包就是一个包含了 __init__.py文件的文件夹
包是模块的一种表现形式,包即模块
首次导入包:
先创建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.运行包下面的__init__,py文件中的代码,将产生的名字放入放入包下面的__init__.py文件的名称空间
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
执行文件在 ‘ import 包名 ‘ 的时候拿到的是包下面 __init__.py 文件的名称空间的内容
在导入语句中,点号的左边都是文件夹
相对导入:
包下的py文件都是用来被导入的模块,所以可以在__init__.py里可以使用相对路径
绝对导入:
缺点:当包的名字改动时,所有的导入语句都需要改动
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 你必须得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文件也不会报错
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
日志分五个等级 默认打印到终端
logging.debug(‘调试日志debug‘) # 10 logging.info(‘消息info‘) # 20 logging.warning(‘警告warn‘) # 30 logging.error(‘错误error‘) # 40 logging.critical(‘严重critical‘) # 5
filename=‘日志文件的名字‘
formatter=‘日志信息的格式‘
datefmt=‘日志时间的格式‘
leve=10 # 日志级别 比10大的都执行,一般默认30
stream 是否打印到终端
ps :
1.日志文件默认以 a 模式写入
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=10, # stream=True )
‘‘‘日志使用流程步骤‘‘‘
1.logger 对象:负责生产日志
logger = logging.getLogger(‘日志名字‘)
2.filter 对象:过滤日志(了解)
3.handler 对象:控制日志输入出的位置(文件/终端)
hd1 = logging.FileHandler(‘文件名字‘,encoding=‘utf-8‘) # 输出到文件中 hd2 = logging.StreamHandler() # 输出到终端
4.format 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 - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s‘, datefmt=‘%Y-%m-%d‘
5.给logging对象绑定handler对象
logger.addHandler(hd1)
logger.addHandler(hd2)
6.给handler绑定formatter对象
hd1.setFormatter(fm1)
hd1.setFormatter(fm2)
7.设置日志等级
logger.setLevel(10)
8.记录日志
logger.debug(‘logging日志模块‘)
log配置字典(模板)
import os import logging # 格式 standard : standard_format 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 # 格式 simple : simple_format 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) 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 }, }
应用场景:
1.密码的密文存储
2.校验文件内容是否一致
密文算法越复杂,生成的密文越长
消耗的时间越长,占空间越大
通常用md5 就够了
明文转密文的顺序
md = hashlib.md5() # 生成一个造密文的对象,算法是md5 # 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‘hello‘) # 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
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?‘) md.update(b‘are‘) md.update(b‘you‘) md.update(b‘ok?‘) print(md.hexdigest()) # 408ac8c66b1e988ee8e2862edea06cc7 # 408ac8c66b1e988ee8e286
加盐处理
import hashlib def get_md5(data): md = hashlib.md5() md.update(‘加盐‘.encode(‘utf-8‘)) md.update(data.encode(‘utf-8‘)) return md.hexdigest() password = input(‘password>>>:‘) res = get_md5(password) print(res)
import copy l = [1,2,[1,2]] # l1 = l # print(id(l),id(l1)) # 浅拷贝 l1 = copy.copy(l) # 拷贝一份 ....... 浅拷贝 print(id(l),id(l1)) # 相同 l[0] = 222 print(l) # [222, 2, [1, 2]] print(l1) # [1, 2, [1, 2]] l[2].append(666) print(l) # [1, 2, [1, 2, 666]] print(l1) # [1, 2, [1, 2, 666]] # 深拷贝 l1 = copy.deepcopy(l) print(id(l),id(l1)) # 不同 l[2].append(666) print(l) # [1, 2, [1, 2, 666]] print(l1) # [1, 2, [1, 2]]
原文：https://www.cnblogs.com/waller/p/11216252.html