day27

# 面向对象
# 类 ：一类具有相同属性和方法的事物
    #类的定义：class
    #类中可以定义的方法种类：
        #普通方法 self                   对象
        #类方法   cls   @classmethod     类/对象
        #静态方法       @staticmethod    类/对象
        #属性方法 self  @property        对象
        #私有方法 self  __方法名         self/cls
    #类中可以定义的属性: 静态属性        类
# 对象
    #实例化 ： 类名()
            #创造对象
            #初始化对象  __init__
            #返回一个对象
    #对象的属性：
            # 普通属性            对象
            # 私有属性  __属性名  self
    #属性的操作
            #增 对象名.新属性名 = 值
            #删 del 对象名.属性名
            #改 对象名.属性名 = 新值
            #查 对象名.属性名

#组合 ： 一个类的对象作为另一个类对象的属性；什么有什么
#继承 ： 解决代码的复用，提取公共代码到父类；什么是什么
    # 单继承和多继承
    # 子类继承了父类除了私有的之外的所有属性和方法
    # 子类执行方法的查找顺序：
        # 经典类中：先找自己，自己没有找父类，遵循深度优先
        # 新式类中：先找自己，自己没有找父类，遵循广度优先
    # 子类执行父类的方法：
        #1.指名道姓 指到谁就是谁  父类名.父类中的方法名(self)
        #2.super 只能在新式类中使用，且找的顺序是mro顺序 super(子类名，子类对象名).方法名()
    # *** 抽象类和接口类
        #@abstractmethod
#多态
    # python 天生多态
    #崇尚鸭子类型 ： 不需要通过继承关系就实现对相似的功能

import hashlib
# 摘要算法的模块
# md5
# sha
# import hashlib
# md5_obj = hashlib.md5()   #选择摘要算法中的md5类进行实例化，得到md5_obj
# md5_obj.update(b‘how to use md5 in python hashlib?‘) #对一个字符串进行摘要
# md5_obj.update(b‘alex‘) #对一个字符串进行摘要
# print(md5_obj.hexdigest()) #找摘要算法要结果
#
# md5_obj = hashlib.md5()   #选择摘要算法中的md5类进行实例化，得到md5_obj
# md5_obj.update(b‘how to use md5 in python hashlib?alex‘) #对一个字符串进行摘要
# print(md5_obj.hexdigest()) #找摘要算法要结果
#一篇文章的校验
#读文件 ： 一行一行拿
#转换成bytes

#文件1
#文件2
#分别打开两个文件，一行一行读，没一行update一下 对比最终的hexdigest

# 查看某两个文件是否完全一致 —— 文件的一致性校验
# 加密认证 —— 在存储密码的时候是使用密文存储的，校验密码的时候对用户的输入再做一次校验
# 加盐
# 动态加盐

# import hashlib
# md5_obj = hashlib.sha()
# md5_obj.update(b‘alex3714‘)
# print(md5_obj.hexdigest())

# import hashlib
# md5_obj = hashlib.md5(‘*!金老板‘.encode(‘utf-8‘))
# md5_obj.update(b‘123456‘)
# print(md5_obj.hexdigest())

#用户名 + 一个复杂的字符串 + 密码

#hashilib 摘要算法的模块
# md5 sha1 sha256 sha512
# 摘要的过程 不可逆
# 能做的事儿：
    #文件的一致性检测
    #用户的加密认证
        #单纯的mg5不够安全
        #加盐处理 简单的盐可能被破解 且破解之后所有的盐都失效了
        #动态加盐

# log 日志
# 5000
# 账单 —— 日志
# 计算器中间结果 —— 日志
# 搜索、加入购物车、购买了的东西 —— 日志
# 股票市场的用户行为 —— 日志
# 日志 就是在程序的运行过程中，人为的添加一些要打印的中间信息
# 在程序的排错、在一些行为、结果的记录
# print()
#logging
# import logging
# logging.debug(‘debug message‘)     #调试模式
# logging.info(‘info message‘)       #信息模式
# logging.warning(‘warning message‘) #警告模式 : 不会直接引发程序的崩溃，但是可能会出问题
# logging.error(‘error message‘)     #错误模式 ： 出错了

# logging.critical(‘critical message‘) #批判模式 程序崩溃了的时候

# print - logging
# logging 简单的配置模式

# 高级的使用对象配置的模式
# import logging

# logging.basicConfig(level=logging.CRITICAL,
#                     format=‘[%(asctime)s]%(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s‘,
#                     datefmt=‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘,
#                     filename=‘test.log‘,
#                     filemode=‘a‘)
#
# logging.debug(‘debug message‘)
# logging.info(‘info message‘)
# logging.warning(‘warning message‘)
# logging.error(‘error message‘)
# logging.critical(‘critical message‘)

# try:
#     r = input(‘num : ‘)
#     int(r)
# except:
#     logging.error(‘please input a num!‘)

import logging

logger = logging.getLogger()   #实例化一个logger对象
# 创建一个handler，用于写入日志文件
fh = logging.FileHandler(‘test.log‘,encoding=‘utf-8‘)  # 文件句柄-日志文件操作符
formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s‘) #日志输出格式
formatter2 = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(name)s  [%(levelname)s]  %(message)s‘) #日志输出格式
fh.setFormatter(formatter)   #文件句柄 绑 格式
logger.setLevel(logging.DEBUG)  #设置日志等级，默认是Warning
logger.addHandler(fh) #logger 绑文件句柄
sh = logging.StreamHandler()  #屏幕流对象
sh.setFormatter(formatter2)
logger.addHandler(sh)
logger.info(‘hello!‘)


logger = logging.getLogger()
fh = logging.FileHandler(‘test.log.20171123‘,encoding=‘utf-8‘)
logger.addHandler(fh)
# logger 吸星大法
# logger.addHandler()


