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  • package

    包是一系列模块文件的结合体,表现形式就是一个文件夹

    且该文件夹内部通常会有一个__init__.py的文件

    包的本质还是一个模块

    首次导入模块: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

    首 次 导 入 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,将产生的名字放入包下面的__init__.py文件名称空间中
                   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

           PS:python2如果要导入包,包下面必须要有__init__.py文件
              python3如果要导入包,包下面没有__init__.py文件也不会报错
              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

    注: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)

      (  在导入语句中,.号的左边一定是个包(文件夹))

        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(******)    

    logging模块(日志模块)

    配置参数
    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,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(f=open(‘test.log’,’w’)),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
    View Code

    日志模块,具有记录的作用

    import logging
    
    logging.basicConfig(
                    filename='access.log', 
                    formatter='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
                    level=30)  # 具有五个等级,如下:
                    # logging.debug('debug日志')  # 10
                    # logging.info('info日志')  # 20
                    # logging.warning('warning日志')  # 30
                    # logging.error('error日志')  # 40
                    # logging.critical('critical日志')  # 50
                    # (日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG)

    logging模块中具有很多组件,如:logger对象:负责产生日志

                    filter对象:过滤日志(了解)
                       handler对象:控制日志输出的位置(文件/终端)
                       formatter对象:规定日志内容的格式
    产生依次记录需要以下过程:
    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()里面传入名字,并以utf-8的形式
    hd2 = logging.FileHandler('a2.log',encoding='utf-8')  # 输出到文件()里面传入名字,并以utf-8的形式
    hd3 = logging.StreamHandler()  # 输出到终端  ()里面什么都不加
    
    # 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('写了半天 好累啊 ')  # 还可以是其他级别

     由于格式比较固定化,所以可以套用一个模板  >>>  配置字典

    import os
    import logging.config
    
    # 定义三种日志输出格式
    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 = '
    
    
    # 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  不是固定的,随意取名字
    
    # 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 =# 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(加密的模块)

    应用场景:密码的密文存储,文件内容的校验

    应用方法:关键词:update hexdigest

    import hashlib
    
    # 首先生成一个造密文的工具
    md = hashlib.md5()  # md5是最常见的摘要算法,速度很快,生成结果是固定的128 bit字节,通常用一个32位的16进制字符串表示。
    md.update('上传的内容'.encod('utf-8'))  # 或者md.update(b'上传的内容')  update只能接受bytes类型的数据
    # 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.hexdigest()  # 获取对应的密文

    还有其他的摘要算法,如sha1、5等,不用的算法使用方法是相同的,而且密文的长度越长,内部对应的算法越复杂

    但是具有时间消耗越长、占用空间更大的特点,所以中和一下一般情况下使用md5算法就可以

    此外,为了使明文更为安全,可以进行加盐处理

    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'')  # 加盐处理
    md.update(b'明文')  # 真正的内容
    print(md.hexdigest())
    # 进阶版   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)  # 调用函数,password作为参数,返回加盐后的密文
    print(res)

    openpyxl模块

    用于操作excel表格的模块,可分为写(Workbook)读(load_workbook)两部分

    小知识:(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

           openpyxl 只支持03版本之后的  xlsx)

    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
    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 # 写入的过程,表示第一列(A列)第三行写入666
    wb1['A4'] = 444  # 写入的过程,表示第一列(A列)第四行写入444
    wb1['A5'] = '=sum(A3:A4)'  # 表示求上面数字的和,需要写出代码
    wb1.cell(row=6,column=3,value=88888888)  # 指定位置插入值,三个分表表示横、竖,值
    
    wb1.append(['类型1','类型2','类型3']) # 表示插入表头,同时插入三列
    
    
    wb.save('test.xlsx') # 保存新建的excel文件

     读:

    from openpyxl import load_workbook
    
    wb = load_workbook('test.xlsx',read_only=True,data_only=True)
    
    print(wb.sheetnames)  # 表格名字
    print(wb['login']['A3'].value)  # 查看名字为login表格中A3坐标的值  需要用.value才可以查看
    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   (A5是在文件写入时候添加的)

    copy模块

    深浅拷贝:包括浅拷贝和深拷贝

    浅拷贝:copy,对同一内容增加了绑定关系

    深拷贝:deepcopy新生成了一份内容

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/pupy/p/11215287.html
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