一 time与datetime模块
在Python中，通常有这几种方式来表示时间：
- 时间戳(timestamp)：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。
- 格式化的时间字符串(Format String)
- 结构化的时间(struct_time)：struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)
1 import time
2 #--------------------------我们先以当前时间为准,让大家快速认识三种形式的时间
3 print(time.time()) # 时间戳:1487130156.419527
4 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) #格式化的时间字符串:'2017-02-15 11:40:53'
5
6 print(time.localtime()) #本地时区的struct_time
7 print(time.gmtime()) #UTC时区的struct_time
%a Locale’s abbreviated weekday name.
%A Locale’s full weekday name.
%b Locale’s abbreviated month name.
%B Locale’s full month name.
%c Locale’s appropriate date and time representation.
%d Day of the month as a decimal number [01,31].
%H Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23].
%I Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12].
%j Day of the year as a decimal number [001,366].
%m Month as a decimal number [01,12].
%M Minute as a decimal number [00,59].
%p Locale’s equivalent of either AM or PM. (1)
%S Second as a decimal number [00,61]. (2)
%U Week number of the year (Sunday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Sunday are considered to be in week 0. (3)
%w Weekday as a decimal number [0(Sunday),6].
%W Week number of the year (Monday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Monday are considered to be in week 0. (3)
%x Locale’s appropriate date representation.
%X Locale’s appropriate time representation.
%y Year without century as a decimal number [00,99].
%Y Year with century as a decimal number.
%z Time zone offset indicating a positive or negative time difference from UTC/GMT of the form +HHMM or -HHMM, where H represents decimal hour digits and M represents decimal minute digits [-23:59, +23:59].
%Z Time zone name (no characters if no time zone exists).
%% A literal '%' character.
其中计算机认识的时间只能是'时间戳'格式，而程序员可处理的或者说人类能看懂的时间有: '格式化的时间字符串'，'结构化的时间' ，于是有了下图的转换关系
1 #--------------------------按图1转换时间
2 # localtime([secs])
3 # 将一个时间戳转换为当前时区的struct_time。secs参数未提供，则以当前时间为准。
4 time.localtime()
5 time.localtime(1473525444.037215)
6
7 # gmtime([secs]) 和localtime()方法类似，gmtime()方法是将一个时间戳转换为UTC时区（0时区）的struct_time。
8
9 # mktime(t) : 将一个struct_time转化为时间戳。
10 print(time.mktime(time.localtime()))#1473525749.0
11
12
13 # strftime(format[, t]) : 把一个代表时间的元组或者struct_time（如由time.localtime()和
14 # time.gmtime()返回）转化为格式化的时间字符串。如果t未指定，将传入time.localtime()。如果元组中任何一个
15 # 元素越界，ValueError的错误将会被抛出。
16 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()))#2016-09-11 00:49:56
17
18 # time.strptime(string[, format])
19 # 把一个格式化时间字符串转化为struct_time。实际上它和strftime()是逆操作。
20 print(time.strptime('2011-05-05 16:37:06', '%Y-%m-%d %X'))
21 #time.struct_time(tm_year=2011, tm_mon=5, tm_mday=5, tm_hour=16, tm_min=37, tm_sec=6,
22 # tm_wday=3, tm_yday=125, tm_isdst=-1)
23 #在这个函数中，format默认为："%a %b %d %H:%M:%S %Y"。
1 #--------------------------按图2转换时间
2 # asctime([t]) : 把一个表示时间的元组或者struct_time表示为这种形式：'Sun Jun 20 23:21:05 1993'。
3 # 如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入。
4 print(time.asctime())#Sun Sep 11 00:43:43 2016
5
6 # ctime([secs]) : 把一个时间戳（按秒计算的浮点数）转化为time.asctime()的形式。如果参数未给或者为
7 # None的时候，将会默认time.time()为参数。它的作用相当于time.asctime(time.localtime(secs))。
8 print(time.ctime()) # Sun Sep 11 00:46:38 2016
9 print(time.ctime(time.time())) # Sun Sep 11 00:46:38 2016
