包
1.模块的三种来源
（1）内置的
（2）第三方的
（3）自定义的
2.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）
（4）C++编译的连接到python内置的
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.首次导入包发生哪些事
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文件的名称空间中
（3）在执行文件中拿到一个指向包下面的__init__.py文件名称空间的名字
5.当你作为包的设计者来说
（1）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模块改名的问题，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)
6.站在包的开发者角度
如果使用绝对路径来管理的自己的模块，那么它只需要永远以包的路径为基准依次导入模块
站在包的使用者角度
你必须得将包所在的那个文件夹的路径添加到system path中（系统环境变量中）
7.python2和python3区别
（1）python2如果要导入包 包下面必须要有__init__.py文件
（2）python3如果要导入包，包下面没有__init__.py文件也不会报错
注意：当你在删程序不必要的文件的时候，千万不要随意删除__init__.py文件
logging模块（日志模块）
1.日志分为五个等级（等级：可以理解为地震的强度）
（1）调试：logging.debug('debug日志') # 10
（2）也是正常的操作：logging.info('info日志') # 20
（3）警告：logging.warning('warning日志') # 30
（4）报错，有错误提示了：logging.error('error日志') # 40
（5）严重错误，BUG：logging.critical('critical日志') # 50
2.日志需要了解的的对象
（1）logger对象：负责产生日志
（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）
（4）formmater对象：规定日志内容的格式
3.用法
import logging # 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 # 4.formmater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formmate对象 hd1.setFormatter(fm1) hd2.setFormatter(fm2) hd3.setFormatter(fm1) # 7.设置日志等级 logger.setLevel(20) # 8.记录日志 logger.debug('记录的内容')
日志配置字典
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' # 定义日志输出格式 结束 """ 下面的两个变量对应的值 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_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('随便用什么都可以') logger1.debug('努力就有收获')
hashlib模块（加密的模块）
import hashlib # 这个加密的过程是无法解密的 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只能接受bytes类型的数据 md.update(b'hello') # 往对象里传明文数据 update只能接受bytes类型的数据 等价于上面的 print(md.hexdigest()) # 获取明文数据对应的密文
不用的算法，使用方法是相同的（update、hexdigest）。密文的长度越长，内部对应的算法越复杂
但是：（1）算法越复杂，时间消耗越长
（2）密文越长，占用空间越大
所以通常情况下使用md5算法 就可以足够了
1.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() md1 = hashlib.md5() md.update(b'areyouok?') md1.update(b'are') md1.update(b'you') md1.update(b'ok?') print(md.hexdigest()) # 408ac8c66b1e988ee8e2862edea06cc7 print(md1.hexdigest()) # 408ac8c66b1e988ee8e2862edea06cc7
hashilib模块应用场景
（1）密码的密文存储
（2）校验文件内容是否一致
2.加盐处理
import hashlib md = hashlib.md5() # 公司自己在每一个需要加密的数据之前 先手动添加一些内容 md.update(b'oldboy.com') # 加盐处理 md.update(b'hello') # 真正的内容 print(md.hexdigest())
3.动态加盐
每一次加的盐都不一样，是动态的
4.定义成函数
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>>>:') # 获取用户密码 res = get_md5(password) # 调用函数加密 print(res)
openpyxl模块
近几年比较火的操作excel表格的模块
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
以前用来操作excel表格的模块：
xlwd模块用来写excel
xlrt模块用来读excel
区别：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excel文件
1.写
from openpyxl import Workbook wb = Workbook() # 先生成一个工作簿 wb1 = wb.create_sheet('index',0) # 创建一个表单页 后面可以通过数字控制位置 wb2 = wb.create_sheet('index1') wb1.title = 'login' # 后期可以通过表单页对象点title修改表单页名称 wb1['A3'] = 666 #对应位置写入值 wb1['A4'] = 444 wb1.cell(row=6,column=3,value=88888888) # 第几行第几列写入值 wb1['A5'] = '=sum(A3:A4)' # 需要自己写函数求值 wb1.append(['username','age','hobby']) # 写一个表头 wb1.append(['jason',18,'study']) # 写表单数据 wb1.append(['tank',72,'吃生蚝']) # 写表单数据 wb1.append(['egon',84,'女教练']) wb1.append(['sean',23,'会所']) wb1.append(['nick',28,]) # 不写的位置可以直接空出来 wb1.append(['nick','','秃头']) # 不写的位置可以直接空出来 # 保存新建的excel文件 wb.save('test.xlsx') # 取名保存
2.读
from openpyxl import load_workbook # 读文件的模块 wb = load_workbook('test.xlsx',read_only=True,data_only=True) print(wb) print(wb.sheetnames) # ['login', 'Sheet', 'index1'] print(wb['login']['A3'].value) print(wb['login']['A4'].value) print(wb['login']['A5'].value) # 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'] # 另一种读表格方式 print(res) ge1 = res.rows for i in ge1: for j in i: print(j.value)
深浅拷贝
import copy l = [1,2,[1,2]] l1 = l print(id(l),id(l1)) l1 = copy.copy(l) # 拷贝一份 ....... 浅拷贝 print(id(l),id(l1)) l[0] = 222 print(l,l1) l[2].append(666) print(l,l1) l1 = copy.deepcopy(l) l[2].append(666) print(l,l1)
浅拷贝
深拷贝
