它天然地排除了类属性、继承属性和方法。
正确的 AESCipher 构造函数应如下所示： 立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；import hashlib from Crypto.Cipher import AES from Crypto import Random from base64 import b64encode, b64decode class AESCipher(object): def __init__(self, key=None): # Initialize the AESCipher object with a key, # defaulting to a randomly generated key self.block_size = AES.block_size if key: self.key = b64decode(key.encode()) else: self.key = Random.new().read(self.block_size) def encrypt(self, plain_text): # Encrypt the provided plaintext using AES in CBC mode plain_text = self.__pad(plain_text) iv = Random.new().read(self.block_size) cipher = AES.new(self.key, AES.MODE_CBC, iv) encrypted_text = cipher.encrypt(plain_text) # Combine IV and encrypted text, then base64 encode for safe representation return b64encode(iv + encrypted_text).decode("utf-8") def decrypt(self, encrypted_text): # Decrypt the provided ciphertext using AES in CBC mode encrypted_text = b64decode(encrypted_text) iv = encrypted_text[:self.block_size] cipher = AES.new(self.key, AES.MODE_CBC, iv) plain_text = cipher.decrypt(encrypted_text[self.block_size:]) return self.__unpad(plain_text) def get_key(self): # Get the base64 encoded representation of the key return b64encode(self.key).decode("utf-8") def __pad(self, plain_text): # Add PKCS7 padding to the plaintext number_of_bytes_to_pad = self.block_size - len(plain_text) % self.block_size padding_bytes = bytes([number_of_bytes_to_pad] * number_of_bytes_to_pad) padded_plain_text = plain_text.encode() + padding_bytes return padded_plain_text @staticmethod def __unpad(plain_text): # Remove PKCS7 padding from the plaintext last_byte = plain_text[-1] return plain_text[:-last_byte] if isinstance(last_byte, int) else plain_text关键的修改在于 __init__ 方法中，当 key 参数存在时，使用 b64decode(key.encode()) 对其进行 Base64 解码，而不是计算哈希值。
例如：func doSomething() int { x := 0 // 执行一些操作... if somethingBadHappened { return -1 // 表示一种错误 } if somethingElseBadHappened { return -2 // 表示另一种错误 } return x // 成功时返回有效结果 }这种方法虽然简单，但存在明显弊端： 可读性差： 调用者需要查阅文档才能理解-1和-2具体代表什么错误。
异步处理： 可以将耗时的操作放入消息队列，由订阅者异步处理。
应自定义Client并设置合理的超时时间。
使用json.RawMessage：如果你想延迟解析JSON的某个子部分，或者想在反序列化时保留原始JSON片段，json.RawMessage非常有用。
cumsum()也会正确处理这些NaN。
一旦某个基类被设计为可能被虚继承，应在所有继承路径中统一使用 virtual 继承。
如果需要避免覆盖，可以在打开文件时使用 "x" 模式（仅新建文件）。
生成器推导式适合节省内存的场景，理解它的惰性求值特性很重要。
然后，对于每个日期，它遍历 $movements 数组，查找匹配的记录。
例如，可以使用 PyPDFLoader 加载 PDF 文档，然后使用 CharacterTextSplitter 将文档分割成块。
结合runtime/debug.Stack()可以获取完整的调用堆栈。
57 查看详情 生成器返回键值对 yield 可以指定键和值，适用于需要关联结构的场景。
过度使用typedef可能会导致代码难以理解，甚至出现命名冲突。
立即进入“豆包AI人工智官网入口”； 立即学习“豆包AI人工智能在线问答入口”； 获取 std::future 对象： 从 std::promise 对象中获取一个 std::future 对象。
另外，max_execution_time可以在php.ini文件中修改，或者在脚本中使用set_time_limit(30)设置为30秒。
在Python中，我们通常会使用专门为密码哈希设计的库，例如bcrypt、scrypt或argon2。
这种方式的优点是： 低开销： 代理通常用C/C++编写，性能优化得很好。
如果不需要在没有 channel 准备好时执行任何操作，就直接移除 default 分支。

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