python-模块(四)
1. hashlib模块
加密模块
加密: 将明文数据通过一些列算法变成密文，为了数据安全
加密算法: md5、sha、 base、hmac 等
1.1 基本使用
import hashlib
md51 = hashlib.md5() # 先决定算法类型,md5普遍使用
md51.update('哈喽'.encode('utf8')) # 将明文数据传递给md5算法,update只能接受bytes类型数据
# md51.update(b'hello word') # 当数据是英文和数字的时候可以在前面加 b
rest1 = md51.hexdigest() # 获取加密之后的密文数据
print(rest1) # 492389292f5e200f6d1518055b0b1755 (一串随机的字符串)
"""
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
"""
1.2 特性一
# 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
import hashlib
md52 = hashlib.md5()
md52.update(b'admin123')
rest2 = md52.hexdigest()
print(rest2) # 0192023a7bbd73250516f069df18b500
md53 = hashlib.md5()
md53.update(b'admin')
md53.update(b'123')
rest3 = md53.hexdigest()
print(rest3) # 0192023a7bbd73250516f069df18b500
1.3 特性二
# 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
import hashlib
sha1 = hashlib.sha256()
sha1.update(b'admin123')
rest = sha1.hexdigest()
print(rest) # 240be518fabd2724ddb6f04eeb1da5967448d7e831c08c8fa822809f74c720a9
"""
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要求 一般情况下md5足够了
"""
1.4 特性三
# 涉及到用户密码存储,都是密文,只要用户自己知道明文是什么
# 内部程序员无法得知明文数据
# 数据泄露也无法得知明文数据
1.5 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
md54 = hashlib.md5()
md54.update(b'Add salt') # 此处是自己加的干扰项
md54.update(b'passwordadmin123') # 此处就是用户传入的数据
rest4 = md54.hexdigest()
print(rest4)
1.6 动态加盐处理
# 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
password = 'admin123'
md55 = hashlib.md5()
# 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))
md55.update(password[::-1].encode('utf8')) # 此时的变化量为用户输入的密码字符串取反的值
md55.update(password.encode('utf8'))
rest5 = md55.hexdigest()
print(rest5) # 658056dbefa3427fe4dddfbf28d4d54d
1.7 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,针对大文件可以使用切片读取的方式
"""
# 方式一: 分开读
import os
import hashlib
def file_md5(path):
path_size = os.path.getsize(path) # 获取文件的大小
md5 = hashlib.md5()
with open(path, 'rb') as f:
while path_size >= 4096: # 如果文件大于4096
cont = f.read(4096) # 每次读取文件4096个字节
md5.update(cont)
path_size -= 4096
else:
cont = f.read() # 文件小于4096一次性读取
if cont:
md5.update(cont)
return md5.hexdigest() # 返回加密值
# print(file_md5('a.log'))
# 校验两个文件
def diff_file(path1, path2):
return file_md5([path1]) == file_md5([path2])
# 方式二:
# 指定分片读取策略(读几段 每段几个字节) 10 f.seek()
2. logging模块
2.1 基本使用
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
"""
2.2 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')
2.3 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('测试')
3. 第三方模块
# 并不是python自带的 需要基于网络下载!!!
'''pip所在的路径添加环境变量'''
下载第三方模块的方式
方式1:命令行借助于pip工具
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'''
方式2:pycharm快捷方式
settings
project
project interprter
双击或者加号
点击右下方manage管理添加源地址即可
# 下载完第三方模块之后 还是使用import或from import句式导入使用
"""
pip命令默认下载的渠道是国外的python官网(有时候会非常的慢)
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/
pip3 install openpyxl -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
"""
"""
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
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
"""
linux 全局配置 pip 源
mkdir ~/.pip
cat ~/.pip/pip.conf
[global]
timeout = 6000
index-url = https://pypi.douban.com/simple/
[install]
use-mirrors = true
mirrors = https://pypi.douban.com/simple/
trusted-host = pypi.douban.com