包和其他模块
模块的三种来源
1.内置的
2.第三方的
3.自定义的
模块的四种表示形式
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
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
首次导入模块
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
什么是包?
包的本质还是一个模块，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
from dir.dir1 import p
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
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
#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
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')
日志的配置字典
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 ')
hashlib模块
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
import hashlib
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
# 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()) # 408ac8c66b1e988ee8e2862edea06cc7408ac8c66b1e988ee8e2862edea06cc7
# 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：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
# 写
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')
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
import copy
浅拷贝：只拷贝一份
深拷贝：拷贝所有内容. 包括内部的所有,形成一个新的对象,虽然与之前的值和内容一模一样,但是它们完完全全的两个对象,用deepcopy()
l = [1,2,[1,2]] l1 = l print(id(l),id(l1)) l1 = copy.copy(l) 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)
