day-17 包与模块

logging 模块

logging 配置字典

hashlib 模块

openpyxl 模块

深浅拷贝

 

一 模块

1.0.1 模块回顾

模块
# 三种来源
        1.内置的
        2.第三方的
        3.自定义的
# 四种表示形式
        1.py文件(******)
        2.共享库
        3.文件夹(一系列模块的结合体)(******)
        4.C++编译的连接到python内置的

 

1.0.2 模块与包

# 研究模块与包 还可以站另外两个角度分析不同的问题
# 1.模块的开发者
# 2.模块的使用者


# 模块: 先产生一个执行文件的名称空间
    1.创建模块文件的名称空间
    2.执行模块文件中的代码 将产生的名字放入模块的名称空间中
    3.在执行文件中拿到一个指向模块名称空间的名字

1.1 什么是包?

#官网解释
Packages are a way of structuring Python’s module namespace by using “dotted module names”
包是一种通过使用'.模块名'来组织python模块名称空间的方式。

#具体的:它是一系列模块文件的结合体,表示形式就是一个文件夹,该文件夹内部通常会有一个__init__.py文件,所以其实我们创建包的目的就是为了用文件夹将文件/模块组织起来, 包的本质还是一个模块 
# from dir.dir1 import 

 #需要强调的是:
1. 在python3中,即使包下没有__init__.py文件,import 包仍然不会报错,而在python2中,包下一定要有该文件,否则import 包报错
2. 创建包的目的不是为了运行,而是被导入使用,记住,包只是模块的一种形式而已,包的本质就是一种模块 

 

 

 

1.2 为何要使用包

# 包的本质就是一个文件夹,那么文件夹唯一的功能就是将文件组织起来,随着功能越写越多,我们无法将所以功能都放到一个文件中,于是我们使用模块去组织功能,而随着模块越来越多,我们就需要用文件夹将模块文件组织起来,以此来提高程序的结构性和可维护性

 

1.3 注意事项

#1.关于包相关的导入语句也分为import和from ... import ...两种,但是无论哪种,无论在什么位置,在导入时都必须遵循一个原则:凡是在导入时带点的,点的左边都必须是一个包,否则非法。可以带有一连串的点,如item.subitem.subsubitem,但都必须遵循这个原则。但对于导入后,在使用时就没有这种限制了,点的左边可以是包,模块,函数,类(它们都可以用点的方式调用自己的属性)。

#2、import导入文件时,产生名称空间中的名字来源于文件,import 包,产生的名称空间的名字同样来源于文件,即包下的__init__.py,导入包本质就是在导入该文件

#3、包A和包B下有同名模块也不会冲突,如A.a与B.a来自俩个命名空间

 

1.4 案例示范

1 实验一
    准备:
        执行文件为test.py,内容
        #test.py
        import aaa
        同级目录下创建目录aaa,然后自建空__init__.py(或者干脆建包)

    需求:验证导入包就是在导入包下的__init__.py

    解决:
        先执行看结果
        再在__init__.py添加打印信息后,重新执行

2、实验二
    准备:基于上面的结果

    需求:
        aaa.x
        aaa.y
    解决:在__init__.py中定义名字x和y

3、实验三
    准备:在aaa下建立m1.py和m2.py
        #m1.py
        def f1():
            print('from 1')
        #m2.py
        def f2():
            print('from 2')
    需求:
        aaa.m1 #进而aaa.m1.func1()
        aaa.m2 #进而aaa.m2.func2()

    解决:在__init__.py中定义名字m1和m2,先定义一个普通变量,再引出如何导入模块名,强调:环境变量是以执行文件为准
    

4、实验四
    准备:在aaa下新建包bbb

    需求:
        aaa.bbb

    解决:在aaa的__init__.py内导入名字bbb

5、实验五
    准备:
        在bbb下建立模块m3.py
        #m3.py
        def f3():
            print('from 3')
    需求:
        aaa.bbb.m3 #进而aaa.bbb.m3.f3()

