包
包
什么是包？
包就是一系列模块文件的结合体，表示形式就是一个文件夹，这个文件夹包含有__init__.py文件的文件夹，所以其实我们创建包的目的就是为了用文件夹将文件/模块组织起来。包的本质还是一个模块
需要强调的是：
1.在python3中，即使包下没有__init__.py文件，import包依然不会报错，而在python2中，包下一定要有该文件，否则import包报错
2.创建包的目的不是为了运行，而是被导入使用，记住，包只是模块的一种形式而已，包的本质就是一种模块。
什么要使用包
包的本质就是一个文件夹，那么文件夹唯一的功能就是将文件组织起来
随着功能越写越多，我们无法将所有的功能都放到一个文件中，于是我们使用模块去组织功能，而随着模块越来越多，我们就需要用文件夹将模块文件组织起来，以此来提高程序的结构性和可维护性。
研究模块和包，可以站另外两种角度分析不同的问题
1.模块的开发者
2.模块的使用者
注意事项
1.关于包相关的导入语句也分为import和from...import...两种，无论哪种，无论在什么位置，在导入时都必须遵循一个原则：凡是在导入时带点的，点的左边都必须是一个包，否则非法。可以带一连串的点，如item.subitem.subsubitem,但都必须遵循这个原则。但对于导入后，在使用时就没有这种限制了，点的左边可以是包，模块，函数，类(他们都可以用点的方法调用自己的属性。)
2.import导入文件时，产生名称空间中的名字来源于文件，import包，产生的名称空间的名字来源于文件，即包下的__init__.py，导入包本质就是导入该文件。
3.包A和包B下有同名模块也不会冲突，如A.a与B.a来自俩个命名空间、
运行导入的模块发生的几件事
先产生一个执行文件的名称空间
1.创建模块文件的名称空间
2.执行模块文件中的代码，将产生的名字放入模块的名称空间中
3.在执行文件中拿到一个指向模块名称空间的名字
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.执行包下面的__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.在执行文件中拿到一个指向包下面多的__init__.py文件名称空间的名字
在导入语句中.号的左边肯定是一个 包(文件夹)
当你作为包的设计者来说：
1.当模块的功能特别多的情况下，应该分文件管理
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，那么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到system path中(*********)
python2如果要导入包 包下面必须要有__init__.py文件
python3如果要导入包 包下面没有__init__.py也不会报错
当你在删程序不必要的文件的时候，千万不要随意删除__init__.py文件
logging模块
# 日志模块：记录日志
import logging
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,
)
# 日志分为5个等级 等级：类似于地震的强度
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
"""
1.logger对象：负责产生日志
2.filter对象：过滤日志
3.handler对象：控制日志输入的位置(文件/终端)
4.formmatter对象
"""
# 1.logger对象：负责产生日志
logger = logger.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.formatter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formatter对象
hd1.setFormatter(fm1)
hd2.setFormatter(fm2)
hd3.setFormatter(fm1)
# 7.设置日志等级
logger.setLevel(20)
# 8.记录日志
logger.debug('写了半天 好累呀 好热呀 好想释放')
logging配置字典
import os
import logging.config
# 定义三种日志输出格式 开始
# 标准格式
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
# 简单格式
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__)
logfile_name = 'a3.log'
# 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)
logger1 = logging.getLogger('user')
logger1.debug('好好的 不要浮躁 努力就有收获')
配置日志文件(使用版)
import 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；lineno为调用日志输出函数的语句所在的代码行
simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'
# 定义日志输出格式 结束
logfile_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) # log文件的目录，需要自定义文件路径 # atm
logfile_dir = os.path.join(logfile_dir, 'log') # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log
logfile_name = 'log.log' # log文件名，需要自定义路径名
# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir): # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log
os.mkdir(logfile_dir)
# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name) # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log\log.log
# 定义日志路径 结束
# log配置字典
LOGGING_DIC = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
'standard': {
'format': standard_format
},
'simple': {
'format': simple_format
},
},
'filters': {}, # filter可以不定义
'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': 'INFO',
'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。如果''设置为固定值logger1，则下次导入必须设置成logging.getLogger('logger1')
'': {
# 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
'handlers': ['default', 'console'],
'level': 'DEBUG',
'propagate': False, # 向上（更高level的logger）传递
},
},
}
使用日志(使用版)
# lib/common.py
def load_my_logging_cfg(name):
logging.config.dictConfig(LOGGING_DICT)
logger = logging.getLogger(name)
return logger
# core/src.py
logger = load_logging_cfg('user')
logger.info(f'{username}登录成功')
hashlib模块
hashlib
import hashlib # 这个加密的过程是无法解密的
m = hashlib.md5() # 生成一个帮你造明文的对象
m.update(b'123') # 往对象里传明文数据 update只接受bytes类型的数据
print(m.hexdigest()) # 202cb962ac59075b964b07152d234b70
m.updata(b'456)
print(m.hexdigest()) # e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e
m = hashlib.md5()
m.update(b'123456')
print(m.hexdigest()) # e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e
- hashlib模块应用场景
- 密码的密文存储
- 校验文件内容是否一致
- hashlib模块的特点
- 无论加密的字符怎么样，结果都是等长的
- 累加性
- 相同的字符它的结果是一样的
- 撞库
- 不用的算法，使用方法是相同的
- 密文的长度越长，内部对应的算法越复杂，但是时间消耗越长，占用空间更大。通常情况下使用md5算法，就可以足够了。
hmac
import hamc
m = hmac.new(b'123) # 加盐
m.update(b'456') # 加密
print(m.hexdigest()) # eade56028e252b77f7a0b8792e58b9cc
m.hmac.new(b'123456)
print(m.hexdigest()) # cab1380ea86d8acc9aa62390a58406aa
- 加盐处理，如果要结果一样，则必须盐也要一样
openpyxl
"""
openpyxl是一个比较火的操作excel表格的模块。
excel03版本之前 excel文件的后缀名 叫xls。
excel03版本之后 excel文件的后缀名 叫xlsx
xlwd 写excel
xlrt 读excel
xlwd和xlrt既支持03版本之前的excel文件也支持03版本之后的excel文件
openpyxl 只支持03版本之后的 xlsx
# 往表格中写内容
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(['jason',18,'study'])
wb1.append(['tank',72,'吃生蚝'])
wb1.append(['egon',84,'女教练'])
wb1.append(['sean',23,'会所'])
wb1.append(['nick',28,])
wb1.append(['nick','','秃头'])
# 保存新建的excel文件
wb.save('test.xlsx')
# 读取表格中的内容
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)
"""
Never,Never,Never give up.