1 #--------------------------其他用法
2 # sleep(secs)
3 # 线程推迟指定的时间运行，单位为秒。
#时间加减
import datetime
# print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925
#print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) ) # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-19
# print(datetime.datetime.now() )
# print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天
# print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天
# print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时
# print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分
#
# c_time = datetime.datetime.now()
# print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换
二 random模块
1 import random
2
3 print(random.random())#(0,1)----float 大于0且小于1之间的小数
4
5 print(random.randint(1,3)) #[1,3] 大于等于1且小于等于3之间的整数
6
7 print(random.randrange(1,3)) #[1,3) 大于等于1且小于3之间的整数
8
9 print(random.choice([1,'23',[4,5]]))#1或者23或者[4,5]
10
11 print(random.sample([1,'23',[4,5]],2))#列表元素任意2个组合
12
13 print(random.uniform(1,3))#大于1小于3的小数，如1.927109612082716
14
15
16 item=[1,3,5,7,9]
17 random.shuffle(item) #打乱item的顺序,相当于"洗牌"
18 print(item)
import random
def make_code(n):
res=''
for i in range(n):
s1=chr(random.randint(65,90))
s2=str(random.randint(0,9))
res+=random.choice([s1,s2])
return res
print(make_code(9))
三 os模块
os模块是与操作系统交互的一个接口
os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
os.chdir("dirname") 改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd
os.curdir 返回当前目录: ('.')
os.pardir 获取当前目录的父目录字符串名：('..')
os.makedirs('dirname1/dirname2') 可生成多层递归目录
os.removedirs('dirname1') 若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推
os.mkdir('dirname') 生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
os.rmdir('dirname') 删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错；相当于shell中rmdir dirname
os.listdir('dirname') 列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印
os.remove() 删除一个文件
os.rename("oldname","newname") 重命名文件/目录
os.stat('path/filename') 获取文件/目录信息
os.sep 输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\",Linux下为"/"
os.linesep 输出当前平台使用的行终止符，win下为"
",Linux下为"
"
os.pathsep 输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为:
os.name 输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
os.system("bash command") 运行shell命令，直接显示
os.environ 获取系统环境变量
os.path.abspath(path) 返回path规范化的绝对路径
os.path.split(path) 将path分割成目录和文件名二元组返回
os.path.dirname(path) 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
os.path.basename(path) 返回path最后的文件名。如何path以／或结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素
os.path.exists(path) 如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
os.path.isabs(path) 如果path是绝对路径，返回True
os.path.isfile(path) 如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
os.path.isdir(path) 如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
os.path.join(path1[, path2[, ...]]) 将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略
os.path.getatime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
os.path.getmtime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
os.path.getsize(path) 返回path的大小
在Linux和Mac平台上，该函数会原样返回path，在windows平台上会将路径中所有字符转换为小写，并将所有斜杠转换为饭斜杠。
>>> os.path.normcase('c:/windows\system32\')
'c:\windows\system32\'
规范化路径，如..和/
>>> os.path.normpath('c://windows\System32\../Temp/')
'c:\windows\Temp'
>>> a='/Users/jieli/test1/\a1/\\aa.py/../..'
