python 內置模塊續（二）
- 2021 年 11 月 29 日
- 筆記
- python 內置模塊續寫, Python入門
目錄
python 內置模塊補充
1、hashlib模塊
hash模塊的作用主要是對數據進行加密，我們在平時登錄的時候，大部分後台一般會對我們的密碼等私密信息進行加密
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加密：將明文數據通過一系列的算法變成密文數據，這樣做提升了數據的安全性
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加密算法：md系列、sha系列、base系列、hamc系列
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常用的算法類型及方法：
- hashlib.md5()
- md5.uppdate()：uppdate只能接收bytes類型的數據，所以在傳送數據的時候要編碼（encode）
- hexdigest()：生成一串沒有規則的隨機字符串
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注意：加密之後的密文數據是無法解密成明文數據（除非你很牛逼），涉及到用戶密碼等隱私信息，其實都是密文，只有用戶自己知道明文是什麼，內部程序員無法得知明文數據，數據泄露也無法得知明文數據
簡易使用：
import hashlib
# 先確定算法類型(md5普遍使用)
md5 = hashlib.md5()
# 加密的數據
data = '人生苦短我用python'
# 轉化為bytes
data1 = data.encode('utf8')
# uppdate接收數據
md5.update(data1)
# 加密操作
res = md5.hexdigest()
print(res)
# result👇
# 007f910ee8215e9e229cc4fba38665da
'''如果明文數據相同，不管分幾次傳入，加密的結果肯定是一樣的'''
# 將data拆分開傳入
import hashlib
# 先確定算法類型(md5普遍使用)
md5 = hashlib.md5()
# 加密的數據
data = '人生苦短我用python'
# uppdate接收數據
md5.update('人生苦短'.encode('utf8'))
md5.update('我用python'.encode('utf8'))
# 加密操作
res = md5.hexdigest()
print(res)
# result👇
# 007f910ee8215e9e229cc4fba38665da
# 007f910ee8215e9e229cc4fba38665da
'''將data分成兩部分傳入，發現加密後的密文數據一樣'''
高級使用：
生成複雜密文，密文越長，內部對應的算法越複雜，越難破解
import hashlib
# 使用sha256算法
sha256 = hashlib.sha256()
sha256.update('人生苦短我用python'.encode('utf8'))
res = sha256.hexdigest()
print(res)
# 使用md5加密後的結果
# 007f910ee8215e9e229cc4fba38665da
# 使用sha256加密的結果
# f1ae8a91ef9decce9715bd555111fc9e4b7c7e4f9dd962b32b3668a1ac2e4e6c
'''發現使用sha256加密，獲取的密文更長
優點：密文更長，越複雜，越不容易被破解
缺點：消耗的資源會更多，密文越長基於網絡發送需求佔據的數據也越大'''
進階使用：
加鹽處理：
-
普通加鹽
-
動態加鹽
-
加鹽處理：就是對明文數據處理做加密的過程前加一些干擾項，使得數據更加的安全，不容易被破解
示例如下：
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
# 獲取加密的數據
md5.update('python'.encode('utf8'))
# 加鹽處理
md5.update('加點干擾才更加安全'.encode('utf8'))
# 加密處理
res = md5.hexdigest()
print(res)
# 為加鹽的結果23eeeb4347bdd26bfc6b7ee9a3b755dd
# 加鹽的結果c51a058dc11f6c52e3110a8cbf6b6c6e
'''不加鹽python明文加密的結果和加鹽的結果不一樣，這樣就算破解了也不是真實數據'''
-
動態加鹽操作
上面的寫法就寫死了，只能固定加鹽的內容，我們如果可以不斷變換加鹽的內容，這樣是不是更加安全
通過獲取動態的數據，來實現加鹽內容的變換
import hashlib
import time
# 確定加密的算法
md5 = hashlib.md5()
# 獲取加密的數據
data = 'python'.encode('utf8')
# 動態加鹽
'''通過獲取時間戳，來使得鹽的內容都不一樣'''
interference = str(time.time())
md5.update(data)
md5.update(interference.encode('utf8'))
res = md5.hexdigest()
print(res)
# 取三次結果
'''
edb6fbf75df039a7cc77a0b641591558
51ed4a4d4428308001a8ea993002a9cc
2e5d90eb45fd53228a7c501d6ecebb3f
'''
校驗文件一致性
文件不是很大的時候，可以直接加密處理，如果文件很大的時候，想全部加密處理，可以通過切片讀取的方式來加密
注意：文件要使用二進制的模式，因為加密操作是針對bytes類型！
小文件直接加密
# 校驗文件的一致性
# 小文件直接加密
import hashlib
# 獲取使用的算法
md5 = hashlib.md5()
with open(r'a.txt','rb') as f:
for oneline in f:
md5.update(oneline)
res = md5.hexdigest()
print(res)
# 結果
# 8d3eade70c8a8243554980488263fcc7
# cadd64f0bc5c34e40c151e7ed78a12a6
# d892ad2413f01d4ae0a18ce9b5367f29
'''
a.txt文件的內容
python123
python456
python789
'''
# 如果修改文件內容加密後的密文也會改變，修改最後一行發現前兩行一樣最後一行不一樣
import hashlib
# 獲取使用算法
md5 = hashlib.md5()
with open(r'a.txt','rb') as f:
for oneline in f:
md5.update(oneline)
res = md5.hexdigest()
print(res)
# 結果
'''
8d3eade70c8a8243554980488263fcc7
cadd64f0bc5c34e40c151e7ed78a12a6
8a149d9358818b4709f84ede3ed59f84
'''
大文件加密
# 大文件加密
import os
import hashlib
# 獲取算法
md = hashlib.md5()
# 讀取文件總大小
file_size= os.path.getsize(r'a.txt') # 33
# 指定分片的讀取策略,每段讀取幾個位元組
read_seg = [0,file_size//4,file_size//2,file_size-10]
with open(r'a.txt','rb')as f:
for oneline in read_seg:
f.seek(oneline)
md.update(f.read(5))
print(md.hexdigest())
# 結果
'''
