(0, 1)：random.random() [1, 10]：random.randint(1, 10) [1, 10)：random.randrange(1, 10) (1, 10)：random.uniform(1, 10) 单例集合随机选择1个：random.choice(item) 单例集合随机选择n个：random.sample(item, n) 洗牌单列集合：random.shuffle(item) for i in range(10): print(random.random()) for i in range(10): print(random.randint(1, 10)) # [1, 10] 整数 for i in range(10): print(random.randrange(1, 10)) # [1, 9] 整数 for i in range(10): print(random.uniform(1, 10)) # (1, 10) 小数 item = [1, 2, 3, 4, 5] for i in range(10): print(random.choice(item)) for i in range(10): print(random.sample(item, 3)) 打乱 random.shuffle(item) print(item)
下面是一个生成六位数验证码的案例，使用了三种方法，是利用ASCII码表中字符的排序来实现的
def random_code0(num): code = "" for i in range(num): d = random.randint(65, 90) #ASCII码表中大写字符的范围 x = random.randint(97, 122) #ASCII码表中小写字母的范围 n = random.randint(0, 9) #ASCII码表中数字的范围 code += random.choice([chr(d), chr(x), str(n)]) return code def random_code1(num): code = "" for i in range(num): choose = random.randint(1, 3) if choose == 1: c = chr(random.randint(65, 90)) elif choose == 2: c = chr(random.randint(97, 122)) else: c = str(random.randint(0, 9)) code += c return code def random_code2(num): target = '1234567890qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmQWERTYUIOPASDFGHJKLZXCVBNM' code_list = random.sample(target, num) return ''.join(code_list)
json语言，就是一种有语法规范的字符串，用来存放数据的，完成各种语言之间的数据交互
1.就是{}与[]的组合，{}存放双列信息(类比为字典)，[]存放单列信息(类比为列表)
2.{}的key必须是字符串，且必须用""包裹
3.{}与[]中支持的值的类型: dict | list | int | float | bool | null | str
序列化：将对象转换为字符串
dumps：将对象直接序列化成字符串
dump：将对象序列化成字符串存储到文件中
obj = {'name': 'Owen', "age": 18, 'height': 180, "gender": "男"}
r1 = json.dumps(obj, ensure_ascii=False) # 取消默认ascii编码，同该文件的编码 utf-8 py3默认，py2规定文件头
print(r1)
with open('1.txt', 'w', encoding='utf-8') as wf:
json.dump(obj, wf, ensure_ascii=False)
# 反序列化：将字符串转换为对象
json_str = '{"name": "Owen", "age": 18, "height": 180, "gender": "男"}'
r2 = json.loads(json_str, encoding='utf-8') # 默认跟当前文件被解释器执行的编码走
print(r2, type(r2))
with open('1.txt', 'r', encoding='utf-8') as rf:
r3 = json.load(rf)
print(r3, type(r3))
为什么有很多序列化和反序列化模块
因为程序中会出现各种各样的对象，如果要将这些对象持久化存储，必须先序列化
只有序列化存储后，必须有对应的反序列化，才能保证存储的数据能被重新读取使用
什么是序列化：对象 => 字符串
为什么序列化：存 或 传
为什么要反序列化：再次使用
为什么有很多序列化模块：存与取的算法可以多种多样，且要配套
import pickle obj = {"name": 'Owen', "age": 18, "height": 180, "gender": "男"} # 序列化 r1 = pickle.dumps(obj) print(r1) with open('2.txt', 'wb') as wf: pickle.dump(obj, wf) # 反序列化 with open('2.txt', 'rb') as rf: data = rf.read() o1 = pickle.loads(data) print(o1, type(o1)) rf.seek(0, 0) # 游标移到开头出现读 o2 = pickle.load(rf) print(o2, type(o2))
hashlib
不可逆加密：没有解密的加密方式 md5
解密方式：碰撞解密
加密的对象：用于传输的数据（字符串类型数据）
import hashlib lock = hashlib.md5() # 195eaff9c88bceae9f094f5ef322e5da # data = '你好帅' # lock.update(data.encode('utf-8')) # 195eaff9c88bceae9f094f5ef322e5da lock.update('你'.encode('utf-8')) lock.update('好'.encode('utf-8')) lock.update('帅'.encode('utf-8')) res = lock.hexdigest() print(res)