>>> print(os.path.normpath(a))
/Users/jieli/test1
os路径处理
#方式一：推荐使用
import os
#具体应用
import os,sys
possible_topdir = os.path.normpath(os.path.join(
os.path.abspath(__file__),
os.pardir, #上一级
os.pardir,
os.pardir
))
sys.path.insert(0,possible_topdir)
#方式二：不推荐使用
os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
四 sys模块
1 sys.argv 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
2 sys.exit(n) 退出程序，正常退出时exit(0)
3 sys.version 获取Python解释程序的版本信息
4 sys.maxint 最大的Int值
5 sys.path 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
6 sys.platform 返回操作系统平台名称
#=========知识储备==========
#进度条的效果
[# ]
[## ]
[### ]
[#### ]
#指定宽度
print('[%-15s]' %'#')
print('[%-15s]' %'##')
print('[%-15s]' %'###')
print('[%-15s]' %'####')
#打印%
print('%s%%' %(100)) #第二个%号代表取消第一个%的特殊意义
#可传参来控制宽度
print('[%%-%ds]' %50) #[%-50s]
print(('[%%-%ds]' %50) %'#')
print(('[%%-%ds]' %50) %'##')
print(('[%%-%ds]' %50) %'###')
#=========实现打印进度条函数==========
import sys
import time
def progress(percent,width=50):
if percent >= 1:
percent=1
show_str=('[%%-%ds]' %width) %(int(width*percent)*'#')
print('
%s %d%%' %(show_str,int(100*percent)),file=sys.stdout,flush=True,end='')
#=========应用==========
data_size=1025
recv_size=0
while recv_size < data_size:
time.sleep(0.1) #模拟数据的传输延迟
recv_size+=1024 #每次收1024
percent=recv_size/data_size #接收的比例
progress(percent,width=70) #进度条的宽度70
五 shutil模块
高级的 文件、文件夹、压缩包 处理模块
shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length]) 将文件内容拷贝到另一个文件中
1 import shutil
2
3 shutil.copyfileobj(open('old.xml','r'), open('new.xml', 'w'))
shutil.copyfile(src, dst) 拷贝文件
1 shutil.copyfile('f1.log', 'f2.log') #目标文件无需存在
shutil.copymode(src, dst) 仅拷贝权限。内容、组、用户均不变
1 shutil.copymode('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在
shutil.copystat(src, dst) 仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags
1 shutil.copystat('f1.log', 'f2.log') #目标文件必须存在
shutil.copy(src, dst) 拷贝文件和权限
1 import shutil
2
3 shutil.copy('f1.log', 'f2.log')
shutil.copy2(src, dst) 拷贝文件和状态信息
1 import shutil
2
3 shutil.copy2('f1.log', 'f2.log')
shutil.ignore_patterns(*patterns) shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None) 递归的去拷贝文件夹
1 import shutil
2
3 shutil.copytree('folder1', 'folder2', ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*')) #目标目录不能存在，注意对folder2目录父级目录要有可写权限，ignore的意思是排除
import shutil
shutil.copytree('f1', 'f2', symlinks=True, ignore=shutil.ignore_patterns('*.pyc', 'tmp*'))
'''
通常的拷贝都把软连接拷贝成硬链接，即对待软连接来说，创建新的文件
'''
shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]]) 递归的去删除文件
1 import shutil
2
3 shutil.rmtree('folder1')
shutil.move(src, dst) 递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。
1 import shutil
2
3 shutil.move('folder1', 'folder3')
shutil.make_archive(base_name, format,...)
创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar
创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar
- base_name： 压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径。只是文件名时，则保存至当前目录，否则保存至指定路径， 如 data_bak =>保存至当前路径 如：/tmp/data_bak =>保存至/tmp/
- format： 压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”
- root_dir： 要压缩的文件夹路径（默认当前目录）
- owner： 用户，默认当前用户
- group： 组，默认当前组
- logger： 用于记录日志，通常是logging.Logger对象
1 #将 /data 下的文件打包放置当前程序目录
2 import shutil
3 ret = shutil.make_archive("data_bak", 'gztar', root_dir='/data')
4
5
6 #将 /data下的文件打包放置 /tmp/目录
7 import shutil
8 ret = shutil.make_archive("/tmp/data_bak", 'gztar', root_dir='/data')
shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的，详细：
import zipfile
# 压缩
z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'w')
z.write('a.log')
z.write('data.data')
z.close()
# 解压
z = zipfile.ZipFile('laxi.zip', 'r')
z.extractall(path='.')