    解决:是bbb下的名字m3,因而要在bbb的__init__.py文件中导入名字m3,from aaa.bbb import m3

6、实验六
    准备:基于上面的结果

    需求:
        aaa.m1()
        aaa.m2()
        aaa.m3()
        进而实现
        aaa.f1()
        aaa.f2()
        aaa.f3()
        先用绝对导入,再用相对导入
        
    解决:在aaa的__init__.py中拿到名字m1、m2、m3
    包内模块直接的相对导入,强调包的本质:包内的模块是用来被导入的,而不是被执行的
    用户无法区分模块是文件还是一个包,我们定义包是为了方便开发者维护

7、实验七
    将包整理当做一个模块,移动到别的目录下,操作sys.path
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1.5 导入包

# 首次导入包:
    先产生一个执行文件的名称空间
        1.创建包下面的__init__.py文件的名称空间
        2.执行包下面的__init__.py文件中的代码 将产生的名字放入包下面的__init__.py文件名称空间中
        3.在执行文件中拿到一个指向包下面的__init__.py文件名称空间的名字

在导入语句中 .号的左边肯定是一个包(文件夹)

# 当你作为包的设计者来说
    1.当模块的功能特别多的情况下 应该分文件管理
    2.每个模块之间为了避免后期模块改名的问题 你可以使用相对导入(包里面的文件都应该是被导入的模块)

站在包的开发者 如果使用绝对路径来管理的自己的模块 那么它只需要永远以包的路径为基准依次导入模块
站在包的使用者 你必须得将包所在的那个文件夹路径添加到system path中(******)

python2如果要导入包 包下面必须要有__init__.py文件
python3如果要导入包 包下面没有__init__.py文件也不会报错
当你在删程序不必要的文件的时候 千万不要随意删除__init__.py文件

"""
# p.f1()
# p.f2()
# p.f3()
# p.f4()

import p1

 

 

二 logging 模块

日志模块:记录

import logging

logging.basicConfig(filename='access.log',
                    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
                    level=30,
                    )


logging.debug('debug日志')  # 10
logging.info('info日志')  # 20
logging.warning('warning日志')  # 30
logging.error('error日志')  # 40
logging.critical('critical日志')  # 50

 

问题

# 1.乱码
# 2.日志格式
# 3.如何既打印到终端又写到文件中

日志分为五个等级   等级:地震的强度

# 1.logger对象:负责产生日志
# 2.filter对象:过滤日志(了解)
# 3.handler对象:控制日志输出的位置(文件/终端)
# 4.formmater对象:规定日志内容的格式

 

hfajks

import logging

# 1.logger对象:负责产生日志
logger = logging.getLogger('转账记录')
# 2.filter对象:过滤日志(了解)

# 3.handler对象:控制日志输出的位置(文件/终端)
hd1 = logging.FileHandler('a1.log',encoding='utf-8')  # 输出到文件中
hd2 = logging.FileHandler('a2.log',encoding='utf-8')  # 输出到文件中
hd3 = logging.StreamHandler()  # 输出到终端

# 4.formmater对象:规定日志内容的格式
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.给logger对象绑定handler对象
logger.addHandler(hd1)
logger.addHandler(hd2)
logger.addHandler(hd3)

# 6.给handler绑定formmate对象
hd1.setFormatter(fm1)
hd2.setFormatter(fm2)
hd3.setFormatter(fm1)

# 7.设置日志等级
logger.setLevel(20)

# 8.记录日志
logger.debug('写了半天 好累啊 好热啊 好想释放')

 

logging配置字典

 

import os
import logging.config

# 定义三种日志输出格式 开始

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'



# 定义日志输出格式 结束
"""
下面的两个变量对应的值 需要你手动修改
"""
logfile_dir = os.path.dirname(__file__)  # log文件的目录
logfile_name = 'a3.log'  # log文件名

# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir):
    os.mkdir(logfile_dir)

# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)
# 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
            '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
        '': {
            '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 默认都会使用该k:v配置
    },
}


