27、常用模块2+异常处理
前段时间讲了很多的模块应为当时面向对象没有讲有几个没有说今天补上，再说一个异常处理。
本篇导航：
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
import hashlib md5 = hashlib.md5() md5.update('how to use md5 in python hashlib?'.'utf-8') print(md5.hexdigest()) 计算结果如下： 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 '.'utf-8') md5.update('python hashlib?'.'utf-8') 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 python hashlib?'.'utf-8') 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。
摘要算法的应用：
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。会将用户名和口令存在数据库中。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
import hashlib user = 'lln' pwd = '110' md5_obj = hashlib.md5() md5_obj.update(pwd.encode('utf-8')) print(md5_obj.hexdigest())
因为摘要函数是一个单向函数，无法通过摘要反破译出明文，那么很多的破译工具是依据什么破译的呢？很多用户喜欢用123456，888888，password这些简单的口令，于是，黑客可以事先计算出这些常用口令的MD5值，得到一个反推表，用你的摘要一一匹配俗称撞库。
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”：
import hashlib user = 'lln' pwd = '110' md5_obj = hashlib.md5(user.encode('utf-8')) #加盐 md5_obj.update(pwd.encode('utf-8')) print(md5_obj.hexdigest())
摘要算法在很多地方都有广泛的应用。要注意摘要算法不是加密算法，不能用于加密（因为无法通过摘要反推明文），只能用于防篡改，但是它的单向计算特性决定了可以在不存储明文口令的情况下验证用户口令。
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）。
1、创建配置文件
[DEFAULT] ServerAliveInterval = 45 Compression = yes CompressionLevel = 9 ForwardX11 = yes [bitbucket.org] User = hg [topsecret.server.com] Port = 50022 ForwardX11 = no
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)
2、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
3、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"))
loggong模块负责记录日志，也可以用来查错，在程序不同位置控制显示台输出
import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warning('warning message') logging.error('error message') logging.critical('critical message')
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）
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')
属性和配置参数
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
logger对象配置
import logging logger = logging.getLogger() # 创建一个handler，用于写入日志文件 file_handler= logging.FileHandler('test.log') # 再创建一个handler，用于输出到控制台 stream_handler= logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') file_handler.setFormatter(formatter) stream_handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(file_handler) #logger对象可以添加多个file_handler和stream_handler对象 logger.addHandler(stream_handler) 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')
import logging def my_logger(filename,file=True,stream = True): logger = logging.getLogger() formatter = logging.Formatter(fmt='%(name)s %(asctime)s [%(lineno)d] -- %(message)s', datefmt='%d/%m/%y %H:%M:%S') logger.setLevel(logging.DEBUG) #指定日志打印的等级 if file: file_handler = logging.FileHandler(filename,encoding='utf-8') file_handler.setFormatter(formatter) # 文件流 文件操作符 logger.addHandler(file_handler) if stream: stream_handler = logging.StreamHandler() stream_handler.setFormatter(formatter) #屏幕流 屏幕操作符 logger.addHandler(stream_handler) return logger logger = my_logger('logging') logger.warning("出错了") logger.debug("debug")
1、异常种类
x #NameError: name 'x' is not defined int('abc') #ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'abc' l = [] l[10000] #IndexError: list index out of range class Foo:pass Foo.x #AttributeError: type object 'Foo' has no attribute 'x' 1/0 #ZeroDivisionError: division by zero dic = {'k':'v'} dic['k2'] #KeyError: 'k2' l = [1] ll = iter(l) print(next(ll)) print(next(ll)) #StopIteration
x #NameError: name 'x' is not defined int('abc') #ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'abc' l = [] l[10000] #IndexError: list index out of range class Foo:pass Foo.x #AttributeError: type object 'Foo' has no attribute 'x' 1/0 #ZeroDivisionError: division by zero dic = {'k':'v'} dic['k2'] #KeyError: 'k2' l = [1] ll = iter(l) print(next(ll)) print(next(ll)) #StopIteration
ArithmeticError
AssertionError
AttributeError
BaseException
BufferError
BytesWarning
DeprecationWarning
EnvironmentError
EOFError
Exception
FloatingPointError
FutureWarning
GeneratorExit
ImportError
ImportWarning
IndentationError
IndexError
IOError
KeyboardInterrupt
KeyError
LookupError
MemoryError
NameError
NotImplementedError
OSError
OverflowError
PendingDeprecationWarning
ReferenceError
RuntimeError
RuntimeWarning
StandardError
StopIteration
SyntaxError
SyntaxWarning
SystemError
SystemExit
TabError
TypeError
UnboundLocalError
UnicodeDecodeError
UnicodeEncodeError
UnicodeError
UnicodeTranslateError
UnicodeWarning
UserWarning
ValueError
Warning
ZeroDivisionError
2、异常处理
1）何为异常
异常发生之后
异常之后的代码就不执行了也就是我们所说的bug
2）何为异常处理
python解释器检测到错误，触发异常（也允许程序员自己抛出异常）
程序员编写特定的代码，专门用来捕捉这个异常（这段代码与程序逻辑无关，与异常处理有关）
如果捕捉成功则进入另外一个处理分支，执行你为其定制的逻辑，使程序不会崩溃，这就是异常处理
3）为什么要进行异常处理
python解析器去执行程序，检测到了一个错误时，触发异常，异常触发后且没被处理的情况下，程序就在当前异常处终止，后面的代码不会运行，谁会去用一个运行着突然就崩溃的软件。
所以你必须提供一种异常处理机制来增强你程序的健壮性与容错性
3、异常处理
1）基本处理
try: 被检测的代码块 except 异常类型： try中一旦检测到异常，就执行这个位置的逻辑
try: int(num) except ValueError: print('请输入一个数字')
异常类只能用来处理指定的异常情况，如果非指定异常则无法处理。
# 未捕获到异常，程序直接报错 s1 = 'hello' try: int(s1) except IndexError as e: print e
2）多分支
s1 = 'hello' try: int(s1) except IndexError as e: print(e) except KeyError as e: print(e) except ValueError as e: print(e)
3）万能异常
万能异常 在python的异常中，有一个万能异常：Exception，他可以捕获任意异常
s1 = 'hello' try: int(s1) except Exception as e: print(e)
不推荐使用因为捕捉到异常后不好查找，所有异常用同样方式处理也不友好
4）异常的其他机构
s1 = 'hello' try: int(s1) except IndexError as e: print(e) except KeyError as e: print(e) except ValueError as e: print(e) #except Exception as e: # print(e) else: print('try内代码块没有异常则执行我') finally: print('无论异常与否,都会执行该模块,通常是进行清理工作')
5）主动抛异常
try: raise TypeError('类型错误') except Exception as e: print(e)
6）自定义异常
class EvaException(BaseException): def __init__(self,msg): self.msg=msg try: raise EvaException('类型错误') except EvaException as e: print(e)
7）断言
# assert 条件 assert 1 == 1 assert 1 == 2 #一个会抛出异常的判断 #基本很难会用到，只有一些特定场合
4、什么时候用异常处理
当在这一块代码块这里可能出现的问题千奇百怪，去解决你想不到的具体的错误的时候
你能想到有异常，并且可能出现在这一块代码的异常有很多种，不能一一枚举
禁止在大段代码外面套异常处理
如果仅仅是预防以及在你能想到的情况范围内做限制可以使用if