z.close()
import tarfile
# 压缩
>>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','w')
>>> t.add('/test1/a.py',arcname='a.bak')
>>> t.add('/test1/b.py',arcname='b.bak')
>>> t.close()
# 解压
>>> t=tarfile.open('/tmp/egon.tar','r')
>>> t.extractall('/egon')
>>> t.close()
六 json&pickle模块
之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。
1 import json
2 x="[null,true,false,1]"
3 print(eval(x)) #报错，无法解析null类型，而json就可以
4 print(json.loads(x))
什么是序列化？
我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。
为什么要序列化？
1：持久保存状态
需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化，在编程语言中，'状态'会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。
内存是无法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，我们断电或者重启程序，内存中关于这个程序的之前一段时间的数据（有结构）都被清空了。
在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来（保存到文件中），以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据，然后继续执行，这就是序列化。
具体的来说，你玩使命召唤闯到了第13关，你保存游戏状态，关机走人，下次再玩，还能从上次的位置开始继续闯关。或如，虚拟机状态的挂起等。
2：跨平台数据交互
序列化之后，不仅可以把序列化后的内容写入磁盘，还可以通过网络传输到别的机器上，如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互。
反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。
如何序列化之json和pickle：
json
如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。
JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：
1 import json
2
3 dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
4 print(type(dic))#<class 'dict'>
5
6 j=json.dumps(dic)
7 print(type(j))#<class 'str'>
8
9
10 f=open('序列化对象','w')
11 f.write(j) #-------------------等价于json.dump(dic,f)
12 f.close()
13 #-----------------------------反序列化<br>
14 import json
15 f=open('序列化对象')
16 data=json.loads(f.read())# 等价于data=json.load(f)
import json
#dct="{'1':111}"#json 不认单引号
#dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{'one': 1}
dct='{"1":"111"}'
print(json.loads(dct))
#conclusion:
# 无论数据是怎样创建的，只要满足json格式，就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads
pickle
1 import pickle
2
3 dic={'name':'alvin','age':23,'sex':'male'}
4
5 print(type(dic))#<class 'dict'>
6
7 j=pickle.dumps(dic)
8 print(type(j))#<class 'bytes'>
9
10
11 f=open('序列化对象_pickle','wb')#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是'bytes'
12 f.write(j) #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)
13
14 f.close()
15 #-------------------------反序列化
16 import pickle
17 f=open('序列化对象_pickle','rb')
18
19 data=pickle.loads(f.read())# 等价于data=pickle.load(f)
20
21
22 print(data['age'])
Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。
七 shelve模块
shelve模块比pickle模块简单，只有一个open函数，返回类似字典的对象，可读可写;key必须为字符串，而值可以是python所支持的数据类型
import shelve
f=shelve.open(r'sheve.txt')
# f['stu1_info']={'name':'egon','age':18,'hobby':['piao','smoking','drinking']}
# f['stu2_info']={'name':'gangdan','age':53}
# f['school_info']={'website':'http://www.pypy.org','city':'beijing'}
print(f['stu1_info']['hobby'])
f.close()
八 xml模块
xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，跟json差不多，但json使用起来更简单，不过，古时候，在json还没诞生的黑暗年代，大家只能选择用xml呀，至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml。
xml的格式如下，就是通过<>节点来区别数据结构的:
<?xml version="1.0"?>
<data>
<country name="Liechtenstein">
<rank updated="yes">2</rank>
<year>2008</year>
<gdppc>141100</gdppc>
<neighbor name="Austria" direction="E"/>
<neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
</country>
<country name="Singapore">
<rank updated="yes">5</rank>
<year>2011</year>
<gdppc>59900</gdppc>
<neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
</country>
<country name="Panama">
<rank updated="yes">69</rank>
<year>2011</year>
<gdppc>13600</gdppc>
<neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
<neighbor name="Colombia" direction="E"/>
</country>
</data>
xml协议在各个语言里的都 是支持的，在python中可以用以下模块操作xml：
