常用模块及其使用（二）

一、模块

1. 三种来源
    1.内置的
    2.第三方的
    3.自定义的
　　四种表示形式
    1.py文件(******)
    2.共享库
    3.文件夹(一系列模块的结合体)(******)
    4.C++编译的连接到python内置的

2.研究模块与包，还可以站另外两个角度分析不同的问题
　　1.模块的开发者
　　2.模块的使用者

3.什么是包？
　　他是一系列模块文件的结合体，表示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

4.当我们首次导入包：
　　先产生一个执行文件的名称空间
　　　　1.创建包下面的__init__.py文件的名称空间
　　　　2.执行包下面___init__.py文件中的代码，将产生的名字放入包下面的__init__.py文件名称空间中
　　　　3.在执行的文件中拿到一个指向包下面的__inint__.py文件名称空间的名字
5.当你作为包的设计者来说：
　　1.模块的功能特别多的情况下，应该分文管理
　　2.每个模块之间为了避免后期模块改名的问题，你可以使用相对导入（包里面的文件都应该是被导入的模块）
　　站在包的开发者，如果使用绝对路径来管理的自己的模块，name它只需要永远以包的路径为基准依次导入模块
　　站在包的使用者，你必须将包所在的那个文件夹路径添加system.path中

二、loggin模块

日志模块：用来记录

 import loggin
 1 logging.basicConfig(filename='access.log',
                    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',
                    level=30,
                    )


logging.debug('debug日志')  # 10
logging.info('info日志')  # 20
logging.warning('warning日志')  # 30
logging.error('error日志')  # 40
logging.critical('critical日志')  # 50

logger对象：负责产生日志

filter对象：过滤日志

handler对象：控制了日志输出的位置（文件/终端）

formater对象：规定日志内容的格式

import logging

# 1.logger对象:负责产生日志
logger = logging.getLogger('转账记录')
# 2.filter对象:过滤日志(了解)

# 3.handler对象:控制日志输出的位置(文件/终端)
hd1 = logging.FileHandler('a1.log',encoding='utf-8')  # 输出到文件中
hd2 = logging.FileHandler('a2.log',encoding='utf-8')  # 输出到文件中
hd3 = logging.StreamHandler()  # 输出到终端

# 4.formmater对象:规定日志内容的格式
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.给logger对象绑定handler对象
logger.addHandler(hd1)
logger.addHandler(hd2)
logger.addHandler(hd3)

# 6.给handler绑定formmate对象
hd1.setFormatter(fm1)
hd2.setFormatter(fm2)
hd3.setFormatter(fm1)

# 7.设置日志等级
logger.setLevel(10)

# 8.记录日志
logger.debug('我写完了')

配置一个log日志用了八个步骤，我们可以将它放入我们的配置文件夹，可以方便我们的使用，但是每次需要到日志功能都要写这八部属实麻烦，然后我们就将日志变成日志配置字典了。这样就会方便很多了。

mport 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('zzzzzj')
logger1.debug('这回终于轻松了很多')

三、hashlib模块

hashlib模块，加密的模块

import hashlib  # 这个加密的过程是无法解密的
md = hashlib.sha3_256()  # 生成一个帮你造密文的对象
md.update('hello'.encode('utf-8'))  # 往对象里传明文数据  update只能接受bytes类型的数据
md.update(b'zzj666')  # 往对象里传明文数据  update只能接受bytes类型的数据
print(md.hexdigest())  # 获取明文数据对应的密文

密文的长度越长，内部对应的算法就越复杂，但是时间消耗就越长，占用空间也更大，通常情况下使用md5算法，就足够了。

import hashlib
# 传入的内容 可以分多次传入 只要传入的内容相同 那么生成的密文肯定相同
md = hashlib.md5()
md.update(b'areyouok?')#把它分开也是一样的
md.update(b'are')
md.update(b'you')
md.update(b'ok?')
print(md.hexdigest())  # 408ac8c66b1e988ee8e2862edea06cc7

hashlib模块应用场景

1.密码的密文存储

2.校验文件内容是否一致

加盐处理：

import hashlib

md = hashlib.md5()
# 公司自己在每一个需要加密的数据之前 先手动添加一些内容
md.update(b'oldboy.com')  # 加盐处理
md.update(b'hello')  # 真正的内容
print(md.hexdigest())

但是如果只是单单加盐，千篇一律容易发现你加的“盐”是什么？那么就要用到动态加盐。

四、openpyxl模块

openpyxl是比较火的用来操作excel表格的模块（需要先安装openpyxl模块）

excel写文件：

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()  # 先生成一个工作簿
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('index1')
wb1.title = 'login'  # 后期可以通过表单页对象点title修改表单页名称

wb1['A3'] = 666
wb1['A4'] = 444
wb1.cell(row=6,column=3,value=88888888)
wb1['A5'] = '=sum(A3:A4)'

wb2['G6'] = 999
wb1.append(['username','age','hobby'])
wb1.append(['琦玉',20,'打怪人'])
wb1.append(['杰诺斯',20,'拜师学艺'])
wb1.append(['King',30,'打酱油'])
wb1.append(['邦古',60,'找饿狼'])
wb1.append(['龙卷','18','超能力'])
wb1.append(['性感囚徒','25','男人'])
wb1.append(['饿狼','','收拾英雄'])

excel读文件：

from openpyxl import load_workbook  # 读文件


wb = load_workbook('test.xlsx',read_only=True,data_only=True)
print(wb)
print(wb.sheetnames)  # ['login', 'Sheet', 'index1']
print(wb['login']['A3'].value)
print(wb['login']['A4'].value)
print(wb['login']['A5'].value)  # 通过代码产生的excel表格必须经过人为操作之后才能读取出函数计算出来的结果值

res = wb['login']
print(res)
ge1 = res.rows
for i in ge1:
    for j in i:
        print(j.value)

七、深浅拷贝

import copy

l = [1,2,[1,2]]
l1 = l
print(id(l),id(l1))
l1 = copy.copy(l)  # 拷贝一份 .......  浅拷贝
print(id(l),id(l1))
l[0] = 222
print(l,l1)
l[2].append(666)
print(l,l1)
l1 = copy.deepcopy(l)
l[2].append(666)
print(l,l1)

　　深浅拷贝图解：

       浅拷贝(copy)：

　　深拷贝(deepcopy)：