包、logging模块、hashlib模块、openpyxl模块、深浅拷贝

包、logging模块、hashlib模块、openpyxl模块、深浅拷贝

一、包

1、模块与包

模块的三种来源：

1、内置的

2、第三方的

3、自定义的

模块的四种表现形式：

1、py文件

2、共享库

3、文件夹（一系列模块的结合体），即包

4、C++编译的连接到Python内置的

2、模块的导入过程

先产生一个执行文件的名称空间

1、创建模块文件的名称空间

2、执行模块文件中的代码，将产生的名字放入模块的名称空间中

3、在执行文件中拿到一个指向模块名称空间的名字

3、什么是包

它是一系列模块文件的结合体，表示形式就是一个文件夹，该文件夹内部通常会有一个__init__.py文件，包的本质还是一个模块。

4、包的导入过程

先产生一个执行文件的名称空间

1、创建包下面的__init__.py文件的名称空间

2、执行包下面的__init__.py文件中的代码，将产生的名字放入包下面的__init__.py文件名称空间中

3、在执行文件中拿到一个不指向包下面的__init__.py文件名称空间的名字

在导入与语句中.号的左边肯定是一个包（文件夹）

5、包的使用

当你作为包的设计者来说

1、当模块的功能特别多的情况下，应该分文件管理

2、每个模块之间为了避免后期包改名的问题，你可以使用相对导入（包里面的文件都应该是被导入的模块）

3、站在包的开发者：如果使用绝对路径来管理自己写的模块，那么他只需要永远以包的路径为基准依次导入模块

4、站在包的使用者：你必须得将包所在的那个文件夹路径添加到system path中（***无法省略）

5、Python2如果要导入包，包下面必须要有__init__.py文件

6、Python3如果要导入包，包下面没有__init__.py文件也不会报错

7、当你在删除程序不必要的文件的时候，千万不要随意删除__init__.py文件

二、logging模块（日志模块）

1、日志级别

import logging
logging.debug('debug message')  # 10
logging.info('info message')  # 20
logging.warning('warning message')  # 30
logging.error('error message')  # 40
logging.critical('critical message')  # 50

默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中，且只显示了大于等于WARNING级别的日志，这说明默认的日志级别设置为WARNING（日志级别等级CRITICAL>ERROR>WARNING>INFO>DEBUG），默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息

2、日志对象

1、logger对象：负责产生日志
logger = logging.getLogger("转账记录")

2、filter对象：过滤日志（了解）

3、handler对象：控制日志输出的位置（文件/终端）
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()  # 输出到终端中

4、formatter对象：规定日志内容的格式
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、给logger对象绑定handler对象
logger.addHandler(hd1)
logger.addHandler(hd2)
logger.addHandler(hd3)

6、给handler绑定formate对象
hd1.setFormatter(fm1)
hd2.setFormatter(fm2)
hd3.setFormatter(fm3)

7、设置日志等级
logger.setLevel(20)

8、记录日志
logger.debug('写了半天 好累啊 好热啊 好像释放')

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3、logging配置字典

import os
import logging.config
# 定义日志输出格式
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'
# 下面两个变量对应的值，需要你手动修改
logfile_dir = os.path.dirname(__file__)  # log文件的目录
logfile_name = 'a3.log'  #log文件名
# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir):
    os.mkdir(logfile_dir)
# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir,logfile_name)
# log配置字典
LOGGING_DIR = 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 默认都会使用该k:v配置
    },
}
# 使用日志字典配置
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 自动加载字典中的配置
logger1 = logging.getLogger('xxx')  # 输入的名字在上面的字典中可以不存在，但是字典的key必须是''
logger1.debug('好好地 不要浮躁 努力就有收获')

三、hashlib模块（加密模块）

1、hashlib模块的加密过程非常复杂，解密难度很大

2、hashlib模块下的加密算法非常多，不同的算法，使用的方法是相同的，密文的长度越长，内部对应的算法越复杂，但是时间消耗越长，占用空间越大，通常情况下使用md5算法

