hashlib模块
1.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)
2.加密算法: md系列 sha系列 base系列 hmac系列
3.加密的基本使用：
# 1.先确定算法类型(md5普遍使用)
# 2.将明文数据传递给md5算法(update只能接受bytes类型数据)
# 3.获取加密之后的密文数据(没有规则的一串随机字符串)
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update(b'123') # md5.update('123'.encode('utf8'))
res = md5.hexdigest()
print(res)
4.补充说明：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
# 段落重点
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
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
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
4.加盐处理
5.动态加盐
6.校验文件一致性
# 详细说明
一. 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
<1> 整个部分一起传
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update(b'hellojason123')
res = md5.hexdigest()
print(res) # ？
<2> 一点一点传
md5.update(b'hello')
md5.update(b'jason')
md5.update(b'123')
res = md5.hexdigest()
print(res) # 4bd388611b31c548eedef14b16c9868c
二. 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
<1> 案例：对'hellojason123'进行md5和sha256加密结果的对比
import hashlib
md5 = hashlib.sha256()
md5.update(b'hellojason123')
res = md5.hexdigest()
print(res) #6ec0f865ec4e9bcf9abc7f6c0e7268acfb2ba36f3e460fd592a214f7eacc92b0
<2> 补充说明：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
三. 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，好处是什么？
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
四. 加盐处理
<1> 加盐的含义：在对明文数据做加密处理过程前添加一些干扰项
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update('123'.encode('utf8')) # ？
md5.update('hello（公司内部自己定义的盐）'.encode('utf8')) ## 加盐(干扰项)
res = md5.hexdigest()
print(res) # ？
五. 动态加盐
<1> 动态加盐的含义：在对明文数据做加密处理过程前添加一些变化的干扰项
案例展示：对123进行时间戳的加密
import hashlib
import time
md5 = hashlib.md5()
md5.update('123'.encode('utf8'))
res1 = str(time.time())
md5.update(res1.encode('utf8'))
res = md5.hexdigest()
print(res) # ?
# 动态加盐(干扰项)来源可以是当前时间，用户名的部分，uuid(随机字符串(永远不会重复))
<2> 补充说明：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
六. 校验文件一致性（切片读取）
背景：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，全部加密处理相当耗时耗资源，所以针对大文件，可以使用切片读取的方式
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
res = os.path.getsize(r'a.txt') # 读取文件总大小
read_method = [0,res//4,res//2,res] 指定分片读取策略(读几段，每段几个字节)
七. 比特流技术、断点续传技术
logging日志模块
一. 日志的等级
从上往下重要程度不一样，默认记录的级别在30及以上
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
二. 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('日志模块很容易，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
日志模块详细介绍
# 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')
第三方模块
一. 第三方模块的定义：并不是python自带的 需要基于网络下载!!!
二. 如何下载第三方模块
<1> 命令行借助于pip工具 # 前提是已将pip所在的路径添加环境变量
pip3 install 模块名 # 不知道版本默认是最新版
pip3 install 模块名==版本号 # 指定版本下载
pip3 install 模块名 -i 仓库地址 # 临时切换
命令行形式永久修改需要修改python解释器源文件
<2> pycharm快捷方式
settings >> project >> project interprter >> 双击或者加号 >>
点击右下方manage管理添加源地址
三. 下载后如何使用
下载完后，还是使用import或from import句式导入使用
四. 下载第三方模块可能报错的情况及解决措施
<1> 报错的提示信息中含有关键字timeout
原因:网络不稳定
措施:再次尝试或者切换更加稳定的网络
<2> 找不到pip命令
原因：环境变量问题
<3> 没有任何的关键字，不同的模块报不同的错
原因:模块需要特定的计算机环境
措施:拷贝报错信息 打开浏览器 百度搜索即可，pip下载某个模块报错错误信息
五. 切换pip下载源的方法
背景：pip命令默认下载的渠道是国外的python官网(有时候会非常慢)我们可以切换下载的源(仓库)
（1）阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
（2）豆瓣 http://pypi.douban.com/simple/
（3）清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
（4）中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
（5）华中科技大学http://pypi.hustunique.com/
方法：pip3 install openpyxl -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
