day17

常用模块

​ collections 模块

​ 具名元组 namedtuple

​ deque 双端队列
​ queue

defaultdict
默认值字典

orderedDict
有序字典
Counter 计数器

时间模块
time
timedate

时间戳 time.time()
格式化时间
	time.strftime(%Y)

datetime

timedelte

random 随机模块

验证码忽略大小写的内部原理 就是后端代码统一转成大写或者小写进行比对

os模块 和sys模块

os.path.dirname(file)

os.listdir(path) #返回一个列表 列表中的元素就是path路径下所有的文件名

os.remove
os.rename(两个参数)

今日内容
什么是包
他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
包的本质还是一个模块

首次导入包：
先产生一个执行文件的名称空间
1、创建包下__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)

站在两个角度分析问题
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 可以使用相对导入(包里面的文件都应该是被导入的模块)
3、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

Python2 和Python3之间使用包的差别
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
所以在你删除程序不必要的文件的时候，千万不要随意删除__init__.py文件
openpyxl 操作Excel表格

logging 日志模块

五个级别
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

logging对象：负责产生日志

logger = logging.getLogger('转账记录')

filter对象：过滤日志

handler对象：控制日志输出的位置（文件和终端）

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

formmater： 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',
)

给logger对象绑定handler对象

logger.addHandler(hd1)
logger.addHandler(hd2)
logger.addHandler(hd3)

给handler绑定format对象

hd1.setFormatter(fm1)
hd2.setFormatter(fm2)
hd3.setFormatter(fm1)

设计日志等级

​ logger.setLevel(20)

记录日志

​ logger.debug('文本内容')

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')

logging库提供了多个组件：Logger、Handler、Filter、Formatter。Logger对象提供应用程序可直接使用的接口，Handler发送日志到适当的目的地，Filter提供了过滤日志信息的方法，Formatter指定日志显示格式。另外，可以通过：logger.setLevel(logging.Debug)设置级别,当然，也可以通过

fh.setLevel(logging.Debug)单对文件流设置某个级别。

hashlib模块

作用 加密的模块，这个加密的过程是无法解密的

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
print(md.hexdigest())  # 获取明文数据对应的密文

hashlib模块使用场景

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

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

浅copy

​ 对于浅copy来说，只是在内存中重新创建一个空间存放一个新列表，但是新列表中的元素与原列表中的元素是公用的。

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