包和一些常用模块

    • 包
      • 回顾调用一个模块的过程：
        1、运行执行文件，创建一个执行文件的名称空间
        2、创建模块文件的名称空间
        3、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
        4、在执行文件中拿到一个指向模块名称空间的名字
      • 定义：
        包是一种通过使用 .模块名 来组织python模块名称空间的方式，包的本质还是一个模块
      • 具体的：
        包就是一个包含有__init__.py文件的文件夹，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
      • 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
      • 首次导入包的执行过程：
        1、先运行执行文件，创建一个执行文件的名称空间
        2、创建包下面的__init__.py文件的名称空间
        3、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文件得我名称空间中
        4、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
      • 包的导入之注意事项：
      • 1、包的导入可以使用import和from...import...两种。
        但是无论在什么位置，导入时都要遵循一个原则：凡是导入时带点的，点的左边必须是一个包，就是 .包名 的形式，否则非法。可以带有一连串的点，如 item.subitem.subsubitem 但是导入后，在使用时就没有这种限制了，点的左边可以使包，函数，模块，类（她们都可以用点的方式调用自己的属性）
      • 2、import导入文件是，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__init__.py，导入的本质就是导入该文件
      • 3、包A和包B下有同名模块也不会冲突，如A.a和B.b来自两个命名空间
      • 4、调用包，有时候要用到环境变量，注意一下环境变量是以执行文件为准的
      • 包的开发之注意事项：
        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，可以使用相对导入（包里边的文件都应该是被导入的模块）
      • 环境变量注意事项：
        1、站在包的开发者。如果使用绝对路径来管理自己的模块，那么它是需要永远以包的路径为基准依次导入模块
        2、站在包的使用者。必须将包所在的那个文件夹路径添加到system path中（******）
    • logging模块（日志模块）
      • 如何使用 
        import logging
logging.debug('调试debug')​
logging.info('消息info')
logging.warning('警告warn')
logging.error('错误error')
logging.critical('严重critical')
​
'''打印结果
WARNING:root:警告warn
ERROR:root:错误error
CRITICAL:root:严重critical
'''

      • 可在logging.basicConfig()函数中通过具体参数来更改logging模块默认行为 
        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

      • 日志形成的内部机制和步骤 
        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

      • 举例说明日志形成过程 
        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')
      • hashlib模块
      • 定义
        hash是一种算法（3.x里代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法），该算法接受传入的内容，经过运算得到一串hash值
      • hash值的特点是： 
        1、只要传入的内容一样，得到的hash值必然一样=====>要用明文传输密码文件完整性校验
2、不能由hash值返解成内容=======》把密码做成hash值，不应该在网络传输明文密码
3、只要使用的hash算法不变，无论校验的内容有多大，得到的hash值长度是固定的
      • 关于加密 
        1.不同的算法 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
      • 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
        • 定义：在每一个需要加密的数据之前 先手动添加一些内容 
          # 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())  # 返回摘要，作为十六进制数据字符串值
        • 加盐的原因：
          为了避免用户的简单密码可以被轻易识别, ​
          在生成摘要时, 我们可以加点作料.作料可以是一个固定的字符串, ​
          也可以是一个根据用户不同的随机字符串.​
          如果是随机字符串的话, 这个随机字符串也需要被存储在服务器中.
      • 动态加盐
        • 定义：就是将加盐操作写成函数，每次加盐操作的时候，直接调用函数 
          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
      • office版本常识
        03版本之前，Excel文件后缀名叫
      • 操作Excel的模块
        xlwd 写；excelxlrt 读
        excelxlwd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
      • 使用流程
        • 安装 
          pip install openpyxl
        • 创建 
          from  openpyxl import  Workbook 
# 实例化
wb = Workbook()
# 激活 worksheet
ws = wb.active
        • 打开已有 
          >>> from openpyxl  import load_workbook
>>> wb2 = load_workbook('文件名称.xlsx')
        • 存储数据 
          # 方式一：数据可以直接分配到单元格中(可以输入公式)
ws['A1'] = 42
# 方式二：可以附加行，从第一列开始附加(从最下方空白处，最左开始)(可以输入多行)
ws.append([1, 2, 3])
# 方式三：Python 类型会被自动转换
ws['A3'] = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
        • 创建表 
          # 方式一：插入到最后(default)
>>> ws1 = wb.create_sheet("Mysheet") 
# 方式二：插入到最开始的位置，第二个参数是索引号
>>> ws2 = wb.create_sheet("Mysheet", 0)
        • 选择表 
          # sheet 名称可以作为 key 进行索引
>>> ws3 = wb["New Title"]
>>> ws4 = wb.get_sheet_by_name("New Title")
>>> ws is ws3 is ws4
True
        • 查看表 
          # 显示所有表名
>>> print(wb.sheetnames)
['Sheet2', 'New Title',  'Sheet1']
# 遍历所有表
>>> for sheet in  wb:
... 	print(sheet.title)
        • 访问单元格（call）
          • 单一单元格访问 
            # 方法一
>>> c = ws['A4']
# 方法二：row 行；column 列
>>> d = ws.cell(row=4, column=2, value=10)
# 方法三：只要访问就创建
>>> for i in  range(1,101):
...         for j in range(1,101):
...            ws.cell(row=i, column=j)
        • 保存数据 
          >>> wb.save('文件名称.xlsx')
        • 删除工作表 
          # 方式一
wb.remove(sheet)
# 方式二
del wb[sheet]
    • 深浅拷贝
      • 字面理解
        浅拷贝指仅仅拷贝数据集合的第一层数据，
        深拷贝指拷贝数据集合的所有层。
        ​所以对于只有一层的数据集合来说深浅拷贝的意义是一样的，​比如字符串，数字，还有仅仅一层的字典、列表、元祖等
      • 内部原理
        深浅拷贝的本质是对于可变不可变类型，到底指的是原来还是自己
      • 方法
        导入模块：import copy
        浅拷贝：copy.copy
        深拷贝：copy.deepcopy
posted @ 2019-07-19 23:07  不在一城  阅读(171)  评论(0)  编辑  收藏  举报