d17包,logging模块,hashlib模块 openpyxl模块,深浅拷贝

包

一系列模块文件的结合体,表现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

首次导入的包

​    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init__.py文件的名称空间

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

在导如语句中, . 的左边肯定是一个包(文件夹)

init的作用

1）产生一个全局名称空间，提供给包的，就代表包的名称空间

2）管理 包可以直接点出来使用的 名字

　导包完成的三件事

 1）编译形成包中__init__.py文件的pyc文件

 2）执行__init__.py文件，形成一个全局名称空间，将__init__.py文件中所有名字存放其中，该名称空间就代表包的名称空间

 3）在导包的文件中，产生一个与包名相同的名字，指向包的名称空间(__init__.py文件的全局名称空间)

　

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)

　　

站在包的开发者 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 你必须得将包所在的那个文件夹路径添加到system path中

　

直接使用包中模块

 如果只是想作为普通文件夹，py3中可以省略__init__文件，本质上文件夹也是包
python2如果要导入包 包下面必须要有__init__.py文件
 
 导入的手段：1.指名道姓到某一个模块 | 2.指名道姓到某一个模块中的名字

包的管理

在包中采用相对导入管理模块或模块中的名字

 在包的__init__.py文件或是包中任意一个模块中

. 代表当前文件所在目录

 .. 代表当前文件所在目录的上一级目录

...代表上一级的上一级文件夹
 注：.语法不能出包，因为包外的文件都能自执行，但拥有.开头导入的文件不能自执行

　　

logging模块

日志：日常的流水 => 日志文件，将程序运行过程中的状态或数据进行记录，一般都是记录到日志文件中

　五个级别

　

logging.debug('调试')对应的数字     10
logging.info('信息')              20
logging.warning('警告')           30
logging.error('错误')             40
logging.critical('严重')          50

四个对象

logger对象   产生日志
filter对象   过滤
handler     句柄(控制日志输出的位置(文件或终端))
formatter对象 格式化

流程

import logging

# 1.logger对象
logger = logging.getLogger('转账记录')
# 2.filter对象 过滤
# 3.handler对象
hd1 = logging.FileHandler('a1.log',encoding='utf-8')
# 输出到文件
hd2 = logging.FileHandler('a2.log',encoding='utf-8')
# 输出到文件
hd3= logging.StreamHandler()
# 输出到终端   不需要填写参数

# 4.formatter对象
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
logger.addHandler(hd1)
logger.addHandler(hd2)
logger.addHandler(hd3)

# 6.给handler绑定formatter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('QWERTYUI风格都搞不好局')

logging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('asajdjdskaj')
logger1.debug('好好的 不要浮躁 努力就有收获')

hashlib模块

# 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.sha3_256()  # 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'Jason_@.')  # 往对象里传明文数据  update只能接受bytes类型的数据
print(md.hexdigest())  # 获取明文数据对应的密文

不可逆加密：没有解密的加密方式 md5
解密方式：碰撞解密
加密的对象：用于传输的数据（字符串类型数据）
撞库
"""
1.不用的算法 使用方法是相同的
密文的长度越长 内部对应的算法越复杂
但是
    1.时间消耗越长
    2.占用空间更大
通常情况下使用md5算法 就可以足够了
"""


import hashlib
# 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
md = hashlib.md5()
md.update(b'areyouok?')
md.update(b'are')
md.update(b'you')
md.update(b'ok?')
print(md.hexdigest())  # 408ac8c66b1e988ee8e2862edea06cc7
# 408ac8c66b1e988ee8e2862edea06cc7
"""
hashlib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
"""

# 加盐处理
1.保证原数据过于简单，通过复杂的盐也可以提高解密难度
2.即使被碰撞解密成功，也不能直接识别盐与有效数据

cipher = hashlib.md5()
cipher.update('前盐'.encode('utf-8'))
cipher.update('需要加密的数据'.encode('utf-8'))
cipher.update('后盐'.encode('utf-8'))
print(cipher.hexdigest())  # 加密结果码

例子
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())


# 动态加盐

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)

openpyxl模块

# openpyxl 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

xlwd  写excel
xlrt  读excel

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

写

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
wb1['A4'] = 444
wb1.cell(row=6,column=3,value=88888888)
wb1['A5'] = '=sum(A3:A4)'

wb2['G6'] = 999
wb1.append(['username','age','hobby'])
wb1.append(['lu',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'])

# 保存新建的excel文件
wb.save('test.xlsx')

from openpyxl import load_workbook  # 读文件


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']
# print(res)
ge1 = res.rows
for i in ge1:
    for j in i:
        print(j.value)

深浅拷贝

深浅拷贝

值拷贝：应用场景最多
ls = [1, 'abc', [10]]

ls1 = ls # ls1直接将ls中存放的地址拿过来
# ls内部的值发生任何变化，ls1都会随之变化

ls2 = ls.copy() # 新开辟列表空间，但列表中的地址都是直接从ls列表中拿来
# ls内部的可变类型值发生改变，ls2会随之变化

ls3 = deepcopy(ls) # 新开辟列表空间，ls列表中的不可变类型的地址直接拿过来，但是可变类型的地址一定重新开辟空间
# ls内部的所有类型的值发生改变，ls3都不会随之变化

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)