什么是包？
它是一系列模块文件的结合体，表示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
研究模块与包的两个角度：开发者和使用者
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）
站在包的开发者角度：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
站在包的使用者角度：必须得将包所在的那个文件夹路径添加到system path中
ps： 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
日志级别：
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
日志对象
1.logger对象:负责产生日志 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) 4.formmater对象:规定日志内容的格式
日志用法
import logging # 1.logger对象:负责产生日志 logger = logging.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.formmater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formmate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 好累啊 好热啊 好想释放‘)
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 logfile_dir = os.path.join(BASE_DIR,‘log‘) # 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‘: {}, ‘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 }, }, } if __name__ == ‘__main__‘: logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置 logger = logging.getLogger(‘秀的飞起‘) # 生成一个log实例 logger.debug(‘渣渣灰!‘) # 记录该文件的运行状态
haslib模块：加密模块，加密的过程是不可逆的。
haslib 应用场景：
1.密码的密文存储
2.校验文件内容是否一致
一般使用md5加密示例
md = hashlib.md5() # 生成一个帮你造密文的对象 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("jason".encode("utf-8")) # 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 print(md.hexdigest()) # 获取明文数据对应的密文
md5密文长度适中，适合用于大规模加密
md5"加盐”
import hashlib md = hashlib.md5() # 生成一个帮你造密文的对象 md.update(‘加盐‘.encode("utf-8")) # 加盐在加密数据之前加入一些其他内容 md.update("jason".encode("utf-8")) # 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 print(md.hexdigest()) # 获取明文数据对应的密文
openpyxl 模块： 目前比较火的操作excel表格的模块
之前比流行的是
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 -- 只能支持后缀是 xlsx 的 03版本之前 excel文件的后缀名是 xls
写操作
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) # 6行3列 值 # wb1[‘A5‘] = ‘=sum(A3:A4)‘ # 求和 # # 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‘)
读操作
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‘] 查看表单的名字 print(wb[‘login‘][‘A3‘].value) # 取值 # 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.valu
浅拷贝：使用浅拷贝时所有的可变类型，引用指向的是同一个引用空间
深拷贝：使用深拷贝所有的的可变乐意，引用指向的是不同的引用空间
浅拷贝
import copy l = [1,2,[1,2]] l1 = copy.copy(l) print(l) print(l1) l1[0] = 3 print(l1) print(l) l1[2][0] = 4 print(l1) print(l)
深拷贝
import copy l = [1,2,[1,2]] l1 = copy.deepcopy(l) l[2].append(666) print(l,l1)
原文：https://www.cnblogs.com/Cpsyche/p/11222868.html
