第三十六篇 hashlib模块、hmac模块和logging模块

目录

• 第三十七篇 hashlib模块、hmac模块和logging模块
  • 一、hashlib模块
    • 1.hash是什么
    • 2.撞库破解hash算法加密
  • 二、hmac模块
  • 三、logging模块
    • 1.日志的五个级别
    • 2.V3
    • 3.日志配置文件
    • 4.总结

第三十七篇 hashlib模块、hmac模块和logging模块

一、hashlib模块

1.hash是什么

1.hashlib模块一般用于明文加密

2.hash是一种算法，在hashlib模块中主要提供了md5 等算法，传入的内容通过这些算法，会得到一串hash值

3.hash值的特点：

• 1.只要传入的内容一样，得到的hash值也一样（编译密码）
• 2.hash值不能反解成内容（较安全）
• 3.hash值长度固定，与输入的内容长度无关，可用于对文件的hash处理

import hashlib

# 必须先用md5算法得到一个值
# 写法一
m = hashlib.md5()
m.update('193827'.encode('utf-8'))  # m.update(b'193827')
print(m.hexdigest())

# 写法二
m = hashlib.md5()
psw = '193827'                 # psw = b'193827'
m.update(psw.encode('utf-8'))  # m.update(psw)
print(m.hexdigest())

2.撞库破解hash算法加密

import hashlib
# 通过撞库反解密码
# 在现实中可以利用某种工具在数据流中截到hash值密码
# 假使我们知道尽量多的密码设置习惯，猜到真实密码可能在下面的列表中
psw_list =[
	'hash123',
	'w5066637',
	'lj999',
	'hello666',
]

def make_psw(hash_psw):
	for psw in psw_list:
		m = hashlib.md5()
		m.update(psw.encode('utf8'))   # 对每个密码进行hash处理
		if m.hexdigest() == hash_psw:  # 判断密码的hash值是否等于给定的hash值
			return psw
			
hash_psw = '1b4af629f8bd98035dc01c1b99f7eac7'
res = make_psw(hash_psw)
print(res)

二、hmac模块

1.为了防止密码被撞破，我们可以使用hmac模块，我们可以通过hmac.new()自定义一个key，用来给输入内容处理之后再加密

2.要保证hmac模块最终的结果一致，必须保证：

• 1.hmac.new括号内指定的初始值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
m = hmac.new(b'new666')   # 控制着生成密码的关键信息
m.update(b'lj123')
print(m.hexdigest())  

m = hmac.new(b'new666lj123')   # 和上面的key不一样
print(m.hexdigest())   # 因此结果也和上面的不一样

三、logging模块

logging模块主要用于生成日志

1.日志的五个级别

这个五个级别自下而上进行匹配 debug-->info-->warning-->error-->critical，默认最低级别为warning级别

logging.debug('调试信息')  # 10
logging.info('正常信息')  # 20
logging.warning('警告信息')  # 30
logging.error('报错信息')  # 40
logging.critical('严重错误信息')  # 50

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

2.V3

1.logging模块包含四种角色：logger、Filter、Formatter对象、Handler

• 1.logger：产生日志的对象
• 2.Filter：过滤日志的对象
• 3.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
• 4.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

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(__name__)

# 2.filter对象：过滤。不常用

# 3.handler对象：接收logger传来的日志，然后控制输出
han1 = logging.FileHandler('log1.log')  # 打印到文件
han2 = logging.FileHandler('log2.log')  # 打印到文件
han3 = 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
han1.setFormatter(formmater1)
han2.setFormatter(formmater2)
han3.setFormatter(formmater3)

# 6.将Handler添加给logger并设置日志级别
logger.addHandler(han1)
logger.addHandler(han2)
logger.addHandler(han3)

# 7.设置日志级别，可以在两个关卡进行设置：logger或handler
# logger是第一级过滤，然后才能到handler
logger.setLevel(30)
han1.setLevel(10)
han2.setLevel(10)
han3.setLevel(10)

# 8.测试
logger.debug('debug')
logger.info('info')
logger.warning('warning')
logger.error('error')
logger.critical('critical')

3.日志配置文件

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；lineno为调用日志输出函数的语句所在的代码行
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.dirname(os.path.abspath(__file__)))  # log文件的目录，需要自定义文件路径 # atm
logfile_dir = os.path.join(logfile_dir, 'log')  # C:UsersoldboyDesktopatmlog

logfile_name = 'log.log'  # log文件名，需要自定义路径名

# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir):  # C:UsersoldboyDesktopatmlog
    os.mkdir(logfile_dir)

# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)  # C:UsersoldboyDesktopatmloglog.log
# 定义日志路径 结束

# log配置字典
LOGGING_DIC = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': standard_format
        },
        'simple': {
            'format': simple_format
        },
    },
    'filters': {},  # filter可以不定义
    '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': 'INFO',
            '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。如果''设置为固定值logger1，则下次导入必须设置成logging.getLogger('logger1')
        '': {
            # 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
            'handlers': ['default', 'console'],
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': False,  # 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()

# 使用日志
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()

4.总结

# 步骤：
# 1. 生成一个logger
# 2. filter,不用管
# 3. handler,打印在屏幕或者打印到文件
# 4. formatter,控制日志打印的格式
# 5. 把formatter绑定到handler上
# 6. 把handler绑定到logger上
# 7. 设置过滤级别,分为logger全局,然后handler局部的
# 8. 测试