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hashlib模块简介：此模块有人称为摘要算法，也叫做加密算法，或者是哈希算法，散列算法等等，主要用于密码得加密、文件一致性校验
加密方式有：MD5、sha1、sha25、sha512数字越大，加密的方法越复杂，安全性越高，但是效率就会越慢。
普通加密
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update('123456'.encode('utf-8')) # 必须是bytes类型才能够进行加密
print(md5.hexdigest())
# 计算结果如下：
'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e'加盐加密
简介：什么叫加盐？加盐这个词儿来自于国外，外国人起名字我认为很随意，这个名字来源于烧烤，俗称BBQ。我们烧烤的时候，一般在快熟的时候，都会给肉串上面撒盐，增加味道，那么这个撒盐的工序，外国人认为比较复杂，所以就将比较复杂的加密方式称之为加盐。
固定盐
ret = hashlib.md5('xx教育'.encode('utf-8')) # xx教育就是固定的盐
ret.update('a'.encode('utf-8'))
print(ret.hexdigest())动态加盐
username = '宝元666'
ret = hashlib.md5(username[::2].encode('utf-8')) # 针对于每个账户，每个账户的盐都不一样
ret.update('a'.encode('utf-8'))
print(ret.hexdigest())文件的一致性校验:hashlib模块除了可以用于密码加密之外，还有一个常用的功能，那就是文件的一致性校验。
#如果文件过大，全部读取出来直接就会撑爆内存的，所以我们要分段读取
import hashlib
# 直接 update
md5obj = hashlib.md5()
md5obj.update('宝元 is a old driver'.encode('utf-8'))
print(md5obj.hexdigest()) # da525c66739e6baa8729332f8bae8e0f
# 分段update
md5obj = hashlib.md5()
md5obj.update('宝元 '.encode('utf-8'))
md5obj.update('is '.encode('utf-8'))
md5obj.update('a '.encode('utf-8'))
md5obj.update('old '.encode('utf-8'))
md5obj.update('driver'.encode('utf-8'))
print(md5obj.hexdigest()) # da525c66739e6baa8729332f8bae8e0f
# 结果相同高大上版文件校验
#校验Pyhton解释器的Md5值是否相同
import hashlib
def file_check(file_path):
with open(file_path,mode='rb') as f1:
sha256 = hashlib.md5()
while 1:
content = f1.read(1024)
if content:
sha256.update(content)
else:
return sha256.hexdigest()
print(file_check('python-3.6.6-amd64.exe'))简介：在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，collections模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。
namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
#一个点的二维坐标就可以表示成：
p = (1, 2)
#但是，看到(1, 2)，很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。
from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
print(p)
#结果为：Point(x=1, y=2)deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象
#使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。
#deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：
from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('x')
q.appendleft('y')
q
deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])
#deque除了实现list的append()和pop()外，还支持appendleft()和popleft()，这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。Counter: 计数器，主要用来计数
#Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。
c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print c
输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})OrderedDict: 有序字典
#使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。
#如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：
from collections import OrderedDict
d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) # 另一种定义字典的方式
print(d)
# 结果:
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(od)
# 结果:
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])defaultdict: 带有默认值的字典
#有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...]，将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中，将小于 66 的值保存至第二个key的值中。
#即： {'k1': 大于66 , 'k2': 小于66}
li = [11,22,33,44,55,77,88,99,90]
result = {}
for row in li:
if row > 66:
if 'key1' not in result:
result['key1'] = []
result['key1'].append(row)
else:
if 'key2' not in result:
result['key2'] = []
result['key2'].append(row)
print(result)
from collections import defaultdict
values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]
my_dict = defaultdict(list)
for value in values:
if value>66:
my_dict['k1'].append(value)
else:
my_dict['k2'].append(value)
#使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：
from collections import defaultdict
dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
dd['key1'] = 'abc'
# key1存在
print(dd['key1'])
dd['key2'] # key2不存在，返回默认值
print(dd['key2'])Python之常用模块（五）hashlib模块与collections模块
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原文地址：https://www.cnblogs.com/zhangdadayou/p/11415285.html
