常用模块二——hashlib加密模块，subprocess模块，logging日志模块
一、
1.何为加密
将明文数据处理成密文数据 让人无法看懂
2.为什么加密
保证数据的安全
3.如何判断数据是否是加密的
一串没有规律的字符串(数字、字母、符号)
4.密文的长短有何讲究
密文越长表示使用的加密算法(数据的处理过程)越复杂
5.常见的加密算法有哪些
md5、base64、hmac、sha系列
6.加密算法基本操作
import hashlib # 1.选择加密算法 md5 = hashlib.md5() # 2.传入明文数据 md5.update(b'hello') #(update只能接受bytes类型数据)
# 3.获取加密密文
res = md5.hexdigest()
print(res) # 5d41402abc4b2a76b9719d911017c592
1. 加密算法不变，内容如果相同，那么结果肯定相同
一串数据，通过一次性传与分开传，加密得到的结果是一样的。只要还没有调取加密算法获取密文，就会等着数据全部上传完再加密
# 1.选择加密算法 md5 = hashlib.md5() # 2.传入明文数据 md5.update(b'hello~world~python~666') # 一次性传可以 md5.update(b'hello') # 分多次传也可以 md5.update(b'~world') # 分多次传也可以 md5.update(b'~python~666') # 分多次传也可以 # 3.获取加密密文 res = md5.hexdigest() print(res) # af9a44cbf7784b1a58e23c0a40df2bbc
2. 加密之后的结果是无法反解密的
只能从明文到密文正向推导，无法从密文到明文反向推导
常见的解密过程其实是提前猜测了很多种结果
3. 加盐处理：
在对明文数据做加密处理过程前添加一些干扰项
# 1.选择加密算法 md5 = hashlib.md5() # 2.传入明文数据 md5.update('公司设置的干扰项'.encode('utf8')) md5.update(b'hello python') # 3.获取加密密文 res = md5.hexdigest() print(res) # e53024684c9be1dd3f6114ecc8bbdddc
4. 动态加盐
在对明文数据做加密处理过程前添加一些变化的干扰项
eg: 当前时间、用户名部分...
5. 加密实战操作
- 1.用户密码加密
- 2.文件安全性校验
- 3.文件内容一致性校验
import hashlib md5 = hashlib.md5() with open(r'b.txt','rb') as f: for line in f: md5.update(line) res = md5.hexdigest() print(res) # 089e4c81ec2100822c0dece627b3091b
6. 大文件内容加密
截取部分内容加密即可
# 读取文件总大小 res = os.path.getsize(r'a.txt') # 指定分片读取策略(读几段 每段几个字节) 10 f.seek() read_method = [0,res//4,res//2,res]
二、
import subprocess res = subprocess.Popen( 'asdas', # 操作系统要执行的命令 shell=True, # 固定配置 stdin=subprocess.PIPE, # 输入命令 stdout=subprocess.PIPE, # 输出结果 ) print('正确结果', res.stdout.read().decode('gbk')) # 获取操作系统执行命令之后的正确结果 print('错误结果', res.stderr) # 获取操作系统执行命令之后的错误结果
三、
1. 什么是日志？
日志是一种可以卓总某些软件运行时所发生事情的方法。软件开发人员可以向他们的代码中调用日志记录相关的方法来表明发生了某些事情。一个事件可包含可选变量数据的消息来描述。此外，时间也有重要性的概念，这个重要性也可以被称为严重性级别（level）。
2. 日志的等级
| 日志等级（level） | 描述 |
| DEBUG | 最详细的日志信息，典型应用场景是 问题诊断 |
| INFO | 信息详细程度仅次于DEBUG，通常只记录关键节点信息，用于确认一切都是按照我们预期的那样进行工作 |
| WARNING | 当某些不期望的事情发生时记录的信息（如，磁盘可用空间较低），但是此时应用程序还是正常运行的 |
| ERROR | 由于一个更严重的问题导致某些功能不能正常运行时记录的信息 |
| CRITICAL | 当发生严重错误，导致应用程序不能继续运行时记录的信息 |
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。
import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warning('warning message') logging.error('error message') logging.critical('critical message')
3. 日志模块要求
代码无需掌握，但是得会CV并稍作修改
import logging file_handler = logging.FileHandler(filename='x1.log', mode='a', encoding='utf-8',) logging.basicConfig( format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', handlers=[file_handler,], level=logging.ERROR ) logging.error('你好')
1.产生日志
2.过滤日志
基本不用，因为在日志产生阶段就可以控制想要的日志内容3.输出日志
4.日志格式
import logging # 1.日志的产生(准备原材料) logger对象 logger = logging.getLogger('购物车记录') # 2.日志的过滤(剔除不良品) filter对象>>>:可以忽略 不用使用 # 3.日志的产出(成品) handler对象 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.日志的格式(包装) format对象 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(10) # debug # 8.记录日志 logger.debug('写了半天 好累啊 好热啊')
import logging import logging.config
# 定义日志输出格式 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' # 自定义文件路径 logfile_path = 'a3.log'
LOGGING_DIC = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'standard': { 'format': standard_format # 需要自己定义（直接复制过来即可） }, 'simple': { 'format': simple_format # 需要自己定义（直接复制过来即可） }, }, '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，需要自己设置 '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，有以下两种选择
# 1.如果想要同时记录多条信息，选择此条（前面的键设置为空） '': { '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 # 2. 键固定，则只能记录购物车信息 '购物车记录': { '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': 'WARNING', '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 }, } logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 自动加载字典中的配置 logger1 = logging.getLogger('购物车记录') # 数据值与上述loggers中’2‘的键值一致 logger1.warning('尊敬的VIP客户 晚上好 您又来啦') logger1 = logging.getLogger('注册记录') logger1.debug('jason注册成功')
logger1 = logging.getLogger('顾客消费记录') logger1.debug('小萝莉 小可爱 小仙女') # 同时记录购物车记录、注册记录、顾客消费记录的话loggers中要选择’1‘
