标签：bug hand inf filename OLE 控制 执行 导入 path
研究模块与包 还可以站另外两个角度分析不同的问题
1.模块的开发者
2.模块的使用者
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
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
import logging
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=30,
)
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
1.乱码
2.日志格式
3.如何既打印到终端又写到文件中
日志分为五个等级 等级:地震的强度
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
"""
logging配置
"""
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‘
id_simple_format = ‘[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s‘
# 定义日志输出格式 结束
logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # log文件的目录
logfile_name = ‘all2.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
},
},
}
def load_my_logging_cfg():
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置
logger = logging.getLogger(__name__) # 生成一个log实例
logger.info(‘It works!‘) # 记录该文件的运行状态
if __name__ == ‘__main__‘:
load_my_logging_cfg()
import hashlib # 这个加密的过程是无法解密的 md = hashlib.sha3_256() # 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(b‘Jason_@.‘) # 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
1.不同的算法 使用方法是相同的
密文的长度越长 内部对应的算法越复杂
但是
1.时间消耗越长
2.占用空间更大
通常情况下使用md5算法 就可以足够了
传入的内容可以分多次传入，生成的密文是一样的
md = hashlib.md5() md.update(b‘areyouok?‘) md.update(b‘are‘) md.update(b‘you‘) md.update(b‘ok?‘) print(md.hexdigest()) # 408ac8c66b1e988ee8e2862edea06cc7 # 408ac8c66b1e988ee8e2862edea06cc7
hashlib模块应用场景
1.密码的密文存储
2.校验文件内容是否一致
加盐处理
md = hashlib.md5() # 公司自己在每一个需要加密的数据之前 先手动添加一些内容 md.update(b‘oldboy.com‘) # 加盐处理 md.update(b‘hello‘) # 真正的内容 print(md.hexdigest())
动态加盐
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)) l1 = copy.copy(l) # 拷贝一份 ....... 浅拷贝 print(id(l),id(l1)) # l[0] = 222 # print(l,l1) l[2].append(666) print(l,l1) l1 = copy.deepcopy(l) # 深拷贝 l[2].append(666) print(l,l1)
# 写
# 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)
# wb1[‘A5‘] = ‘=sum(A3:A4)‘
#
# 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‘)
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‘]
# print(wb[‘login‘][‘A3‘].value)
# 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.value)
包，logging模块，hashlib模块，openpyxl模块，深拷贝，浅拷贝
标签：bug hand inf filename OLE 控制 执行 导入 path
原文地址：https://www.cnblogs.com/cherish937426/p/11219024.html
