python 内置模块续（二）

python 内置模块补充

python 内置模块补充

1、hashlib模块

hash模块的作用主要是对数据进行加密，我们在平时登录的时候，大部分后台一般会对我们的密码等私密信息进行加密

加密：将明文数据通过一系列的算法变成密文数据，这样做提升了数据的安全性
加密算法：md系列、sha系列、base系列、hamc系列
常用的算法类型及方法：
- hashlib.md5()
- md5.uppdate()：uppdate只能接收bytes类型的数据，所以在传送数据的时候要编码（encode）
- hexdigest()：生成一串没有规则的随机字符串
注意：加密之后的密文数据是无法解密成明文数据（除非你很牛逼），涉及到用户密码等隐私信息，其实都是密文，只有用户自己知道明文是什么，内部程序员无法得知明文数据，数据泄露也无法得知明文数据

简易使用：

import hashlib

# 先确定算法类型(md5普遍使用)
md5 = hashlib.md5()
# 加密的数据
data = '人生苦短我用python'
# 转化为bytes
data1 = data.encode('utf8')
# uppdate接收数据
md5.update(data1)
# 加密操作
res = md5.hexdigest()
print(res)
# result👇
# 007f910ee8215e9e229cc4fba38665da


'''如果明文数据相同，不管分几次传入，加密的结果肯定是一样的'''
# 将data拆分开传入
import hashlib

# 先确定算法类型(md5普遍使用)
md5 = hashlib.md5()
# 加密的数据
data = '人生苦短我用python'

# uppdate接收数据
md5.update('人生苦短'.encode('utf8'))
md5.update('我用python'.encode('utf8'))
# 加密操作
res = md5.hexdigest()
print(res)
# result👇
# 007f910ee8215e9e229cc4fba38665da
# 007f910ee8215e9e229cc4fba38665da
'''将data分成两部分传入，发现加密后的密文数据一样'''

高级使用：

生成复杂密文，密文越长，内部对应的算法越复杂，越难破解

import hashlib
# 使用sha256算法
sha256 = hashlib.sha256()
sha256.update('人生苦短我用python'.encode('utf8'))
res = sha256.hexdigest()
print(res)
# 使用md5加密后的结果
# 007f910ee8215e9e229cc4fba38665da
# 使用sha256加密的结果
# f1ae8a91ef9decce9715bd555111fc9e4b7c7e4f9dd962b32b3668a1ac2e4e6c

'''发现使用sha256加密，获取的密文更长
优点：密文更长，越复杂，越不容易被破解
缺点：消耗的资源会更多，密文越长基于网络发送需求占据的数据也越大'''

进阶使用：

加盐处理：

普通加盐
动态加盐
加盐处理：就是对明文数据处理做加密的过程前加一些干扰项，使得数据更加的安全，不容易被破解

示例如下：

import hashlib
md5 = hashlib.md5()
# 获取加密的数据
md5.update('python'.encode('utf8'))
# 加盐处理
md5.update('加点干扰才更加安全'.encode('utf8'))
# 加密处理
res = md5.hexdigest()
print(res)

# 为加盐的结果23eeeb4347bdd26bfc6b7ee9a3b755dd
# 加盐的结果c51a058dc11f6c52e3110a8cbf6b6c6e

'''不加盐python明文加密的结果和加盐的结果不一样，这样就算破解了也不是真实数据'''

动态加盐操作

上面的写法就写死了，只能固定加盐的内容，我们如果可以不断变换加盐的内容，这样是不是更加安全

通过获取动态的数据，来实现加盐内容的变换

import hashlib
import time
# 确定加密的算法
md5 = hashlib.md5()
# 获取加密的数据
data = 'python'.encode('utf8')
# 动态加盐
'''通过获取时间戳，来使得盐的内容都不一样'''
interference = str(time.time())
md5.update(data)
md5.update(interference.encode('utf8'))
res = md5.hexdigest()
print(res)
# 取三次结果
'''
edb6fbf75df039a7cc77a0b641591558
51ed4a4d4428308001a8ea993002a9cc
2e5d90eb45fd53228a7c501d6ecebb3f
'''

校验文件一致性

文件不是很大的时候，可以直接加密处理，如果文件很大的时候，想全部加密处理，可以通过切片读取的方式来加密

注意：文件要使用二进制的模式，因为加密操作是针对bytes类型！

小文件直接加密

# 校验文件的一致性
# 小文件直接加密
import hashlib
# 获取使用的算法
md5 = hashlib.md5()
with open(r'a.txt','rb') as f:
    for oneline in f:
        md5.update(oneline)
        res = md5.hexdigest()
        print(res)
# 结果
# 8d3eade70c8a8243554980488263fcc7
# cadd64f0bc5c34e40c151e7ed78a12a6
# d892ad2413f01d4ae0a18ce9b5367f29
'''
a.txt文件的内容
python123
python456
python789
'''
# 如果修改文件内容加密后的密文也会改变，修改最后一行发现前两行一样最后一行不一样
import hashlib
# 获取使用算法
md5 = hashlib.md5()
with open(r'a.txt','rb') as f:
    for oneline in f:
        md5.update(oneline)
        res = md5.hexdigest()
        print(res)
# 结果
'''
8d3eade70c8a8243554980488263fcc7
cadd64f0bc5c34e40c151e7ed78a12a6
8a149d9358818b4709f84ede3ed59f84
'''