# 一次加密：
# 1.获取加密对象 hashlib.md5() => lock_obj
# 2.添加加密数据 lock_obj.update(b'...') ... lock_obj.update(b'...')
# 3.获取加密结果 lock.hexdigest() => result
# 加盐加密
# 1.保证原数据过于简单，通过复杂的盐也可以提高解密难度
# 2.即使被碰撞解密成功，也不能直接识别盐与有效数据
lock_obj = hashlib.md5() lock_obj.update(b'goodgoodstudy') lock_obj.update(b'123') lock_obj.update(b'daydayup') res = lock_obj.hexdigest() print(res) # goodgoodstudy123daydayup lock_obj = hashlib.sha3_256(b'1') print(lock_obj.hexdigest()) lock_obj = hashlib.sha3_512(b'1') print(lock_obj.hexdigest())
hmac模块
这个模块与hashlib模块不同的地方是hmac模块对数据进行加密时，必须要提供一个参数
如果进行加盐加密时，也需要提前声明使用utf-8来进行加密，如果加前盐使用cipher = hmac.new('前盐'.encode'utf-8')
那写入需要加密的数据时使用cipher.update,使用后盐进行加盐加密时，就是反过来的
cipher = hmac.new('加密的数据'.encode('utf-8')) print(cipher.hexdigest()) cipher = hmac.new('前盐'.encode('utf-8')) cipher.update('加密的数据'.encode('utf-8')) print(cipher.hexdigest()) cipher = hmac.new('加密的数据'.encode('utf-8')) cipher.update('后盐'.encode('utf-8')) print(cipher.hexdigest()) cipher = hmac.new('前盐'.encode('utf-8')) cipher.update('加密的数据'.encode('utf-8')) cipher.update('后盐'.encode('utf-8')) print(cipher.hexdigest())
基于路径的文件复制：
shutil.copyfile(r'F:python8期课堂内容day19代码5.hmac模块.py', r'F:python8期课堂内容day19代码part1 arget_file.py')
# 基于流的文件复制：
# with open('5.hmac模块.py', 'rb') as r, open('target_file.py', 'wb') as w:
# shutil.copyfileobj(r, w)
# 递归删除目标目录
# shutil.rmtree('abc')
# 文件移动
# shutil.move('target_file.py', 'part1/new_file.py')
# 文件夹压缩
# file_name：被压缩后形成的文件名
# format：压缩的格式
# archive_path：要被压缩的文件夹路径
# shutil.make_archive('file_name', 'format', 'archive_path')
# shutil.make_archive('abc/my', 'zip', 'part1')
# 文件夹解压
# unpack_file：被解压文件 unpack_name：解压后的名字 format解压格式
# shutil.unpack_archive('unpack_file', 'unpack_name', 'format')
# shutil.unpack_archive('abc/my.zip', 'abc/part2', 'zip')
# 将序列化文件操作dump与load进行封装 shv_dic = shelve.open("target_file") # 注：writeback允许序列化的可变类型，可以直接修改值 # 序列化：存 shv_dic['key1'] = 'value1' shv_dic['key2'] = 'value2' # 文件这样的释放 shv_dic.close() shv_dic = shelve.open("target_file", writeback=True) # 存 可变类型值 shv_dic['info'] = ['原数据'] # 取 可变类型值，并操作可变类型 # 将内容从文件中取出，在内存中添加, 如果操作文件有writeback=True，会将内存操作记录实时同步到文件 shv_dic['info'].append('新数据') # 反序列化：取 print(shv_dic['info']) # ['原数据', '新数据'] shv_dic.close()