d3b2be2dd2a6dfdc6a07f2c14cbfa763
762a12f9502b4f39d70456508f9a833a
b6f58f4ad6bb0d2539c715f5cd95c919
9b1ff33821e93423b997d9dbb0fa8091
'''
2、logging日誌模塊
👉[python官網版本](日誌記錄 — Python 的日誌記錄工具 — Python 3.10.0 文檔)
這個模塊定義了為應用程序和庫實現靈活時間日誌記錄的函數和類！
日誌等級
| 水平 | 數值 |
|---|---|
CRITICAL |
50 |
ERROR |
40 |
WARNING |
30 |
INFO |
20 |
DEBUG |
10 |
NOTSET |
0 |
注意：默認記錄的級別在30以上
常用處理
- logging.debug(『debug級別』)
- logging.info(『info級別』)
- logging.warning(『warning級別』)
- logging.error(『error級別』)
- logging.critical(『critical級別』)
「四大天王」
logger對象、filter對象、handler對象、formatter對象
簡單使用
import logging
# 寫入文件
# file_handler = logging.FileHandler(filename='log1.log',mode='a',encoding='utf8')
# 當前輸出
file_now = logging.StreamHandler()
logging.basicConfig(
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
handlers=[file_now,],
level=logging.ERROR
)
logging.error('日誌模塊')
# 結果
# 2021-11-29 16:49:58 PM - root - ERROR -3logging模塊: 日誌模塊
# 在文件和終端同時顯示
import logging
# 寫入文件
file_handler = logging.FileHandler(filename='log1.log',mode='a',encoding='utf8')
# 當前輸出
file_now = logging.StreamHandler()
logging.basicConfig(
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
handlers=[file_now,file_handler],
level=logging.ERROR
)
logging.error('日誌模塊')
日誌模塊詳細介紹
'''要求:
1、想在文件和終端中同時打印
2、不同位置如何做到不同的日誌格式，文件詳細一些 終端簡單一些
'''
import logging
# 1.logger對象:負責產生日誌
logger = logging.getLogger('轉賬記錄')
# 2.filter對象:負責過濾日誌(直接忽略)
# 3.handler對象:負責日誌產生的位置
hd1 = logging.FileHandler('a1.log',encoding='utf8') # 產生到文件的
hd2 = logging.StreamHandler() # 產生在終端的
# 4.formatter對象:負責日誌的格式
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.綁定handler對象
logger.addHandler(hd1)
logger.addHandler(hd2)
# 6.綁定formatter對象
hd1.setFormatter(fm1)
hd2.setFormatter(fm2)
# 7.設置日誌等級
logger.setLevel(10)
# 8.記錄日誌
logger.debug('終端顯示')
# 結果
# 2021-11-29 - 轉賬記錄 終端顯示
配置字典
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為getlogger指定的名字
simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
logfile_path = 'log_dic.log'
# log配置字典
LOGGING_DIC = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
'standard': {
'format': standard_format
},
'simple': {
'format': simple_format
},
},
'filters': {}, # 過濾日誌
'handlers': {
#打印到終端的日誌
'console': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕
'formatter': 'simple'
},
#打印到文件的日誌,收集info及以上的日誌
'default': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件
'formatter': 'standard',
'filename': logfile_path, # 日誌文件，（可以修改）
'maxBytes': 1024*1024*5, # 日誌大小 5M
'backupCount': 5,
'encoding': 'utf-8', # 日誌文件的編碼，再也不用擔心中文log亂碼了
},
},
'loggers': {
#logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 空字符串作為鍵 能夠兼容所有的日誌
'': {
'handlers': ['default', 'console'], # 這裡把上面定義的兩個handler都加上，即log數據既寫入文件又打印到屏幕
'level': 'DEBUG',
'propagate': True, # 向上（更高level的logger）傳遞
}, # 當鍵不存在的情況下 (key設為空字符串)默認都會使用該k:v配置
},
}
# 使用配置字典
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 自動加載字典中的配置
logger1 = logging.getLogger('日誌類型')
logger1.debug('顯示內容')
# 結果
#[DEBUG][2021-11-29 17:05:34,754][匹配字典.py:56]顯示內容
第三方模塊
第三方模塊需要下載
下載方式：
-
方式1：命令行藉助於pip工具
pip3 install 模塊名 # 不知道版本默認是最新版
pip3 install 模塊名==版本號 # 指定版本下載
pip3 install 模塊名 -i 倉庫地址 # 臨時切換 -
方式2：pycharm快捷下載
settings >> project >> project interprter
- 添加源地址：點擊manage管理添加地址
-
常用源
-
（1）阿里雲 //mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
（2）豆瓣 //pypi.douban.com/simple/
（3）清華大學 //pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
（4）中國科學技術大學 //pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
（5）華中科技大學：//pypi.hustunique.com/
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