面向对象相关模块

hashlib模块

hashlib提供了常见的摘要算法，如md5和sha1等等。

那么什么是摘要算法呢?摘要算法又称为哈希算法、散列算法。它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）。

注意：摘要算法不是一个解密算法。（摘要算法，检测一个字符串是否发生了变化）

应涂：1.做文件校验

　　　2.登录密码

　　　　　　密码不能解密，但可以撞库，用‘加盐’的方法就可以解决撞库的问题。所有以后设置密码的时候要设置的复杂一点。

 1 import hashlib
 2 # md5_obj = hashlib.md5()  未加盐
 3 md5_obj = hashlib.md5('nezha'.encode('utf-8')) #加盐后（就让你的密码更牢固了）
 4 md5_obj.update('123456'.encode('utf-8'))
 5 print(md5_obj.hexdigest())
 6 md5_obj.update('hello'.encode('utf-8'))
 7 print(md5_obj.hexdigest())
 8 # -----------
 9 user = 'haiyan'
10 password = '123456'
11 md5_obj= hashlib.md5(user.encode('utf-8'))  #加盐（哪怕被人的密码和你的密码一样，
12 # 那你加盐以后就只有你的用户名对应的是你的密码了）
13 md5_obj.update(password.encode('utf-8'))
14 print(md5_obj.hexdigest())

1 import hashlib
 2 md5_obj = hashlib.md5()
 3 import os
 4 filesize = os.path.getsize('filename')  #文件大小
 5 f = open('filename','rb')
 6 while filesize>0:
 7     if filesize > 1024:
 8         content = f.read(1024)
 9         filesize -= 1024
10     else:
11         content = f.read(filesize)
12         filesize -= filesize
13     md5_obj.update(content)
14 # for line in f:
15 #     md5_obj.update(line.encode('utf-8'))
16 md5_obj.hexdigest()

configparser模块

该模块适用于配置文件的格式与windows  ini文件类似，可以包含一个或多个节（section），每个节可以有多个参数（键=值）。

1.创建文件

1 import configparser
 2 config = configparser.ConfigParser()
 3 config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45',
 4                       'Compression': 'yes',
 5                      'CompressionLevel': '9',
 6                      'ForwardX11':'yes'
 7                      }
 8 config['bitbuck et.org'] = {'User':'hg'}
 9 config['topsecret.server.com'] = {'Host Port':'50022','ForwardX11':'no'}
10 with open('example.ini', 'w') as configfile:
11    config.write(configfile)

2.查找文件

 1 import configparser
 2 config = configparser.ConfigParser()
 3 # print(config.sections())
 4 config.read('example.ini')
 5 print(config.sections())  #读出来的是文件里面的组，
 6 # 而且里面的[DEFAULT]组没有显示出来
 7 print('bytebong.com' in config) # False
 8 print('bitbucket.org' in config) # True
 9 print(config['bitbucket.org']["user"])  # hg
10 print(config['DEFAULT']['Compression']) #yes
11 print(config['topsecret.server.com']['ForwardX11'])  #no
12 print(config['bitbucket.org'])          #<Section: bitbucket.org>
13 for key in config['bitbucket.org']:     # 注意,有default会默认default的键
14     print(key)
15 print(config.options('bitbucket.org'))  # 同for循环,找到'bitbucket.org'下所有键
16 print(config.items('bitbucket.org'))    #找到'bitbucket.org'下所有键值对
17 print(config.get('bitbucket.org','compression')) # yes       get方法Section下的key对应的value

3.增删改操作

1 import configparser
2 config = configparser.ConfigParser()
3 config.read('example.ini')
4 config.add_section('yuan')
5 # config.remove_section('bitbucket.org') #删除组
6 # config.remove_option('topsecret.server.com',"forwardx11") #删除组里面的项
7 config.set('topsecret.server.com','k1','11111')
8 config.set('yuan','k2','22222')
9 config.write(open('new2.ini', "w"))

logging模块

 函数式简单配置

默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中，且只显示了大于等于WARNING级别的日志，这说明默认的日志级别设置为WARNING（日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG），默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息。

