python基础--包、logging、hashlib、openpyxl、深浅拷贝

包：它是一系列模块文件的结合体，表现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。

　　　　首次导入包：（在导入语句中中 . 号的左边肯定是一个包（文件夹））

　　　　　　　　先产生一个执行文件的名称空间

　　　　　　　　1、创建包下面的__init__.py文件中的名称空间

　　　　　　　　2、执行包下面的__init__.py文件中的代码，将产生的名字放到包下面的__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的__init__.py文件名称空间中的名字

　　　　包的设计者：

　　　　　　　　1、当模块的功能特别多的情况下，应该分文件夹管理

　　　　　　　　2、每个模块之间为了避免后期的模块名修改的问题，应该使用相对导入(包里面的文件都应该是被导入模块)

　　　　站在包的开发者：如果使用绝对路径来管理自己的模块的话，那么只要药永远以包的路径为准依次导入模块就行了

　　　　站在包的使用者：你必须得将包所在的那个文件夹路径添加到sys.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文件也不会报错

　　　　当你在删除程序不必要文件的时候，千万不要随意删除__init__.py文件

logging模块：

　　　　五个等级：1、debug 2、info 3、warning 4、error 5、critical

　　　　logger对象：负责生产日志

　　　　filter对象：过滤日志（了解）

　　　　handler对象：控制日志输出的位置（文件/终端）

　　　　formatter对象：规定日志内容的格式

　　　　日志的一些配置参数：

import logging

logger = logging.getLogger()
# 创建一个handler，用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler('test.log',encoding='utf-8') 

# 再创建一个handler，用于输出到控制台 
ch = logging.StreamHandler() 
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
fh.setLevel(logging.DEBUG)

fh.setFormatter(formatter) 
ch.setFormatter(formatter) 
logger.addHandler(fh) #logger对象可以添加多个fh和ch对象 
logger.addHandler(ch) 

logger.debug('logger debug message') 
logger.info('logger info message') 
logger.warning('logger warning message') 
logger.error('logger error message') 
logger.critical('logger critical message')

View Code

　　　　配置字典：

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

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('日志文件名')
logger1.debug('要写入的内容')

hashlib模块：加密模块（这个加密的过程是无法解密的）

import hashlib


md = hashlib.md5()  # 生成一个造密文的对象
md.update('内容'.encode('utf-8'))  # 往对象中传数据，update只接受bytes类型的数据

print(md.hexdigest())  # 获取明文数据对应的密文

　　　　对不hashlib内置的不同的算法，使用方法是相同的，只是密文的长度越长，内部对应的算法也越复杂。主要缺点有：1、时间消耗越长 2、占用的空间也就更大了所以通常情况下使用md5就足够了

　　　　hashlib的应用场景：

　　　　　　　　1、密码的密文存储

　　　　　　　　2、校验文件的内容是否一致

　　　　hashlib中的加盐处理：

import hashlib


md = hashlib.md5()
md.update('加盐的内容'.encode('utf-8'))  # 要加盐的内容
md.update('真实的内容'.encode('utf-8'))  # 要进行加密的内容
print(md.hexdigest())

openpyxl模块：比较火的操作excel表格的模块

　　　　03版本之前excel文件的后缀名是：xls

　　　　03版本之后excel文件的后缀名是：xlsx

　　　　xlwd：写excel　　　　

　　　　xlrt：读excel

　　　　写：

from openpyxl import Workbook


wb = Workbook()

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('index')
wb1.title = 'login'  # 后期可以通过表单也对象点title修改表单页的名称

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

# 保存新建的excel文件
wb.save('test.xlsx')

　　　　读：

# 读文件
from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('test.xlsx', read_only=True, data_only=True)
print(wb)  # 可以通过wb对象来输出想要看的内容

深浅拷贝：

　　　　浅拷贝：

　　　　　　　　浅拷贝需要导入copy模块，并调用其中的copy方法。比如：b = copy.copy(a)

　　　　　　　　1、数字和字符串在内存中是同意块地址

　　　　　　　　2、无嵌套的列表和字典，如 a = [1, 2, 3]或a = {'user_name': 'william', 'password': 123}，内存地址会改变

　　　　　　　　3、无嵌套的元组，如a = (1, 2, 3),在内存中是同一块地址

　　　　　　　　4、字典中嵌套列表，如：a= {'username':'zhangsan','password':123,'code':[1,2,3]}，第一层的内存地址会改变，其它的内存地址不会发生变化（可以参考下图）

　　　　深拷贝：

　　　　　　　　深拷贝需要导入copy模块，并调用其deepcopy方法，比如：b = copy.deepcopy(a)

　　　　　　　　记住的点：一定会每曾重新开辟一块内存，但是最里边的最小元素，不会发生改变（如下图所示）