3、hashlib模块加密过程程序实现

import hashlib
md = hashlib.md5()  # 生成一个帮你造密文的对象
md.update('hello'.encode('utf-8'))  # 往对象里传明文数据 update只能接收bytes类型的数据
print(md.hexdigest())  # 获取明文数据对应的密文

4、传入的内容可以分多次传入，只要传入的内容相同，那么生成的密文肯定相同

import hashlib
md = hashlib.md5()
md.update(b'areyouok?')
print(md.hexdigest())
md1 = hashlib.md5()
md1.update(b'are')
md1.update(b'you')
md1.update(b'ok?')
print(md1.hexdigest())
# 两次打印的结果相同

5、hashlib模块除了用于密码的密文存储，还可以用于校验文件内容是否一致

6、加盐处理，加盐的内容不定，可以改变，还可以动态加盐，比如在注册成功后，保存密码时在密码前添加几位用户名中的字符。

import hashlib 
def get_md5(data):
    md = hashlib.md5()
    md.update('加盐'.encode('utf-8'))
    md.update(data.encode('utf-8'))
    return md.hexdigest()
password = input('password>>>:')
res = get_md5(password)
print(res)

四、openpyxl模块（最近比较火的操作Excel表格的模块）

1、03版本之前，Excel文件的后缀名叫xls；03版本之后，Excel文件的后缀名叫xlsx

2、之前操作Excel文件的模块是xlwd（写）和xlrt（读），xlwd和xlrt既支持03版本之前的Excel文件也支持03版本之后的Excel文件。openpyxl只支持03版本之后的xlsx文件

3、写文件

from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()  # 先生成一个工作簿
wb1 = wb.create_sheet('sheet1',0)  # 在指定位置创建一个表单页
wb2 = wb.create_sheet('sheet2')
wb1.title = 'login'  # 可以通过title方法对已生成的表单页重命名
wb1['A3'] = 666  # 在指定位置添加值 A是列，3是行
wb1['A4'] = 111
wb1['A5'] = '=sum(A3:A4)'  # 通过sum函数求和

wb1.append(['username','age','hobby'])  # 在第一行添加表头，用来标识每一列数据的意义
wb1.append(['jason',18,'study'])
wb1.append(['tank',72,'吃生蚝'])
wb1.append(['egon',84,'女教练'])
wb1.append(['sean',23,'会所'])
wb1.append(['nick',28,])
wb1.append(['nick','','秃头'])  # 以空字符表示该位置为空

wb.save('test.xlsx')  # 保存新建的文件

4、读文件

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('test.xlsx',read_only=True, data_only=True)
print(wb)
# <openpyxl.workbook.workbook.Workbook object at 0x032CD0D0>
print(wb.sheetnames)
# ['login', 'Sheet', 'sheet2']
print(wb['login']['A3'].value)  # 666
print(wb['login']['A4'].value)  # 111
print(wb['login']['A5'].value)  # None
# 如果没有指定data_only=True参数，且你并没有打开文件修改其中的内容，A5打印出的内容就会是=sum(A3:A4)
# 通过代码产生的excel表格必须经过人为操作之后才能读取出函数计算出来的结果值

res = wb['login']
print(res)  # <openpyxl.worksheet._read_only.ReadOnlyWorksheet object at 0x03FDC250>
get1 = res.rows
for i in ge1:
    for j in i:
        print(j.value)
'''
print(j.value)的值
None
None
666
111
None
'''
'''
print(j)的值
<EmptyCell>
<EmptyCell>
<ReadOnlyCell 'login'.A3>
<ReadOnlyCell 'login'.A4>
<ReadOnlyCell 'login'.A5>
'''

五、深浅拷贝

1、Python内置有浅拷贝copy方法，要想进行深拷贝操作，需要导入copy模块

2、copy模块中，浅拷贝用copy.copy()，深拷贝用copy.deepcopy()

3、深浅拷贝的区别在于可变类型数据的拷贝，浅拷贝内的可变数据还是指向原来的值，所以对原数据中的可变类型进行修改时，拷贝后的数据也会跟着变。而深拷贝内的可变数据指向一个新的与原来数据相同的值，所以改变原数据中的可变数据时，拷贝后的数据并不会改变。

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