hashlib、subprocess和logging日志模块

目录

• hashlib加密模块
• 加密补充说明
• subprocess模块
• logging日志模块
• 日志的组成
• 日志配置参数
• 日志配置字典
• 日志实战应用

hashlib加密模块

1.何为加密
    将明文数据处理成密码数据 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
# 1.选择加密算法
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
# 2.传入明文数据
md5.update(b'hello')
# 3. 获取加密密文
res=md5.hexdigest()
print(res)  # 5d41402abc4b2a76b9719d911017c592

加密补充说明

import hashlib
md5=hashlib.md5()
# 1. 加密算法不变 内容如果相同 那么结果肯定相同
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

# 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
    123     密文
    321     密文
    222     密文
3.加盐处理
    在明文里面添加一些额外的干扰项
    #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')  # 一次性传也可以
    # 3. 获取加密密文
    res = md5.hexdigest()
    print(res)

4.动态加盐
    干扰项是随机变化的
    例如：当前时间、用户名部分等

5.加密实战操作
    1）用户密码加密
    2）文件安全性校验
    3）文件内容一次性校验
    4）大文件内容加密
        截取部分内容加密即可，例如500G文件，分10-20个验证部分，每部分验证，全部验证通过则认为是同一个文件

subprocess模块

类似操作系统终端 执行命令并获取结果

import subprocess

res = subprocess.Popen(
    'dir',  #操作系统要执行的命令
    shell=True,  # 固定配置
    stdin=subprocess.PIPE, #输入命名
    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

logging日志模块

1. 如何理解日志
    简单的理解为是记录行为举止的操作（历史史官）
2. 日志的级别
    五种级别
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
# logging.debug('debug message')
# logging.info('info message')
# logging.warning('warning message')
# logging.error('error message')
# logging.critical('critical message')
file_handler = logging.FileHandler(filename='x1.log', mode='a', encoding='utf8',)
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')

日志的组成

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')

日志配置参数

logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有：

filename：用指定的文件名创建FiledHandler，这样日志会被存储在指定的文件中。
filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。
format：指定handler使用的日志显示格式。
datefmt：指定日期时间格式。
level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别
stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件(f=open(‘test.log’,’w’))，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。

format参数中可能用到的格式化串：
%(name)s Logger的名字
%(levelno)s 数字形式的日志级别
%(levelname)s 文本形式的日志级别
%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s 调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
%(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数
%(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d 线程ID。可能没有
%(threadName)s 线程名。可能没有
%(process)d 进程ID。可能没有
%(message)s用户输出的消息

日志配置字典

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
        },
        '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 (key设为空字符串)默认都会使用该k:v配置
        # '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')
# 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('红浪漫顾客消费记录')
logger1.debug('慢男 猛男 骚男')

日志实战应用