2签名生成

SM2签名密钥生成

 

 

密钥生成流程,pkcs#8格式私钥pem文件:

1 生成sm2私钥: openssl ecparam -genkey -name SM2 -out sm2PriKey.pem

2 sm2私钥导出公钥: openssl ec -in sm2PriKey.pem -pubout -out sm2PubKey.pem

3 查看私钥: openssl ec -in sm2PriKey.pem -text

4 私钥pkcs#1转pkcs#8: openssl pkcs8 -topk8 -inform PEM -in sm2PriKey.pem -outform pem -nocrypt -out sm2PriKeyPkcs8.pem

 

### 解决 `jieba` 分词时出现的 `AttributeError` 在处理中文文本数据并使用 `jieba` 进行分词操作时,可能会遇到 `'float' object has no attribute 'decode'` 的错误。该问题通常发生在尝试对非字符串类型的对象执行解码或编码操作的情况下。 #### 错误原因分析 当输入的数据类型不是预期的字符串而是浮点数或其他不支持 `.decode()` 方法的对象时,就会触发此类异常。这可能是由于数据预处理阶段存在问题,导致某些字段包含了意外的数据类型[^1]。 #### 解决方法 为了防止这种错误的发生,在调用 `jieba.cut()` 函数之前应该确保传入的是有效的字符串。可以通过显式转换来实现这一点: ```python import pandas as pd import jieba def cutword(x): if isinstance(x, str): # 检查是否为字符串 seg = jieba.cut(x) return ' '.join(seg) elif pd.isna(x): # 处理缺失值 return '' else: try: x_str = str(x) # 尝试将其他类型转成字符串 seg = jieba.cut(x_str) return ' '.join(seg) except Exception as e: print(f"Unexpected error occurred while processing {x}: {e}") return '' # 应用于 DataFrame 列 df['seg_word'] = df['title'].apply(cutword) ``` 这段代码增加了对不同情况的支持:它不仅能够正常处理标准字符串,还能优雅地应对 NaN 或者无法直接作为参数传递给 `jieba.cut()` 的数值型数据。 另外需要注意的一点是在读取文件时指定正确的字符集也很重要。如果源文件是以 GBK 编码保存,则应相应设置 Pandas 的 read_csv() 参数 encoding='gbk'。
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