大文件加密

# 大文件加密
import os
import hashlib
# 获取算法
md = hashlib.md5()
# 读取文件总大小
file_size= os.path.getsize(r'a.txt') # 33
# 指定分片的读取策略,每段读取几个字节
read_seg = [0,file_size//4,file_size//2,file_size-10]
with open(r'a.txt','rb')as f:
    for oneline in read_seg:
        f.seek(oneline)
        md.update(f.read(5))
        print(md.hexdigest())
# 结果
'''
d3b2be2dd2a6dfdc6a07f2c14cbfa763
762a12f9502b4f39d70456508f9a833a
b6f58f4ad6bb0d2539c715f5cd95c919
9b1ff33821e93423b997d9dbb0fa8091
'''

2、logging日志模块

👉[python官网版本](日志记录 — Python 的日志记录工具 — Python 3.10.0 文档)

这个模块定义了为应用程序和库实现灵活时间日志记录的函数和类！

日志等级

水平	数值
`CRITICAL`	50
`ERROR`	40
`WARNING`	30
`INFO`	20
`DEBUG`	10
`NOTSET`	0

注意：默认记录的级别在30以上

常用处理

logging.debug(‘debug级别’)
logging.info(‘info级别’)
logging.warning(‘warning级别’)
logging.error(‘error级别’)
logging.critical(‘critical级别’)

“四大天王”

logger对象、filter对象、handler对象、formatter对象

简单使用

import logging
# 写入文件
# file_handler = logging.FileHandler(filename='log1.log',mode='a',encoding='utf8')
# 当前输出
file_now = logging.StreamHandler()
logging.basicConfig(
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
    handlers=[file_now,],
    level=logging.ERROR
)
logging.error('日志模块')
# 结果
# 2021-11-29 16:49:58 PM - root - ERROR -3logging模块:  日志模块

# 在文件和终端同时显示
import logging
# 写入文件
file_handler = logging.FileHandler(filename='log1.log',mode='a',encoding='utf8')
# 当前输出
file_now = logging.StreamHandler()
logging.basicConfig(
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
    handlers=[file_now,file_handler],
    level=logging.ERROR
)
logging.error('日志模块')

日志模块详细介绍

'''要求:
1、想在文件和终端中同时打印
2、不同位置如何做到不同的日志格式，文件详细一些 终端简单一些
'''
import logging

# 1.logger对象:负责产生日志
logger = logging.getLogger('转账记录')
# 2.filter对象:负责过滤日志(直接忽略)
# 3.handler对象:负责日志产生的位置
hd1 = logging.FileHandler('a1.log',encoding='utf8')  # 产生到文件的
hd2 = logging.StreamHandler()  # 产生在终端的
# 4.formatter对象:负责日志的格式
fm1 = logging.Formatter(
    fmt='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
)
fm2 = logging.Formatter(
    fmt='%(asctime)s - %(name)s %(message)s',
    datefmt='%Y-%m-%d',
)
# 5.绑定handler对象
logger.addHandler(hd1)
logger.addHandler(hd2)
# 6.绑定formatter对象
hd1.setFormatter(fm1)
hd2.setFormatter(fm2)

# 7.设置日志等级
logger.setLevel(10)
# 8.记录日志
logger.debug('终端显示')
# 结果
# 2021-11-29 - 转账记录 终端显示

配置字典

import logging
import logging.config

standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \
                  '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字

simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'

logfile_path = 'log_dic.log'
# log配置字典
LOGGING_DIC = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': standard_format
        },
        'simple': {
            'format': simple_format
        },
    },
    'filters': {},  # 过滤日志
    'handlers': {
        #打印到终端的日志
        'console': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕
            'formatter': 'simple'
        },
        #打印到文件的日志,收集info及以上的日志
        'default': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件
            'formatter': 'standard',
            'filename': logfile_path,  # 日志文件，（可以修改）
            'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M
            'backupCount': 5,
            'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
        },
    },
    'loggers': {
        #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置  空字符串作为键 能够兼容所有的日志
        '': {
            'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
        },  # 当键不存在的情况下 (key设为空字符串)默认都会使用该k:v配置
    },
}


# 使用配置字典
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 自动加载字典中的配置
logger1 = logging.getLogger('日志类型')
logger1.debug('显示内容')
# 结果
#[DEBUG][2021-11-29 17:05:34,754][匹配字典.py:56]显示内容

配置参数

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：

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。
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”。
format：指定handler使用的日志显示格式。
datefmt：指定日期时间格式。
level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别
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。

format参数中可能用到的格式化串：

%(name)s Logger的名字
%(levelno)s 数字形式的日志级别
%(levelname)s 文本形式的日志级别
%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s 调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮点数表示
%(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以来的毫秒数
%(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
%(thread)d 线程ID。可能没有
%(threadName)s 线程名。可能没有
%(process)d 进程ID。可能没有
%(message)s用户输出的消息

第三方模块

第三方模块需要下载

下载方式：

方式1：命令行借助于pip工具
pip3 install 模块名 # 不知道版本默认是最新版
pip3 install 模块名==版本号 # 指定版本下载
pip3 install 模块名 -i 仓库地址 # 临时切换
方式2：pycharm快捷下载

settings >> project >> project interprter
- 添加源地址：点击manage管理添加地址
常用源
（1）阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
（2）豆瓣 http://pypi.douban.com/simple/
（3）清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
（4）中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
（5）华中科技大学：http://pypi.hustunique.com/

如果遇到下载报错，报错的原因有以下几点：

错误信息有timeout关键字，网络不稳定

找不到pip命令，添加到环境变量或者切换路径下载

pip下载某个模块报错，没有任何关键字的提示，那就百度吧，哈哈哈~

posted @ 2021-11-29 17:19 HammerZe 阅读(105) 评论(0) 编辑收藏举报

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高级使用：

进阶使用：

加盐处理：

校验文件一致性

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日志等级

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配置参数

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