# print(root.iter('year')) #全文搜索
# print(root.find('country')) #在root的子节点找，只找一个
# print(root.findall('country')) #在root的子节点找，找所有
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
print(root.tag)
#遍历xml文档
for child in root:
print('========>',child.tag,child.attrib,child.attrib['name'])
for i in child:
print(i.tag,i.attrib,i.text)
#只遍历year 节点
for node in root.iter('year'):
print(node.tag,node.text)
#---------------------------------------
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("xmltest.xml")
root = tree.getroot()
#修改
for node in root.iter('year'):
new_year=int(node.text)+1
node.text=str(new_year)
node.set('updated','yes')
node.set('version','1.0')
tree.write('test.xml')
#删除node
for country in root.findall('country'):
rank = int(country.find('rank').text)
if rank > 50:
root.remove(country)
tree.write('output.xml')
#在country内添加（append）节点year2
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("a.xml")
root=tree.getroot()
for country in root.findall('country'):
for year in country.findall('year'):
if int(year.text) > 2000:
year2=ET.Element('year2')
year2.text='新年'
year2.attrib={'update':'yes'}
country.append(year2) #往country节点下添加子节点
tree.write('a.xml.swap')
自己创建xml文档：
import xml.etree.ElementTree as ET
new_xml = ET.Element("namelist")
name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"})
age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"})
sex = ET.SubElement(name,"sex")
sex.text = '33'
name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"})
age = ET.SubElement(name2,"age")
age.text = '19'
et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象
et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True)
ET.dump(new_xml) #打印生成的格式
九 configparser模块
配置文件如下：
# 注释1
; 注释2
[section1]
k1 = v1
k2:v2
user=egon
age=18
is_admin=true
salary=31
[section2]
k1 = v1
读取
import configparser
config=configparser.ConfigParser()
config.read('a.cfg')
#查看所有的标题
res=config.sections() #['section1', 'section2']
print(res)
#查看标题section1下所有key=value的key
options=config.options('section1')
print(options) #['k1', 'k2', 'user', 'age', 'is_admin', 'salary']
#查看标题section1下所有key=value的(key,value)格式
item_list=config.items('section1')
print(item_list) #[('k1', 'v1'), ('k2', 'v2'), ('user', 'egon'), ('age', '18'), ('is_admin', 'true'), ('salary', '31')]
#查看标题section1下user的值=>字符串格式
val=config.get('section1','user')
print(val) #egon
#查看标题section1下age的值=>整数格式
val1=config.getint('section1','age')
print(val1) #18
#查看标题section1下is_admin的值=>布尔值格式
val2=config.getboolean('section1','is_admin')
print(val2) #True
#查看标题section1下salary的值=>浮点型格式
val3=config.getfloat('section1','salary')
print(val3) #31.0
改写
import configparser
config=configparser.ConfigParser()
config.read('a.cfg',encoding='utf-8')
#删除整个标题section2
config.remove_section('section2')
#删除标题section1下的某个k1和k2
config.remove_option('section1','k1')
config.remove_option('section1','k2')
#判断是否存在某个标题
print(config.has_section('section1'))
#判断标题section1下是否有user
print(config.has_option('section1',''))
#添加一个标题
config.add_section('egon')
#在标题egon下添加name=egon,age=18的配置
config.set('egon','name','egon')
config.set('egon','age',18) #报错,必须是字符串
#最后将修改的内容写入文件,完成最终的修改
config.write(open('a.cfg','w'))
import configparser
config = configparser.ConfigParser()
config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45',
'Compression': 'yes',
'CompressionLevel': '9'}
config['bitbucket.org'] = {}
config['bitbucket.org']['User'] = 'hg'
config['topsecret.server.com'] = {}
topsecret = config['topsecret.server.com']
topsecret['Host Port'] = '50022' # mutates the parser
topsecret['ForwardX11'] = 'no' # same here
config['DEFAULT']['ForwardX11'] = 'yes'
with open('example.ini', 'w') as configfile:
config.write(configfile)
十 hashlib模块
# 1、什么叫hash:hash是一种算法（3.x里代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法），该算法接受传入的内容，经过运算得到一串hash值
# 2、hash值的特点是：
#2.1 只要传入的内容一样，得到的hash值必然一样=====>要用明文传输密码文件完整性校验
