day22
hashlib模块
import hashlib
1.先确定算法类型(md5普遍使用)
md5 = hashlib.md5()
2.将明文数据传递给md5算法(update只能接受bytes类型数据)
md5.update('123'.encode('utf8'))
md5.update(b'123')
3.获取加密之后的密文数据(没有规则的一串随机字符串)
res = md5.hexdigest()
print(res)
详细操作
import hashlib
1.先确定算法类型(md5普遍使用)
md5 = hashlib.md5()
2.将明文数据传递给md5算法(update只能接受bytes类型数据)
md5.update('123'.encode('utf8'))
md5.update(b'123')
3.获取加密之后的密文数据(没有规则的一串随机字符串)# res = md5.hexdigest()
print(res)
1.明文数据只要是相同的 那么无论如何传递加密结果肯定是一样的
import hashlib
1.先确定算法类型(md5普遍使用)
md5 = hashlib.md5()
2.将明文数据传递给md5算法(update只能接受bytes类型数据)
md5.update('123'.encode('utf8'))
md5.update(b'hellojason123')
md5.update(b'hello')
md5.update(b'jason')
md5.update(b'123') # 4bd388611b31c548eedef14b16c9868c
3.获取加密之后的密文数据(没有规则的一串随机字符串)
res = md5.hexdigest()
print(res) # 4bd388611b31c548eedef14b16c9868c
2.密文数据越长表示内部对应的算法越复杂 越难被正向破解
import hashlib
1.先确定算法类型(md5普遍使用)
md5 = hashlib.sha256()
2.将明文数据传递给md5算法(update只能接受bytes类型数据)
md5.update('123'.encode('utf8'))
md5.update(b'hellojason123')
md5.update(b'hello')
md5.update(b'jason')
md5.update(b'123') # 6ec0f865ec4e9bcf9abc7f6c0e7268acfb2ba36f3e460fd592a214f7eacc92b0
3.获取加密之后的密文数据(没有规则的一串随机字符串)
res = md5.hexdigest()
print(res) # 6ec0f865ec4e9bcf9abc7f6c0e7268acfb2ba36f3e460fd592a214f7eacc92b0
"""
密文越长表示算法越复杂 对应的破解算法的难度越高
但是越复杂的算法所需要消耗的资源也就越多 密文越长基于网络发送需要占据的数据也就越大
具体使用什么算法取决于项目的要求 一般情况下md5足够了
"""
3.涉及到用户密码存储 其实都是密文 只要用户自己知道明文是什么
"""
1.内部程序员无法得知明文数据
2.数据泄露也无法得知明文数据
ATM购物车练习 用户密码采取的就是密文存取
"""
4.加盐处理
"""
在对明文数据做加密处理过程前添加一些干扰项
"""
import hashlib
1.先确定算法类型(md5普遍使用)
md5 = hashlib.md5()
2.将明文数据传递给md5算法(update只能接受bytes类型数据)
md5.update('123'.encode('utf8'))
加盐(干扰项)
md5.update('公司内部自己定义的盐'.encode('utf8'))
真实数据
md5.update(b'hellojason123')
3.获取加密之后的密文数据(没有规则的一串随机字符串)
res = md5.hexdigest()
print(res) # 4326fe1839d7c4186900eb2b356d4f8a
5.动态加盐
"""
在对明文数据做加密处理过程前添加一些变化的干扰项
"""
import hashlib
1.先确定算法类型(md5普遍使用)
md5 = hashlib.md5()
2.将明文数据传递给md5算法(update只能接受bytes类型数据)
md5.update('123'.encode('utf8'))
加盐(干扰项)
md5.update('公司内部自己定义的盐'.encode('utf8'))
动态加盐(干扰项) 当前时间 用户名的部分 uuid(随机字符串(永远不会重复))
import time
res1 = str(time.time())
md5.update(res1.encode('utf8'))
真实数据
md5.update(b'hellojason123')
3.获取加密之后的密文数据(没有规则的一串随机字符串)
res = md5.hexdigest()
print(res) # 4326fe1839d7c4186900eb2b356d4f8a
"""
在IT互联网领域 没有绝对的安全可言 只有更安全
原因在于互联网的本质 就是通过网线(网卡)连接计算机
"""
# 6.校验文件一致性
"""
文件不是很大的情况下 可以将所有文件内部全部加密处理
但是如果文件特别大 全部加密处理相当的耗时好资源 如何解决???
针对大文件可以使用切片读取的方式
"""
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
with open(r'a.txt','rb') as f:
for line in f:
md5.update(line)
real_data = md5.hexdigest()
print(real_data) # 29d8ea41c610ee5d1e76dd0a42c7e60a
with open(r'a.txt','rb') as f:
for line in f:
md5.update(line)
error_data = md5.hexdigest()
print(error_data) # 738a56b49f24884ba758d1e4ab6ceb74
import os
读取文件总大小
res = os.path.getsize(r'a.txt')
指定分片读取策略(读几段 每段几个字节) 10 f.seek()
read_method = [0,res//4,res//2,res]
logging日志模块
知识点很多 但是需要掌握的很少(会用即可)
import logging
日志有五个等级(从上往下重要程度不一样)
logging.debug('debug级别') # 10
logging.info('info级别') # 20
logging.warning('warning级别') # 30
logging.error('error级别') # 40
logging.critical('critical级别') # 50
'''默认记录的级别在30及以上'''
简单使用
import logging
file_handler = logging.FileHandler(filename='x1.log', mode='a', encoding='utf-8',)
logging.basicConfig(
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
handlers=[file_handler,],
level=logging.ERROR
)
logging.error('日志模块很好学 不要自己吓自己')
日志模块详细介绍
import logging
1.logger对象:负责产生日志
logger = logging.getLogger('转账记录')
2.filter对象:负责过滤日志(直接忽略)
3.handler对象:负责日志产生的位置
hd1 = logging.FileHandler('a1.log',encoding='utf8') # 产生到文件的
hd2 = logging.FileHandler('a2.log',encoding='utf8') # 产生到文件的
hd3 = logging.StreamHandler() # 产生在终端的
4.formatter对象:负责日志的格式
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.绑定handler对象
logger.addHandler(hd1)
logger.addHandler(hd2)
logger.addHandler(hd3)
6.绑定formatter对象
hd1.setFormatter(fm1)
hd2.setFormatter(fm2)
hd3.setFormatter(fm1)
7.设置日志等级
logger.setLevel(30)
8.记录日志
logger.debug('写了半天 好累啊 好热啊')
配置字典
# 核心就在于CV
import logging
import logging.config
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'
logfile_path = 'a3.log'
# 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 空字符串作为键 能够兼容所有的日志
'': {
'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 (key设为空字符串)默认都会使用该k:v配置
},
}
# 使用配置字典
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 自动加载字典中的配置
logger1 = logging.getLogger('xxx')
logger1.debug('好好的 不要浮躁 努力就有收获')
第三方模块
下载第三方模块的方式
方式1:命令行借助于pip工具
pip3 install 模块名 # 不知道版本默认是最新版
pip3 install 模块名==版本号 # 指定版本下载
pip3 install 模块名 -i 仓库地址 # 临时切换
'''命令行形式永久修改需要修改python解释器源文件'''
方式2:pycharm快捷方式
settings
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project interprter
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