hashlib模块，logging日志模块

hashlib模块，logging日志模块

hashlib模块

加密:将明文数据通过一系列算法变成密文数据(目的就是为了数据的安全)
    
加密算法:md系列 sha系列 base系列 hmac系列
    
# 基本使用
import hashlib


# 1.先确定算法类型(md5普遍使用)
md5 = hashlib.md5()
# 2.将明文数据传递给md5算法(update只能接受bytes类型数据)
# md5.update('123'.encode('utf8'))
md5.update(b'123')
# 3.获取加密之后的密文数据(没有规则的一串随机字符串)
res = md5.hexdigest()
print(res)
"""
1.加密之后的密文数据是没有办法反解密成明文数据的
    市面上所谓的破解 其实就是提前算出一系列明文对应的密文
    之后比对密文再获取明文
"""

　　详细操作

# import hashlib
#
#
# # 1.先确定算法类型(md5普遍使用)
# md5 = hashlib.md5()
# # 2.将明文数据传递给md5算法(update只能接受bytes类型数据)
# # md5.update('123'.encode('utf8'))
# md5.update(b'123')
# # 3.获取加密之后的密文数据(没有规则的一串随机字符串)
# res = md5.hexdigest()
# print(res)
"""
1.加密之后的密文数据是没有办法反解密成明文数据的
    市面上所谓的破解 其实就是提前算出一系列明文对应的密文
    之后比对密文再获取明文
"""

# 1.明文数据只要是相同的 那么无论如何传递加密结果肯定是一样的
# import hashlib
# # 1.先确定算法类型(md5普遍使用)
# md5 = hashlib.md5()
# # 2.将明文数据传递给md5算法(update只能接受bytes类型数据)
# # md5.update('123'.encode('utf8'))
# # md5.update(b'hellojason123')
# md5.update(b'hello')
# md5.update(b'jason')
# md5.update(b'123')  # 4bd388611b31c548eedef14b16c9868c
# # 3.获取加密之后的密文数据(没有规则的一串随机字符串)
# res = md5.hexdigest()
# print(res)  # 4bd388611b31c548eedef14b16c9868c


# 2.密文数据越长表示内部对应的算法越复杂 越难被正向破解
# import hashlib
# # 1.先确定算法类型(md5普遍使用)
# md5 = hashlib.sha256()
# # 2.将明文数据传递给md5算法(update只能接受bytes类型数据)
# # md5.update('123'.encode('utf8'))
# # md5.update(b'hellojason123')
# md5.update(b'hello')
# md5.update(b'jason')
# md5.update(b'123')  # 6ec0f865ec4e9bcf9abc7f6c0e7268acfb2ba36f3e460fd592a214f7eacc92b0
# # 3.获取加密之后的密文数据(没有规则的一串随机字符串)
# res = md5.hexdigest()
# print(res)  # 6ec0f865ec4e9bcf9abc7f6c0e7268acfb2ba36f3e460fd592a214f7eacc92b0
"""
密文越长表示算法越复杂 对应的破解算法的难度越高
但是越复杂的算法所需要消耗的资源也就越多 密文越长基于网络发送需要占据的数据也就越大
    具体使用什么算法取决于项目的要求 一般情况下md5足够了
"""

# 3.涉及到用户密码存储 其实都是密文 只要用户自己知道明文是什么
"""
    1.内部程序员无法得知明文数据
    2.数据泄露也无法得知明文数据
ATM购物车练习 用户密码采取的就是密文存取
"""

# 4.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
"""
# import hashlib
# # 1.先确定算法类型(md5普遍使用)
# md5 = hashlib.md5()
# # 2.将明文数据传递给md5算法(update只能接受bytes类型数据)
# # md5.update('123'.encode('utf8'))
# # 加盐(干扰项)
# md5.update('公司内部自己定义的盐'.encode('utf8'))
# # 真实数据
# md5.update(b'hellojason123')
# # 3.获取加密之后的密文数据(没有规则的一串随机字符串)
# res = md5.hexdigest()
# print(res)  # 4326fe1839d7c4186900eb2b356d4f8a


# 5.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
"""
# import hashlib
# # 1.先确定算法类型(md5普遍使用)
# md5 = hashlib.md5()
# # 2.将明文数据传递给md5算法(update只能接受bytes类型数据)
# # md5.update('123'.encode('utf8'))
# # 加盐(干扰项)
# # md5.update('公司内部自己定义的盐'.encode('utf8'))
# # 动态加盐(干扰项)  当前时间 用户名的部分 uuid(随机字符串(永远不会重复))
# import time
# res1 = str(time.time())
# md5.update(res1.encode('utf8'))
# # 真实数据
# md5.update(b'hellojason123')
# # 3.获取加密之后的密文数据(没有规则的一串随机字符串)
# res = md5.hexdigest()
# print(res)  # 4326fe1839d7c4186900eb2b356d4f8a

"""
在IT互联网领域 没有绝对的安全可言 只有更安全
    原因在于互联网的本质 就是通过网线(网卡)连接计算机
"""


# 6.校验文件一致性
"""
文件不是很大的情况下 可以将所有文件内部全部加密处理
但是如果文件特别大 全部加密处理相当的耗时好资源 如何解决???
    针对大文件可以使用切片读取的方式 
"""
# import hashlib
# md5 = hashlib.md5()
# with open(r'a.txt','rb') as f:
#     for line in f:
#         md5.update(line)
# real_data = md5.hexdigest()
# print(real_data)  # 29d8ea41c610ee5d1e76dd0a42c7e60a

# with open(r'a.txt','rb') as f:
#     for line in f:
#         md5.update(line)
# error_data = md5.hexdigest()
# print(error_data)  # 738a56b49f24884ba758d1e4ab6ceb74
# import os
# # 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]

logging日志模块

知识点很多 但是需要掌握的很少(会用即可)

import logging


# 日志有五个等级(从上往下重要程度不一样)
# logging.debug('debug级别')  # 10
# logging.info('info级别')  # 20
# logging.warning('warning级别')  # 30
# logging.error('error级别')  # 40
# logging.critical('critical级别')  # 50
'''默认记录的级别在30及以上'''

# 简单使用
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('日志模块很好学 不要自己吓自己')
"""
1.如何控制日志输入的位置
    想在文件和终端中同时打印
2.不同位置如何做到不同的日志格式
    文件详细一些 终端简单一些
"""

　　详细介绍

import logging
​​# 1.logger对象:负责产生日志logger = logging.getLogger('转账记录')# 2.filter对象:负责过滤日志(直接忽略)#
 3.handler对象:负责日志产生的位置hd1 = logging.FileHandler('a1.log',encoding='utf8')  # 产生到文件的hd2 = logging.FileHandler('a2.log',encoding='utf8')  # 产生到文件的hd3 = logging.StreamHandler()  # 产生在终端的# 
4.formatter对象:负责日志的格式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.绑定handler对象logger.addHandler(hd1)logger.addHandler(hd2)logger.addHandler(hd3)# 
6.绑定formatter对象hd1.setFormatter(fm1)hd2.setFormatter(fm2)hd3.setFormatter(fm1)# 
7.设置日志等级logger.setLevel(30)# 8.记录日志logger.debug('写了半天 好累啊 好热啊')

　　

　　配置字典

# 核心就在于CV
import logging
import logging.config

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'

logfile_path = 'a3.log'
# 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  空字符串作为键 能够兼容所有的日志
        '': {
            '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
    },
}


# 使用配置字典
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 自动加载字典中的配置
logger1 = logging.getLogger('xxx')
logger1.debug('好好的 不要浮躁 努力就有收获')