#2.2 不能由hash值返解成内容=======》把密码做成hash值，不应该在网络传输明文密码
#2.3 只要使用的hash算法不变，无论校验的内容有多大，得到的hash值长度是固定的
hash算法就像一座工厂，工厂接收你送来的原材料（可以用m.update()为工厂运送原材料），经过加工返回的产品就是hash值
1 import hashlib
2
3 m=hashlib.md5()# m=hashlib.sha256()
4
5 m.update('hello'.encode('utf8'))
6 print(m.hexdigest()) #5d41402abc4b2a76b9719d911017c592
7
8 m.update('alvin'.encode('utf8'))
9
10 print(m.hexdigest()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af
11
12 m2=hashlib.md5()
13 m2.update('helloalvin'.encode('utf8'))
14 print(m2.hexdigest()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af
15
16 '''
17 注意：把一段很长的数据update多次，与一次update这段长数据，得到的结果一样
18 但是update多次为校验大文件提供了可能。
19 '''
以上加密算法虽然依然非常厉害，但时候存在缺陷，即：通过撞库可以反解。所以，有必要对加密算法中添加自定义key再来做加密。
1 import hashlib
2
3 # ######## 256 ########
4
5 hash = hashlib.sha256('898oaFs09f'.encode('utf8'))
6 hash.update('alvin'.encode('utf8'))
7 print (hash.hexdigest())#e79e68f070cdedcfe63eaf1a2e92c83b4cfb1b5c6bc452d214c1b7e77cdfd1c7
import hashlib
passwds=[
'alex3714',
'alex1313',
'alex94139413',
'alex123456',
'123456alex',
'a123lex',
]
def make_passwd_dic(passwds):
dic={}
for passwd in passwds:
m=hashlib.md5()
m.update(passwd.encode('utf-8'))
dic[passwd]=m.hexdigest()
return dic
def break_code(cryptograph,passwd_dic):
for k,v in passwd_dic.items():
if v == cryptograph:
print('密码是===> 33[46m%s 33[0m' %k)
cryptograph='aee949757a2e698417463d47acac93df'
break_code(cryptograph,make_passwd_dic(passwds))
python 还有一个 hmac 模块，它内部对我们创建 key 和 内容 进行进一步的处理然后再加密:
1 import hmac
2 h = hmac.new('alvin'.encode('utf8'))
3 h.update('hello'.encode('utf8'))
4 print (h.hexdigest())#320df9832eab4c038b6c1d7ed73a5940
#要想保证hmac最终结果一致，必须保证：
#1:hmac.new括号内指定的初始key一样
#2:无论update多少次，校验的内容累加到一起是一样的内容
import hmac
h1=hmac.new(b'egon')
h1.update(b'hello')
h1.update(b'world')
print(h1.hexdigest())
h2=hmac.new(b'egon')
h2.update(b'helloworld')
print(h2.hexdigest())
h3=hmac.new(b'egonhelloworld')
print(h3.hexdigest())
'''
f1bf38d054691688f89dcd34ac3c27f2
f1bf38d054691688f89dcd34ac3c27f2
bcca84edd9eeb86f30539922b28f3981
'''
十一 suprocess模块
1 import subprocess
2
3 '''
4 sh-3.2# ls /Users/egon/Desktop |grep txt$
5 mysql.txt
6 tt.txt
7 事物.txt
8 '''
9
10 res1=subprocess.Popen('ls /Users/jieli/Desktop',shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
11 res=subprocess.Popen('grep txt$',shell=True,stdin=res1.stdout,
12 stdout=subprocess.PIPE)
13
14 print(res.stdout.read().decode('utf-8'))
15
16
17 #等同于上面,但是上面的优势在于,一个数据流可以和另外一个数据流交互,可以通过爬虫得到结果然后交给grep
18 res1=subprocess.Popen('ls /Users/jieli/Desktop |grep txt$',shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
19 print(res1.stdout.read().decode('utf-8'))
20
21
22 #windows下:
23 # dir | findstr 'test*'
24 # dir | findstr 'txt$'
25 import subprocess
26 res1=subprocess.Popen(r'dir C:UsersAdministratorPycharmProjects est函数备课',shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
27 res=subprocess.Popen('findstr test*',shell=True,stdin=res1.stdout,
28 stdout=subprocess.PIPE)
29
30 print(res.stdout.read().decode('gbk')) #subprocess使用当前系统默认编码，得到结果为bytes类型，在windows下需要用gbk解码
十二 logging模块
一 日志级别
CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL
ERROR = 40
WARNING = 30 #WARN = WARNING
INFO = 20
DEBUG = 10
NOTSET = 0 #不设置
二 默认级别为warning，默认打印到终端
import logging
logging.debug('调试debug')
logging.info('消息info')
logging.warning('警告warn')
logging.error('错误error')
logging.critical('严重critical')
'''
WARNING:root:警告warn
ERROR:root:错误error
CRITICAL:root:严重critical
'''
三 为logging模块指定全局配置，针对所有logger有效，控制打印到文件中
可在logging.basicConfig()函数中通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有
filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。
filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。
format：指定handler使用的日志显示格式。
datefmt：指定日期时间格式。
