最近写个自己的网站玩可能会用到权限验证，先在网上找点方法。

前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、方法一

用二进制验证

可以推荐你使用 按位与 一般符号是 & 来进行操作。 具体举例：操作1=1，操作2=2，操作3=4，操作4=8，操作5=16 为什么要使用这样的数字呢？ 因为它们都是2的倍数，这样就可以保证它们转化为的二进制只占其中的一位。 具体的：1=00000001，2=00000010，4=00000100，8=00001000，16=00010000 你可以看到 每个权限其实只占了一个8位的其中的一位。 假设A具有操作1，操作3，操作4的权限，那么A的权限值为：1+4+8=13 它的二进制为00001101 现在你要判断A是否具有操作3的权限，只需要判断 13&4 是否等于 4就可以。 具体的： 00001101& 00000100

00000100

可以看到如果你有此权限的话，该值是等于操作的权限值的。 我们再来验证A是否具有操作2的权限： 00001101& 00000010

00000000 看到了吧，值等于0，表示A没有操作2的权限。 你只要再此基础上封装一下这个操作，就可以实现全线的验证了！ 比如：

public string validate（int powers，int power）{
          
   
//powers用户具有的权限,power具体的一个权限
       if(powers&power!=power)
          return "你没有该操作权限！";
       else
          return "你具有该操作权限！";     
}

ok 大功告成！

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings(ignore)
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv(
    https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv)
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

总结

提示：这里对文章进行总结： 例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。