1 只显示大于等于warning基本的日志，这说明默认的日志级别设置为warning
2 （日志级别等级critical>error>warning>info>debug）
3 import logging
4 logging.debug('debug message')
5 logging.info('info message')
6 logging.warning('warning message')  #warning 警告（从警告开始才执行）
7 logging.error('error message') #error 错误
8 logging.critical('critical message') #比错误更严重的级别

 配置参数

1 logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有：
 2 
 3 filename：用指定的文件名创建FiledHandler，这样日志会被存储在指定的文件中。
 4 filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。
 5 format：指定handler使用的日志显示格式。
 6 datefmt：指定日期时间格式。
 7 level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别
 8 stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件(f=open(‘test.log’,’w’))，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。
 9 
10 format参数中可能用到的格式化串：
11 %(name)s Logger的名字
12 %(levelno)s 数字形式的日志级别
13 %(levelname)s 文本形式的日志级别
14 %(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
15 %(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
16 %(module)s 调用日志输出函数的模块名
17 %(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
18 %(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
19 %(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
20 %(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数
21 %(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
22 %(thread)d 线程ID。可能没有
23 %(threadName)s 线程名。可能没有
24 %(process)d 进程ID。可能没有
25 %(message)s用户输出的消息

有两种方式去应用logging模块

1.设置config

1 import logging
 2 logging.basicConfig(
 3     level=logging.DEBUG ,    #多输出一些细节
 4     # level = logging.WARNING  #就不用输出那些细节了
 5     format = '%(name)s %(asctime)s [%(lineno)d] ---%(message)s', #本身就存在在python语法中，拿过来用就行了
 6     # level和format也是不能变的，它是参数，不是变量
 7     # %(lineno)d指定代码块的行
 8     # %(name)s当前管理员的用户
 9     datefmt = '%d/%m/%Y %H:%M:%S',#指定日期时间格式
10     filename = 'logging_info' #自动创建了一个文件，并且把日志写到了文件里
11 
12 )
13 logging.debug('debug message')
14 logging.info('info message')
15 logging.warning('warning message')
16 logging.error('error message')
17 logging.critical('critical message')

 2.logger对象配置

可以控制输入到文件，也可以输入到屏幕

可以同时在几个文件中输出

1 import logging
 2 def mylogger(filename,file=True,stream=True):
 3     logger = logging.getLogger()
 4     formater = logging.Formatter(
 5         fmt='%(name)s %(asctime)s [%(lineno)d] ---%(message)s',
 6         datefmt='%d/%m/%Y %H:%M:%S'  # 时间格式
 7     )
 8     logger.setLevel(logging.DEBUG)  #指定日志打印的等级
 9     if file:
10         file_handler = logging.FileHandler('logging.log',encoding='utf-8')# 创建一个handler，用于写入日志文件
11         file_handler.setFormatter(formater)  # 文件流，文件操作符
12         logger.addHandler(file_handler)
13     if stream:
14         stream_handler = logging.StreamHandler()  # 再创建一个handler，用于输出到控制台
15         stream_handler.setFormatter(formater) #屏幕流，屏幕操作流
16         #如果想让文件流和屏幕流输出的东西的格式不一样，那么就在写一个 格式formater1，这样就可以了
17         logger.addHandler(stream_handler)
18     return logger
19 logger = mylogger('logging.log',file=False)
20 logger.warning('啦啦啦啦')
21 logger.debug('debug message')

 

logging库提供了多个组件：Logger、Handler、Filter、Formatter。Logger对象提供应用程序可直接使用的接口，Handler发送日志到适当的目的地，Filter提供了过滤日志信息的方法，Formatter指定日志显示格式。另外，可以通过：logger.setLevel(logging.Debug)设置级别,当然，也可以通过

fh.setLevel(logging.Debug)单对文件流设置某个级别。