level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别
stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。
#格式
%(name)s：Logger的名字，并非用户名，详细查看
%(levelno)s：数字形式的日志级别
%(levelname)s：文本形式的日志级别
%(pathname)s：调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s：调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s：调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s：调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d：调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f：当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
%(relativeCreated)d：输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数
%(asctime)s：字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d：线程ID。可能没有
%(threadName)s：线程名。可能没有
%(process)d：进程ID。可能没有
%(message)s：用户输出的消息
#======介绍
可在logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有
filename：用指定的文件名创建FiledHandler（后边会具体讲解handler的概念），这样日志会被存储在指定的文件中。
filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。
format：指定handler使用的日志显示格式。
datefmt：指定日期时间格式。
level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别
stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。
format参数中可能用到的格式化串：
%(name)s Logger的名字
%(levelno)s 数字形式的日志级别
%(levelname)s 文本形式的日志级别
%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s 调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
%(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数
%(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d 线程ID。可能没有
%(threadName)s 线程名。可能没有
%(process)d 进程ID。可能没有
%(message)s用户输出的消息
#========使用
import logging
logging.basicConfig(filename='access.log',
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
level=10)
logging.debug('调试debug')
logging.info('消息info')
logging.warning('警告warn')
logging.error('错误error')
logging.critical('严重critical')
#========结果
access.log内容:
2017-07-28 20:32:17 PM - root - DEBUG -test: 调试debug
2017-07-28 20:32:17 PM - root - INFO -test: 消息info
2017-07-28 20:32:17 PM - root - WARNING -test: 警告warn
2017-07-28 20:32:17 PM - root - ERROR -test: 错误error
2017-07-28 20:32:17 PM - root - CRITICAL -test: 严重critical
part2: 可以为logging模块指定模块级的配置,即所有logger的配置
四 logging模块的Formatter，Handler，Logger，Filter对象
原理图：https://pan.baidu.com/s/1skWyTT7
#logger：产生日志的对象
#Filter：过滤日志的对象
#Handler：接收日志然后控制打印到不同的地方，FileHandler用来打印到文件中，StreamHandler用来打印到终端
#Formatter对象：可以定制不同的日志格式对象，然后绑定给不同的Handler对象使用，以此来控制不同的Handler的日志格式
'''
critical=50
error =40
warning =30
info = 20
debug =10
'''
import logging
#1、logger对象：负责产生日志，然后交给Filter过滤，然后交给不同的Handler输出
logger=logging.getLogger(__file__)
#2、Filter对象：不常用，略
#3、Handler对象：接收logger传来的日志，然后控制输出
h1=logging.FileHandler('t1.log') #打印到文件
h2=logging.FileHandler('t2.log') #打印到文件
h3=logging.StreamHandler() #打印到终端
#4、Formatter对象：日志格式
formmater1=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
formmater2=logging.Formatter('%(asctime)s : %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
formmater3=logging.Formatter('%(name)s %(message)s',)
#5、为Handler对象绑定格式
h1.setFormatter(formmater1)
h2.setFormatter(formmater2)
h3.setFormatter(formmater3)
#6、将Handler添加给logger并设置日志级别
logger.addHandler(h1)
logger.addHandler(h2)
logger.addHandler(h3)
logger.setLevel(10)
#7、测试
logger.debug('debug')
logger.info('info')
logger.warning('warning')
logger.error('error')
logger.critical('critical')
五 Logger与Handler的级别
logger是第一级过滤，然后才能到handler，我们可以给logger和handler同时设置level，但是需要注意的是
Logger is also the first to filter the message based on a level — if you set the logger to INFO, and all handlers to DEBUG, you still won't receive DEBUG messages on handlers — they'll be rejected by the logger itself. If you set logger to DEBUG, but all handlers to INFO, you won't receive any DEBUG messages either — because while the logger says "ok, process this", the handlers reject it (DEBUG < INFO).
