常用模块补充

hashlib模块

Python的hashlib提供了常见的摘要算法，如MD5，SHA1等等。

摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）。

摘要算法就是通过摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest，目的是为了发现原始数据是否被人篡改过。

摘要算法之所以能指出数据是否被篡改过，就是因为摘要函数是一个单向函数，计算f(data)很容易，但通过digest反推data却非常困难。而且，对原始数据做一个bit的修改，都会导致计算出的摘要完全不同。

import hashlib
 
md5 = hashlib.md5()
md5.update('how to use md5 in python hashlib?')
print md5.hexdigest()   #d26a53750bc40b38b65a520292f69306

如果数据量很大，可以分块多次调用update()，最后计算的结果是一样的：

md5 = hashlib.md5()
md5.update('how to use md5 in ')
md5.update('python hashlib?')
print md5.hexdigest()

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。另一种常见的摘要算法是SHA1，调用SHA1和调用MD5完全类似：

import hashlib
 
sha1 = hashlib.sha1()
sha1.update('how to use sha1 in ')
sha1.update('python hashlib?')
print sha1.hexdigest()

SHA1的结果是160 bit字节，通常用一个40位的16进制字符串表示。比SHA1更安全的算法是SHA256和SHA512，不过越安全的算法越慢，而且摘要长度更长。

摘要算法应用

任何允许用户登录的网站都会存储用户登录的用户名和口令，如果以明文保存用户口令，如果数据库泄露，所有用户的口令就落入黑客的手里。此外，网站运维人员是可以访问数据库的，也就是能获取到所有用户的口令。正确的保存口令的方式是不存储用户的明文口令，而是存储用户口令的摘要，比如MD5：

username | password
---------+---------------------------------
michael  | e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e
bob      | 878ef96e86145580c38c87f0410ad153
alice    | 99b1c2188db85afee403b1536010c2c9

由于常用口令的MD5值很容易被计算出来，所以，要确保存储的用户口令不是那些已经被计算出来的常用口令的MD5，这一方法通过对原始口令加一个复杂字符串来实现，俗称“加盐”：

#加盐
import hashlib
md5 = hashlib.md5(bytes('salt',enconding='utf-8'))
# md5 = hashlib.md5()
md5.update(b'123456')
print(md5.hexdigest())

#动态加盐
import hashlib
md5 = hashlib.md5(bytes('盐',enconding='utf-8')+b'')
# md5 = hashlib.md5()
md5.update(b'123456')
print(md5.hexdigest())

不管算法多么不同，摘要的功能与特能始终不变。
对于相同的字符串使用听一个算法进行摘要，得到的值总是不变的。
使用不同算法对相同的字符串进行摘要，得到的值应该不同。
不管使用什么算法啊，hashlib的方式永远不变。

其hashlib的作用在于：

密码的密文存储

文件的一致性验证

在下载的时候 检查我们下载的文件和远程服务器上的文件是否一致

两台机器上的两个文件 你想检查这两个文件是否相等

configparser模块

该模块适用于配置文件的格式与windows ini文件类似，可以包含一个或多个节（section），每个节可以有多个参数（键=值）。

创建文件

'''
[DEFAULT]
ServerAliveInterval = 45
Compression = yes
CompressionLevel = 9
ForwardX11 = yes
  
[bitbucket.org]
User = hg
  
[topsecret.server.com]
Port = 50022
ForwardX11 = no
'''
#python生成上述文档
import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45',
                      'Compression': 'yes',
                     'CompressionLevel': '9',
                     'ForwardX11':'yes'
                     }

config['bitbucket.org'] = {'User':'hg'}

config['topsecret.server.com'] = {'Host Port':'50022','ForwardX11':'no'}

with open('example.ini', 'w') as configfile:

   config.write(configfile)

查找文件

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

#---------------------------查找文件内容,基于字典的形式

print(config.sections())        #  []

config.read('example.ini')

print(config.sections())        #   ['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']

print('bytebong.com' in config) # False
print('bitbucket.org' in config) # True


print(config['bitbucket.org']["user"])  # hg

print(config['DEFAULT']['Compression']) #yes

print(config['topsecret.server.com']['ForwardX11'])  #no


print(config['bitbucket.org'])          #<Section: bitbucket.org>

for key in config['bitbucket.org']:     # 注意,有default会默认default的键
    print(key)

print(config.options('bitbucket.org'))  # 同for循环,找到'bitbucket.org'下所有键

print(config.items('bitbucket.org'))    #找到'bitbucket.org'下所有键值对

print(config.get('bitbucket.org','compression')) # yes       get方法Section下的key对应的value

增删改操作

import configparser

config = configparser.ConfigParser()

config.read('example.ini')

config.add_section('yuan')



config.remove_section('bitbucket.org')
config.remove_option('topsecret.server.com',"forwardx11")


config.set('topsecret.server.com','k1','11111')
config.set('yuan','k2','22222')

config.write(open('new2.ini', "w"))

logging模块

日志  用来记录用户行为 或者 代码的执行过程

默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中，且只显示了大于等于WARNING级别的日志，这说明默认的日志级别设置为WARNING（日志级别等级CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG），默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息。

灵活配置日志级别，日志格式，输出位置:

import logging  
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,  
                    format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',  
                    datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',  
                    filename='/tmp/test.log',  
                    filemode='w')  
  
logging.debug('debug message')  
logging.info('info message')  
logging.warning('warning message')  
logging.error('error message')  
logging.critical('critical message')

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

logger对象配置

import logging

logger = logging.getLogger()
# 创建一个handler，用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler('test.log',encoding='utf-8') 

# 再创建一个handler，用于输出到控制台 
ch = logging.StreamHandler() 
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
fh.setLevel(logging.DEBUG)

fh.setFormatter(formatter) 
ch.setFormatter(formatter) 
logger.addHandler(fh) #logger对象可以添加多个fh和ch对象 
logger.addHandler(ch) 

logger.debug('logger debug message')       #低级别的 排错信息
logger.info('logger info message')              #正常信息
logger.warning('logger warning message')  #警告信息
logger.error('logger error message')           #错误信息
logger.critical('logger critical message')       #高级别的 严重错误信息

basicconfig 简单 能做的事情相对少　　

　　中文的乱码问题　　

　　不能同时往文件和屏幕上输出

配置log对象 稍微有点复杂 能做的事情相对多

logging库提供了多个组件：Logger、Handler、Filter、Formatter。Logger对象提供应用程序可直接使用的接口，Handler发送日志到适当的目的地，Filter提供了过滤日志信息的方法，Formatter指定日志显示格式。另外，可以通过：logger.setLevel(logging.Debug)设置级别,当然，也可以通过

fh.setLevel(logging.Debug)单对文件流设置某个级别。