#logging
# basicConfig
    # 配置简单，配了就能直接
# 对象的模式
    # 可以随意的控制往那些地方输出日志
    # 且可以分别控制输出到不同位置的格式


# 包
# 编码规范
# 三个模块： hashlib configparse logging

logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有：

filename：用指定的文件名创建FiledHandler，这样日志会被存储在指定的文件中。
filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。
format：指定handler使用的日志显示格式。
datefmt：指定日期时间格式。
level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别
stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件(f=open(‘test.log’,’w’))，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。

format参数中可能用到的格式化串：
%(name)s Logger的名字
%(levelno)s 数字形式的日志级别
%(levelname)s 文本形式的日志级别
%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s 调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
%(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数
%(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d 线程ID。可能没有
%(threadName)s 线程名。可能没有
%(process)d 进程ID。可能没有
%(message)s用户输出的消息

# 从包中直接导入模块
#第一种方法
# import glance2.api1.policy   #最后一个名字一定是模块名
# glance2.api1.policy.get()    #使用 ： import后面的所有内容作为一个整体来使用

#第二种方法
# from glance2.api1 import policy   #import的一定是模块名
# policy.get() #使用 ： import后面的所有内容作为一个整体来使用

#———————————处理init文件——————————
#第三种方法 —— 绝对路径导入的方式
    #所有的模块导入都从“根节点”开始
    #根节点的位置由sys.path中的路径决定
    #项目的根目录在sys.path中存在是因为pycharm的作用
    #如果希望程序能处处执行，需要手动修改sys.path

#第四种方法 —— 相对路径导入的方式
    # 只关心相对自己当前目录的模块位置就好
    # 不能在包的内部直接执行
    # 不管根节点在哪儿，包内的模块相对位置都是正确的

#第五种方法 —— *和__all__的配合
    # 利用from import *和__all__的相关性搞出来的一种包定制

#编码规范

# from glance1.api2 import ver1
# import glance1   #绝对导入，目录变换，包内代码的导入关系也会发生变化，但是在包内调用不会报错
# glance1.api2.ver1.main()

#相对导入  : 只能在包外部调用，不用关心包内代码的导入关系
# import glance1
# glance1.api2.ver1.main()

# import glance2
# glance2.ver1.main()

# conf
# config
# configer
# 学生管理系统
# 管理员角色
    # 开除学生
# 管理员登录
# 显示管理员有的操作
# 管理员选择
# 根据管理员的选择 调用 对应的方法
# for line in f:
#   if line.startswith(‘Compression‘):
        #left,right = line.split(‘=‘)
        #if right == ‘yes‘:
            #
        #

# import configparser
#
# config = configparser.ConfigParser()  #实例化对象
#
# config["DEFAULT"] = {‘ServerAliveInterval‘: ‘45‘,
#                       ‘Compression‘: ‘yes‘,
#                      ‘CompressionLevel‘: ‘9‘,
#                      ‘ForwardX11‘:‘yes‘
#                      }
#
# config[‘bitbucket.org‘] = {‘User‘:‘hg‘}
#
# config[‘topsecret.server.com‘] = {‘Host Port‘:‘50022‘,‘ForwardX11‘:‘no‘}
#
# with open(‘example.ini‘, ‘w‘) as configfile:
#    config.write(configfile)

import configparser

config = configparser.ConfigParser()  #实例化对象
#---------------------------查找文件内容,基于字典的形式
# print(config.sections())        #  []
#
config.read(‘example.ini‘)
# #
# print(config.sections())        #   [‘bitbucket.org‘, ‘topsecret.server.com‘]
#
# print(‘bytebong.com‘ in config) # False
# print(‘bitbucket.org‘ in config) # True


# print(config[‘bitbucket.org‘]["user"])  # hg
# print(config[‘DEFAULT‘][‘Compression‘]) #yes
# print(config[‘topsecret.server.com‘][‘ForwardX11‘])  #no
# print(config[‘bitbucket.org‘])          #<Section: bitbucket.org>
# for key in config[‘bitbucket.org‘]:     # 注意,有default会默认default的键
#     print(key)

#print(config.options(‘bitbucket.org‘))  # 同for循环,找到‘bitbucket.org‘下所有键

#print(config.items(‘bitbucket.org‘))    #找到‘bitbucket.org‘下所有键值对

#config[‘bitbucket.org‘]["user"]
#print(config.get(‘bitbucket.org‘,‘compression‘)) # yes       get方法Section下的key对应的value

# import configparser
# config = configparser.ConfigParser()
# config.read(‘example.ini‘)
# config.add_section(‘yuan‘)   #添加一个组
# config.remove_section(‘bitbucket.org‘)  #删除一个组
# config.remove_option(‘topsecret.server.com‘,"forwardx11")  #删除某个组中的某项
# config.set(‘topsecret.server.com‘,‘k1‘,‘11111‘)
# config.set(‘yuan‘,‘k2‘,‘22222‘)   #增加一个配置项
# config.write(open(‘example.ini‘, "w"))

#为什么要有配置文件
#配置文件其实是多种多样的
#configparser是专门解决一种样式的配置文件而生的
#yaml 是另一种配置规则 python也提供了扩展模块