#验证
import logging
form=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
ch=logging.StreamHandler()
ch.setFormatter(form)
# ch.setLevel(10)
ch.setLevel(20)
l1=logging.getLogger('root')
# l1.setLevel(20)
l1.setLevel(10)
l1.addHandler(ch)
l1.debug('l1 debug')
六 Logger的继承（了解）
import logging
formatter=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
ch=logging.StreamHandler()
ch.setFormatter(formatter)
logger1=logging.getLogger('root')
logger2=logging.getLogger('root.child1')
logger3=logging.getLogger('root.child1.child2')
logger1.addHandler(ch)
logger2.addHandler(ch)
logger3.addHandler(ch)
logger1.setLevel(10)
logger2.setLevel(10)
logger3.setLevel(10)
logger1.debug('log1 debug')
logger2.debug('log2 debug')
logger3.debug('log3 debug')
'''
2017-07-28 22:22:05 PM - root - DEBUG -test: log1 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug
2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug
'''
七 应用
"""
logging配置
"""
import os
import logging.config
# 定义三种日志输出格式 开始
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'
id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'
# 定义日志输出格式 结束
logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # log文件的目录
logfile_name = 'all2.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_DIC = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
'standard': {
'format': standard_format
},
'simple': {
'format': simple_format
},
},
'filters': {},
'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
},
},
}
def load_my_logging_cfg():
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置
logger = logging.getLogger(__name__) # 生成一个log实例
logger.info('It works!') # 记录该文件的运行状态
if __name__ == '__main__':
load_my_logging_cfg()
"""
MyLogging Test
"""
import time
import logging
import my_logging # 导入自定义的logging配置
logger = logging.getLogger(__name__) # 生成logger实例
def demo():
logger.debug("start range... time:{}".format(time.time()))
logger.info("中文测试开始。。。")
for i in range(10):
logger.debug("i:{}".format(i))
time.sleep(0.2)
else:
logger.debug("over range... time:{}".format(time.time()))
logger.info("中文测试结束。。。")
if __name__ == "__main__":
my_logging.load_my_logging_cfg() # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置
demo()
注意注意注意：
#1、有了上述方式我们的好处是：所有与logging模块有关的配置都写到字典中就可以了，更加清晰，方便管理
#2、我们需要解决的问题是：
1、从字典加载配置：logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)
2、拿到logger对象来产生日志
logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的
按照我们对logging模块的理解，要想获取某个东西都是通过名字，也就是key来获取的
于是我们要获取不同的logger对象就是
logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名')
但问题是：如果我们想要不同logger名的logger对象都共用一段配置，那么肯定不能在loggers子字典中定义n个key
'loggers': {
'l1': {
'handlers': ['default', 'console'], #
'level': 'DEBUG',
'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递
},
'l2: {
'handlers': ['default', 'console' ],
'level': 'DEBUG',
'propagate': False, # 向上（更高level的logger）传递
},
'l3': {
'handlers': ['default', 'console'], #
'level': 'DEBUG',
'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递
},
}
#我们的解决方式是，定义一个空的key
'loggers': {
'': {
'handlers': ['default', 'console'],
'level': 'DEBUG',
'propagate': True,
},
}
这样我们再取logger对象时
logging.getLogger(__name__)，不同的文件__name__不同，这保证了打印日志时标识信息不同，但是拿着该名字去loggers里找key名时却发现找不到，于是默认使用key=''的配置
另外一个django的配置，瞄一眼就可以，跟上面的一样
#logging_config.py
LOGGING = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
'standard': {
'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]'
'[%(levelname)s][%(message)s]'
},
'simple': {
'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
},
'collect': {
'format': '%(message)s'
}
},
'filters': {
'require_debug_true': {
'()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',
},
},
'handlers': {
#打印到终端的日志
'console': {
'level': 'DEBUG',
'filters': ['require_debug_true'],
'class': 'logging.StreamHandler',
'formatter': 'simple'
},
#打印到文件的日志,收集info及以上的日志
'default': {
'level': 'INFO',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切
'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"), # 日志文件
'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M
'backupCount': 3,
'formatter': 'standard',
'encoding': 'utf-8',
},
#打印到文件的日志:收集错误及以上的日志
'error': {
'level': 'ERROR',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切
'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"), # 日志文件
'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M
'backupCount': 5,
'formatter': 'standard',
'encoding': 'utf-8',
},
#打印到文件的日志
'collect': {
'level': 'INFO',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切
'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"),
'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M
'