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  • python基础--包、logging、hashlib、openpyxl、深浅拷贝

    包:它是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。

        

        首次导入包:(在导入语句中中 . 号的左边肯定是一个包(文件夹))

            先产生一个执行文件的名称空间

            1、创建包下面的__init__.py文件中的名称空间

            2、执行包下面的__init__.py文件中的代码,将产生的名字放到包下面的__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文件名称空间中的名字

        包的设计者:

            1、当模块的功能特别多的情况下,应该分文件夹管理

            2、每个模块之间为了避免后期的模块名修改的问题,应该使用相对导入(包里面的文件都应该是被导入模块)

        站在包的开发者:如果使用绝对路径来管理自己的模块的话,那么只要药永远以包的路径为准依次导入模块就行了

        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sys.path中

      

        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

        当你在删除程序不必要文件的时候,千万不要随意删除__init__.py文件

    logging模块:

        五个等级:1、debug 2、info  3、warning  4、error  5、critical

        logger对象:负责生产日志

        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

        日志的一些配置参数:

    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') 
    logger.info('logger info message') 
    logger.warning('logger warning message') 
    logger.error('logger error message') 
    logger.critical('logger critical message')
    View Code

        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('日志文件名')
    logger1.debug('要写入的内容')

    hashlib模块:加密模块(这个加密的过程是无法解密的)

    import hashlib
    
    
    md = hashlib.md5()  # 生成一个造密文的对象
    md.update('内容'.encode('utf-8'))  # 往对象中传数据,update只接受bytes类型的数据
    
    print(md.hexdigest())  # 获取明文数据对应的密文

        对不hashlib内置的不同的算法,使用方法是相同的,只是密文的长度越长,内部对应的算法也越复杂。主要缺点有:1、时间消耗越长  2、占用的空间也就更大了    所以通常情况下使用md5就足够了

        hashlib的应用场景:

            1、密码的密文存储

            2、校验文件的内容是否一致

        hashlib中的加盐处理:

    import hashlib
    
    
    md = hashlib.md5()
    md.update('加盐的内容'.encode('utf-8'))  # 要加盐的内容
    md.update('真实的内容'.encode('utf-8'))  # 要进行加密的内容
    print(md.hexdigest())

      

    openpyxl模块:比较火的操作excel表格的模块

        03版本之前excel文件的后缀名是:xls

        03版本之后excel文件的后缀名是:xlsx

        

        xlwd:写excel    

        xlrt:读excel

        写:

    from openpyxl import Workbook
    
    
    wb = Workbook()
    
    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('index')
    wb1.title = 'login'  # 后期可以通过表单也对象点title修改表单页的名称
    
    wb1['A3'] = 666
    wb1['A4'] = 444
    wb1.cell(row=6,column=3,value=88888888)
    wb1['A5'] = '=sum(A3:A4)'
    
    # 保存新建的excel文件
    wb.save('test.xlsx')

        

        读:

    # 读文件
    from openpyxl import load_workbook
    
    wb = load_workbook('test.xlsx', read_only=True, data_only=True)
    print(wb)  # 可以通过wb对象来输出想要看的内容

    深浅拷贝:

        浅拷贝:

            浅拷贝需要导入copy模块,并调用其中的copy方法。比如:b = copy.copy(a)

            1、数字和字符串在内存中是同意块地址

            2、无嵌套的列表和字典,如 a = [1, 2, 3]或a = {'user_name': 'william', 'password': 123},内存地址会改变

            3、无嵌套的元组,如a = (1, 2, 3),在内存中是同一块地址

            4、字典中嵌套列表,如:a= {'username':'zhangsan','password':123,'code':[1,2,3]},第一层的内存地址会改变,其它的内存地址不会发生变化(可以参考下图)

        深拷贝:

            深拷贝需要导入copy模块,并调用其deepcopy方法,比如:b = copy.deepcopy(a)

            记住的点:一定会每曾重新开辟一块内存,但是最里边的最小元素,不会发生改变(如下图所示)

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tulintao/p/11217422.html
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