hashlib模块 | logging模块

内容概要

• hashlib模块(加密模块)
• logging模块(日志模块)
• 第三方模块的下载

hashlib模块(加密模块)

加密:将明文数据通过一系列算法变成密文数据(目的为了数据的安全)
加密算法:md系列，sha系列，base系列，hmac系列

基本使用
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)

加密之后的密文数据是没有办法解密成明文数据的，市面上所谓的破解，其实就是提前算出一系列明文对应的密文，之后比对密文获取明文。

import hashlib

md5 = hashlib.md5()  # 确定算法类型
md5.update('111'.encode('utf8'))  # 将明文数据传递给md5算法
res = md5.hexdigest()
print(res)  # 获取加密之后的密文数据

特性
1.明文数据只要相同，那么无论如何传递加密结果都是一样的

2.密文数据越长表示内部对应是算法越复杂
(密文越长表示算法越复杂，对应的破解算法的难度越高。但是越复杂的算法消耗的资源越多，密文越长基于网络发送需要占据的数据越大。具体使用那种算法取决于项目的要求，一般情况下md5算法就够了)

import hashlib

md5 = hashlib.sha256()  # 确定算法类型
md5.update('111'.encode('utf8'))  # 将明文数据传递给md5算法
res = md5.hexdigest()
print(res)  # 获取加密之后的密文数据

3.涉及到用户密码存储，其实都是密文，只有用户自己是道明文是什么
      1.内部程序员无法知道明文数据
	  2.数据泄漏也无法得到明文数据

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

md5 = hashlib.md5()  # 确定算法类型
md5.update('自定义数据' .encode('utf8'))  # 加盐(干扰项)
md5.update('111'.encode('utf8'))  # 将明文数据传递给md5算法(真实数据)
res = md5.hexdigest()
print(res)  # 获取加密之后的密文数据(包括一些干扰项)

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
import time

md5 = hashlib.md5()  # 确定算法类型
# md5.update('自定义数据' .encode('utf8'))  # 加盐(干扰项)
res1 = str(time.time())
md5.update(res1.encode('utf8'))  # 动态加盐,比如当前时间，部分用户名，uuid(随机字符串(永远不会重复))
md5.update('111'.encode('utf8'))  # 将明文数据传递给md5算法(真实数据)
res = md5.hexdigest()
print(res)  # 获取加密之后的密文数据(包括一些干扰项)

在IT互联网领域没有绝对的安全，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
import hashlib

rain = hashlib.md5()
# with open(r'a.txt', 'rb') as f:
#     for i in f:
#         rain.update(i)
#         res1 = rain.hexdigest()
# print(res1)  # f85a9de2bf2e2a36f24702877a9be571

with open(r'a.txt', 'rb') as f:
    for i in f:
        rain.update(i)
        res1 = rain.hexdigest()
print(res1)  # bc49d18d2ad849a1f0d08403f5614000

logging模块(日志模块)

知识点很多，但需要掌握的很少(会用就行)

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('今天又是元气满满的一天')

日志模块四大对象

1.logger对象:负责产生日志
logger = logging.getLogger('转账记录')

2.filter对象:负责过滤对象(直接忽略)

3.handler对象:负责日志产生的位置
hd1 = logging.FileHandler('c.txt', encoding='utf8')

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')

配置字典

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

并不是python自带的，是需要基于网络下载

pip所在的路径添加环境变量

下载第三方模块的方式
         方式一: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

		方式二:pycharm快捷方式
		         settings 
        	              project 
            	               project interprter
                	              双击或者加号
                      点击右下方manage管理添加源地址即可

下载完第三方模块之后 还是使用import或from import句式导入使用

pip命令默认下载的渠道是国外的python官网(有时候会非常的慢)
我们可以切换下载的源(仓库)
	（1）阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    （2）豆瓣 http://pypi.douban.com/simple/
    （3）清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
    （4）中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    （5）华中科技大学http://pypi.hustunique.com/

pip3 install openpyxl -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

下载第三方模块可能报错的情况及解决措施
1.报错的提示信息中含有关键字timeout
原因:网络不稳定
措施:再次尝试 或者切换更加稳定的网络

2.找不到pip命令
环境变量问题

3.没有任何的关键字 不同的模块报不同的错
原因:模块需要特定的计算机环境
措施:拷贝报错信息 打开浏览器 百度搜索即可
pip下载某个模块报错错误信息