模块3

hashlib模块

加密：将明文数据通过一系列算法变成密文数据(为了数据的安全)
加密算法：md系列，sha系列，base系列，hmac系列
import hashlib
1.先确定加密类型(md5普遍使用)
	md5 = hashlib.md5()  # 确定加密类型，并赋值
2.将明文数据传递给md5算法  # updata()
	md5.updata(数据,encode('utf8'))  # update只接受bytes类型数据。如果只有数字和字母可以直接('数据')
3.获取加密之后的数据(没有规则的一串字符)  # hexdigest()
	res = md5.hexdigest()  # 获取之后赋值
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加密之后的密文数据是没有办法反解密的
市面上有些破解只是提前将一些字符加密，保存。然后等到密文数据之后在与之前保存的密文对比
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明文数据只要是相同的，那么无论传递加密结果都是相同的
import hashlib  # 导入模块
md5 = hashlib.md5()  # 确定md5加密
md5.update(b'hello')  # 传入数据
md5.uodate(b'123') # 传入数据
res = md5.hexdigest()  # 获取加密之后的数据
print(res)  # 打印
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import hashlib  # 导入模块
md5 = hashlib.md5()  # 确定md5加密
md5.update(b'hello123')  # 传入数据
res = md5.hexdigest()  # 获取加密之后的数据
print(res)  # 结果与上相同
'''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''


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
不同的加密内部算法各自不同。
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相同的明文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
'''


涉及到用户密码存储，其实都是密文密码，只有用户自己知道明文是什么
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内部程序员无法得知明文数据
数据泄露也无法得知明文数据
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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()
md5.update('数据'，encode('utf8'))  # 真实数据
md5.update('定义的盐'，encode('utf8'))  # 干扰盐
res = md5.hexdigest()  # 一起做加密
'''
进一步确保真实数据安全
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动态加盐
在对明文数据做加密处理过程前添加动态的干扰选项
import hashlib
import time
md5 = hashlib.md5()
res = time.teme  # 会一直变化的盐
md5.update(r'res')  # 将这一个时间段的的添加到加密
md5.update('数据'，encord('utf8'))  # 真实数据
res1 = md5.hexdigest()  # 获取加密的密文
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在IT互联网领域，没有绝对的安全，只有更安全
互联网的本质就是需要入口出口连接其他计算机传输数据
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效验文件的一致性
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文件不是很大的情况下，可以将所有文件内部进行加密处理
如果文件过大，全部加密会耗时耗资源，怎么解决？
	针对大文件可以使用后切片读取的方式
'''
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
with open(r'文件路径'，'rb') as f:  # 因为需要bytes类型，所以直接二进制取出
	for i in f:  # 循环取出的文件
		md5.updata('i',encord('utf8'))  # 每条文件进行加密处理
data1 = md5.hexdigest()  # 在将转换完成的密文取出
import os  # 导入os模块
res = os.path.getisze(r'路径')  # 文件大小
data1 = [0,res//4,res//2,res]  # 分段读取部分   使用文件光标移动
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具体：
	比特流技术
	断点续传技术
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logging模块

知识点多，需要掌握少，会用即可
import logging
日志有五个等级(上到下。)
logging.debug('日志内容')  # 10
logging.info('日志内容')  # 20
logging.warning('日志内容')  # 30
logging.error('日志内容')  # 40
logging.critical('日志内容')  # 50
# 默认记录等级从30开始


简单使用
import logging
file_handler = logging.FileHandler(filename='文件名'，mode = 'a','文件模式'，encoding = 'utf8' ,'编码类型')
logging.basicConfig(
	format格式化 = '%(asctime)s - %(name)s - %(levename) - %(module)s: %			(message)s',
	datefmt = '%Y-%m-%d %H:%M:%S %p'，
	handlers = [file_handler]'这是里上面的变量名',
	level = logging.ERROR
)
logging.error('日志内容')
'''
1.如何控制日志输入的位置
	想在文件和终端同时打印
2.不同的位置打印不同的日志格式
	文件详细，终端简单
'''

1.logging对象：负责产生日志
	logger = logging.getlogger('日志内容')
2.filter对象：负责过滤日志(可以忽略)
3.handler对象：负责日志产生的位置
	hd1 = logging.FileHandler(r'文件路径'，encoding = 'utf8')  # 日志产生在文件
	hd2 = logging.StreamHandler()  # 日志产生在终端
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',
		datafmr = '%Y-%m-%d %H:%M:%S %p'
)  # 日志格式
	fm2 = fm2 = logging.Formatter(
	fmt='%(asctime)s - %(name)s %(message)s',
	datefmt='%Y-%m-%d',
)  # 日志格式
5.绑定handler对象
	logging.addHandler(hd1)  # 将hd1的日志添加
	logging.addHandler(hd2)  # 将hd2的日志添加
6.绑定formatter对象
	hd1.setFormatter(fm1)  # 文件产生的位置使用的日志格式
	hd2.setFormatter(fm2)  # 文件产生的位置使用的日志格式
7.设置日志等级
	logger.setlevel(30)  # 第三等级
8.记录日志
	logger.debug('debug级别的日志内容')
	logger.info('info级别的日志内容')
	logger.warning('warning级别的日志内容')
	logger.error('error级别的日志内容')
	logger.critical('critical级别的日志内容')

    
日志配置字典
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')

第三方模块的下载

不是Python自带的，只用需要基于网络下载
''' pip所在的路径添加到环境变量'''
下载第三方模块的方式
	1.命令行借助于pip工具
		pip3 install 模块名  # 不知道版本号默认最新版
		pip3 install 模块名==版本号  # 下载指定版本
		pip3 install 模块名 -i 仓库地址  # 临时切换(下载的源默在国外Python网站上，需要跨国下载，切换地址可以使用国内提供的源)
	2.pycharm快捷
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
下载完成后使用 import 或者 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/
  
方法1：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
"""