# 使用日志字典配置
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 自动加载字典中的配置
logger1 = logging.getLogger('asajdjdskaj')
logger1.debug('好好的 不要浮躁 努力就有收获')
View Code

 hashlib模块

hashlib模块 加密的模块
import hashlib  # 这个加密的过程是无法解密的
md = hashlib.sha3_256()  # 生成一个帮你造密文的对象
# md.update('hello'.encode('utf-8'))  # 往对象里传明文数据  update只能接受bytes类型的数据
md.update(b'Jason_@.')  # 往对象里传明文数据  update只能接受bytes类型的数据
print(md.hexdigest())  # 获取明文数据对应的密文

撞库

1.不用的算法 使用方法是相同的
密文的长度越长 内部对应的算法越复杂
但是
    1.时间消耗越长
    2.占用空间更大
通常情况下使用md5算法 就可以足够了

 

dffh

import hashlib
# 传入的内容 可以分多次传入 只要传入的内容相同 那么生成的密文肯定相同
md = hashlib.md5()
md.update(b'areyouok?')
md.update(b'are')
md.update(b'you')
md.update(b'ok?')
print(md.hexdigest())  # 408ac8c66b1e988ee8e2862edea06cc7
408ac8c66b1e988ee8e2862edea06cc7

hashlib模块应用场景
1.密码的密文存储
2.校验文件内容是否一致

 

加盐处理

import hashlib

md = hashlib.md5()
# 公司自己在每一个需要加密的数据之前 先手动添加一些内容
md.update(b'oldboy.com')  # 加盐处理
md.update(b'hello')  # 真正的内容
print(md.hexdigest())

动态加盐

import hashlib

def get_md5(data):
    md = hashlib.md5()
    md.update('加盐'.encode('utf-8'))
    md.update(data.encode('utf-8'))
    return md.hexdigest()


password = input('password>>>:')
res = get_md5(password)
print(res)

 

 

 

openpyxl模块

openpyxl 简介

# openpyxl 比较火的操作excel表格的模块

03版本之前 excel文件的后缀名 叫xls
03版本之后 excel文件的后缀名 叫xlsx

xlwd  写excel
xlrt  读excel

xlwd和xlrt既支持03版本之前的excel文件也支持03版本之后的excel文件
openpyxl 只支持03版本之后的  xlsx

 

from openpyxl import Workbook


wb = Workbook()  # 先生成一个工作簿
wb1 = wb.create_sheet('index',0)  # 创建一个表单页  后面可以通过数字控制位置
wb2 = wb.create_sheet('index1')
wb1.title = 'login'  # 后期可以通过表单页对象点title修改表单页名称

wb1['A3'] = 666
wb1['A4'] = 444
wb1.cell(row=6,column=3,value=88888888)
wb1['A5'] = '=sum(A3:A4)'

wb2['G6'] = 999
wb1.append(['username','age','hobby'])
wb1.append(['jason',18,'study'])
wb1.append(['tank',72,'吃生蚝'])
wb1.append(['egon',84,'女教练'])
wb1.append(['sean',23,'会所'])
wb1.append(['nick',28,])
wb1.append(['nick','','秃头'])

保存新建的excel文件
wb.save('test.xlsx')

 

sdj

from openpyxl import load_workbook  # 读文件


wb = load_workbook('test.xlsx',read_only=True,data_only=True)
# print(wb)
# print(wb.sheetnames)  # ['login', 'Sheet', 'index1']
# print(wb['login']['A3'].value)
# print(wb['login']['A4'].value)
# print(wb['login']['A5'].value)  # 通过代码产生的excel表格必须经过人为操作之后才能读取出函数计算出来的结果值

res = wb['login']
# print(res)
ge1 = res.rows
for i in ge1:
    for j in i:
        print(j.value)

 

 

深浅拷贝

浅拷贝

 

深拷贝

 

应用

import copy

l = [1,2,[1,2]]
# l1 = l
# print(id(l),id(l1))
# l1 = copy.copy(l)  # 拷贝一份 .......  浅拷贝
# print(id(l),id(l1))
# # l[0] = 222
# # print(l,l1)
# l[2].append(666)
# print(l,l1)
l1 = copy.deepcopy(l)
l[2].append(666)
print(l,l1)

 

 

 

 

 

asdf

adff

 

posted @ 2019-07-21 18:58  辕子  阅读(126)  评论(0编辑  收藏  举报