恕我直言,Python - http.client接入短信验证码,看这一篇就够了

短信验证码注册登录,首选需要生成4位或者6位随机数,然后通过短信接口的方式将随机数发送给请求的手机号码,然后校验输入的随机数是否一致。

逻辑还是非常简单和清晰的,下面是用各大云市场的短信服务商的接口作为演示案例,如下所示:

import http.client
import mimetypes
conn = http.client.HTTPSConnection("vip.veesing.com")
payload = 'appId=41KYR0EB****&appKey=IIWCKKSR7NOQ****&phone=1561894****&templateId=1043&variables=1234'
headers = {
  'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded;charset=utf-8'
}
conn.request("POST", "/smsApi/verifyCode", payload, headers)
res = conn.getresponse()
data = res.read()
print(data.decode("utf-8"))

这就是验证码注册登录Python - http.client接入短信接口的方式,以后遇见多了就熟练了。

Python - http.client.py和文档说明下载

 

要绘制更写实的图像并避免诡异风格,需要使用更高级的绘图工具或库,如 `matplotlib`、`PIL`(Python Imaging Library)或 `OpenCV`。这些工具支持更精细的图像处理、颜色渐变和纹理渲染,从而实现更逼真的视觉效果。以下是一些可行的方法: - 使用 `PIL` 库加载和修改真实图片,例如对图像进行滤镜处理或裁剪,以实现更写实的视觉效果: ```python from PIL import Image, ImageFilter img = Image.open("rabbit.jpg") img = img.filter(ImageFilter.SHARPEN) img.save("sharpened_rabbit.jpg") ``` - 使用 `matplotlib` 绘制高质量的图像,并结合 `numpy` 生成渐变背景,使图像更自然: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 500) y = np.sin(x) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(x, y, color='blue', linewidth=2) plt.fill_between(x, y, color='skyblue', alpha=0.4) plt.title("Realistic Sine Wave") plt.xlabel("X-axis") plt.ylabel("Y-axis") plt.grid(True) plt.show() ``` - 使用 `OpenCV` 对图像进行边缘检测或颜色空间转换,以增强图像的真实感。例如,将图像转换为灰度图并检测边缘: ```python import cv2 img = cv2.imread("rabbit.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) cv2.imshow("Edges", edges) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` - 结合深度学习模型(如 `TensorFlow` 或 `PyTorch`)生成写实图像。例如,使用预训练的生成对抗网络(GAN)模型生成高质量的动物图像: ```python import torch from torchvision.utils import save_image model = torch.load("gan_model.pth") noise = torch.randn(1, 100, 1, 1) generated_image = model(noise) save_image(generated_image, "generated_rabbit.jpg") ``` - 使用 `Blender` 或 `Maya` 等 3D 建模软件创建高度写实的三维模型。这些软件支持复杂的材质和光照设置,能生成逼真的图像。
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