头歌Python基础-综合练习2-图书销售数据处理-列表方式

### 关于Python基础综合练习——图书销售数据处理 #### 使用列表实现方法 在构建一个简单的图书销售系统时,可以通过定义一系列功能来管理并展示不同书籍的销量情况。对于这一目标而言,`list` 是一种非常适合用来存储多本书籍及其对应销量的数据结构。 为了更好地理解如何利用 `list` 来完成这项任务,考虑创建一个名为 `info` 的列表变量用于保存每本已售出书籍的信息。每一项都是字典形式表示的一条记录,其中包含两个键:“书名” 和 “销量”。通过遍历该列表,可以轻松获取所有书籍的具体销售数量,并将其格式化输出给用户查看[^1]: ```python def values_all(): """书籍销量统计""" # 打印提示文字 print('书名\t销量') for book_info in info: print(f'{book_info["书名"]}\t{book_info["销量"]}') ``` 此外,在实际应用过程中可能还需要动态更新库存或者查询特定书籍是否存在等功能支持。此时就可以借助 Python 列表的一些常见操作如 `in` 运算符判断元素是否存在于列表之中;以及使用循环语句(比如 `for...in` 或者 `while`),配合索引来访问每一个单独的对象实例[^2][^3]: ```python names = ['Neo', 'Lily', 'Jack'] print(bool('Adam' in names)) # 输出False因为 Adam 不在这个名单里 print(bool('Neo' in names)) # 输出True由于 Neo 存在于此名单当中 ``` 值得注意的是当涉及到修改原列表内容的操作(像增加新成员到现有集合中去)的时候应当谨慎行事。某些情况下直接调用对象自带的方法可能会返回 `NoneType` 类型的结果而不是预期中的最新状态副本。因此建议先执行相应动作再读取最新的列表状况以确保程序逻辑正确无误[^4]: ```python numbers = [1, 2, 3, 4, 5] result_of_append = numbers.append(6) # 此处不会有任何显示因为它只改变了原始列表并没有产生新的值 print(result_of_append) # 返回 None 而不是更新后的列表 print(numbers) # 显示完整的序列包括新增加的那个数位 ``` 综上所述,基于上述知识点能够有效地运用 Python 中的基础语法特性与容器类型解决较为复杂的现实世界问题,例如设计一套简易版的书店管理系统来进行商品信息管理和交易流水账目的维护工作等。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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素数域上的加法与乘法同态加密切换协议研究

资源摘要信息:"模p加密切换协议" 模p加密切换协议是一种在同态加密领域内提出的新型协议,它支持在加法同态加密和乘法同态加密之间进行高效的切换。为了实现这一点,该协议主要基于素数域Z/pZ构建。这种设计不仅提高了加密操作的效率,而且显著降低了在数据传输过程中所需的通信轮次和比特复杂度。这对于实现安全的两方计算具有重要意义,尤其是在涉及多项式求值和隐私保护的应用场景中。此外,该方案在保持高效性的同时,还保持了安全性,并能够扩展到包含恶意敌手的模型中。 在深入探讨之前,我们先了解一些基础概念: 同态加密(Homomorphic Encryption):这是一种特殊类型的加密技术,它允许用户在密文上直接进行特定的计算,并在解密后得到与在明文上直接进行同样计算相同的结果。同态加密分为三种主要类型:部分同态加密(PHE)、次同态加密(SHE)和全同态加密(FHE)。其中,加法同态加密支持对密文进行无限次加法操作;乘法同态加密则支持对密文进行无限次乘法操作;全同态加密则同时支持无限次加法和乘法操作。 安全两方计算(Secure Two-Party Computation, 2PC):这是密码学中的一种技术,它允许两个参与方在保护各自隐私的前提下共同计算某个函数的值。例如,假设Alice和Bob各自拥有一个秘密数值,他们希望计算这两个数值的和,但又不想让对方知道自己的具体数值。安全两方计算协议能确保在计算结束后,双方都能得到和的结果,而各自的原始输入保持私密。 模p算术:这里的p指的是素数,而Z/pZ指的就是模p的整数环,即所有整数模p的剩余类集合。在模p算术中,数字的运算结果都是对p取模后的结果。例如,在Z/5Z中,11模5的结果是1,因为11除以5的余数是1。 以下为详细知识点: 1. 加密切换协议的概念:加密切换协议是允许在两种不同的加密方案之间切换密文的技术。这样的协议可以将一个加密方案下的密文转换为另一个方案下的密文,从而允许两种不同类型的同态加密操作。在安全两方计算中,这种切换能力非常重要,因为它允许两个参与方在保持数据安全的前提下灵活地对数据执行不同的操作。 2. 该协议的实现基础:模p加密切换协议主要基于素数域Z/pZ来实现。素数域提供了一个数学上的结构,使得我们可以定义加法和乘法运算,同时保证了运算结果符合同态加密的要求。利用素数域的优势,可以在保证加密操作安全性的前提下,大幅度减少通信轮次和降低比特复杂度,这使得数据处理更加高效。 3. 应用场景:由于该协议特别适用于多项式求值和隐私保护场景,因此在需要进行安全计算的环境中尤为有用。例如,在金融行业,可能需要在不泄露用户具体信息的前提下,对用户的金融数据进行分析和计算;在医疗领域,也需要保护患者隐私的同时,对相关医疗数据进行分析。模p加密切换协议能够确保这些敏感数据在进行计算操作时的安全性。 4. 安全性和效率:该协议之所以受到关注,是因为它在保证加密操作效率的同时,还兼顾了安全性。这对于在现实世界中部署同态加密技术至关重要,因为效率和安全性是评估一个加密协议是否实用的两个关键标准。此外,该协议还可以适用于恶意敌手模型,意味着即便其中一方是恶意的,协议仍然能够保证数据的安全性和计算的正确性。 5. 与其他协议的比较:文中提到Couteau、Peters和Pointcheval在CRYPTO 2016会议上介绍的加密切换协议(ESP)是模p加密切换协议的前身,该协议能够实现从一个加密方案到另一个方案的密文切换。然而,Couteau等人构建的ESP用于在Elgamal和Paillier加密方案之间切换,这两者本身并不完美契合。因此,他们不得不设计复杂的协议来实现切换。与之相比,模p加密切换协议在素数域Z/pZ的基础上进行构建,可能在效率和实现上有所优化。 总结来说,模p加密切换协议提供了一个高效的解决方案,用于在加法同态加密和乘法同态加密之间进行切换,并且特别适用于多项式求值和隐私保护的场景。这种协议在保持操作高效性的同时,也确保了加密操作的安全性,并且能够应对复杂的恶意敌手模型。在研究和实际应用中,该协议无疑为同态加密技术的发展提供了一个新的方向,并为安全两方计算领域带来了新的机遇。
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# 面向工业裁切机的实时解压性能优化:从内存映射到SIMD加速再到eBPF闭环 在智能工厂的产线深处,一台工业裁切机正安静地运行着——它没有炫目的UI,不接入云平台,甚至没有常驻运维工程师。它的固件升级包是一个217MB的ZIP文件,内含32768个嵌套目录与14万多个小尺寸配置项;一次OTA升级需在70℃高温舱中完成,P99解压延迟必须稳定控制在100ms以内,否则将导致机械臂运动时序错乱、材料裁切偏移超差。这不是理论推演,而是某汽车零部件厂真实产线的日复一日。 这类设备构成了工业边缘计算的“沉默大多数”:RAM ≤ 512MB、无MMU或仅支持轻量级MMU、无后台运维、固件更新周期长达