一、hashlib模块
1、简介
什么是哈希模块：
hashlib模块是一种加密模块，内部存有多种加密类型
加密的作用：
可将明文数据进行加密，转换成一串密文，密文越长说明文件加密的越复杂
加密算法的种类：
- md5
- base64
- hmac
- sha系列（sha1、sha224、sha256等等）
补充说明：
1.算法不变，如果内容相同，那么加密的结果肯定相同
2.待加密的明文，可以一次传入，也可分多次传入，不会影响密文的结果
3.加密的结果是无法反解密的
4.加盐处理：
4.1.加盐处理的意思是指：在明文内加入干扰项，可改变密文的结果，来提高被加密的安全性
4.2.动态加盐：指干扰项是动态的，在加盐的基础上更大程度上提高被加密文件的安全性
应用方向:
- 用户密码加密
- 可应用于用户登录时，对密码的加密
- 文件安全性校验
- 可对文件进行加密，通过比对文件的密文来判断文件是否被修改
2、基本操作与用法
导入模块：
import hashlib
具体用法：
1、选择加密算法：
md5 = hashlib.md5()
2、传入明文：
md5.update(b'hello')
# 传入的明文需提前转换成二进制的方式
3、获取加密密文：
res = md5.hexdigets()
print(res)
# 5d41402abc4b2a76b9719d911017c592
3、补充
1.加密算法不变 内容如果相同 那么结果肯定相同 # md5.update(b'hello~world~python~666') # 一次性传可以 md5.update(b'hello') # 分多次传也可以 md5.update(b'~world') # 分多次传也可以 md5.update(b'~python~666') # 分多次传也可以 2.加密之后的结果是无法反解密的 只能从明文到密文正向推导 无法从密文到明文反向推导 常见的解密过程其实是提前猜测了很多种结果 123 密文 321 密文 222 密文 3.加盐处理 在明文里面添加一些额外的干扰项 # 1.选择加密算法 md5 = hashlib.md5() # 2.传入明文数据 md5.update('公司设置的干扰项'.encode('utf8')) md5.update(b'hello python') # 一次性传可以 # 3.获取加密密文 res = md5.hexdigest() print(res) # e53024684c9be1dd3f6114ecc8bbdddc 4.动态加盐 干扰项是随机变化的 eg:当前时间、用户名部分... 5.加密实战操作 1.用户密码加密 2.文件安全性校验 3.文件内容一致性校验 4.大文件内容加密 截取部分内容加密即可 比如一种情况就是，在一个大文件的每隔四分之一处取一千个字节进行加密，如果两个文件的密文一样说明，这里就是一样的两个文件
二、subprocess模块
模拟操作系统终端 执行命令并获取结果
import subprocess
res = subprocess.Popen(
'ipconfig', # 操作系统要执行的命令
shell=True, # 固定配置
stdin=subprocess.PIPE, # 输入命令
stdout=subprocess.PIPE, # 输出结果
)
print('正确结果', res.stdout.read().decode('gbk')) # 获取操作系统执行命令之后的正确结果
print('错误结果', res.stderr) # 获取操作系统执行命令之后的错误结果 # 没有就返回None
三、subprocess模块
subprocess是python内置的模块，这个模块中的Popen可以查看用户输入的命令行是否存在
如果存在，把内容写入到stdout管道中
如果不存在，把信息写入到stderr管道
需要注意的是，这个模块的返回结果只能让开发者看一次，如果想多次查看，需要在第一次输出的时候，把所有信息写入到变量中。
1、subprocess中的popen用法：
-
Popen基本格式：subprocess.Popen(‘命令’, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
-
shell=True 表示要在终端中运行的命令
stdout=sbuprocess.PIPE 表示当命令存在的时候，把结果写入到stdout管道
stderr=sbuprocess.PIPE 表示当命令不存在的时候，把结果吸入到stderr管道
import subprocess
res = subprocess.Popen(
'asdas', # 操作系统要执行的命令
shell=True, # 固定配置
stdin=subprocess.PIPE, # 输入命令
stdout=subprocess.PIPE, # 输出结果
)
print('正确结果', res.stdout.read().decode('gbk')) # 获取操作系统执行命令之后的正确结果
print('错误结果', res.stderr) # 获取操作系统执行命令之后的错误结果
2. subprocess模块中的常用函数
| 函数 | 描述 |
|---|---|
| subprocess.run() | Python 3.5中新增的函数。执行指定的命令，等待命令执行完成后返回一个包含执行结果的CompletedProcess类的实例。 |
| subprocess.call() | 执行指定的命令，返回命令执行状态，其功能类似于os.system(cmd)。 |
| subprocess.check_call() | Python 2.5中新增的函数。 执行指定的命令，如果执行成功则返回状态码，否则抛出异常。其功能等价于subprocess.run(…, check=True)。 |
| subprocess.check_output() | Python 2.7中新增的的函数。执行指定的命令，如果执行状态码为0则返回命令执行结果，否则抛出异常。 |
| subprocess.getoutput(cmd) | 接收字符串格式的命令，执行命令并返回执行结果，其功能类似于os.popen(cmd).read()和commands.getoutput(cmd)。 |
| subprocess.getstatusoutput(cmd) | 执行cmd命令，返回一个元组(命令执行状态, 命令执行结果输出)，其功能类似于commands.getstatusoutput()。 |
说明：
1.在Python 3.5之后的版本中，官方文档中提倡通过subprocess.run()函数替代其他函数来使用subproccess模块的功能；
2.在Python 3.5之前的版本中，我们可以通过subprocess.call()，subprocess.getoutput()等上面列出的其他函数来使用subprocess模块的功能；
3.subprocess.run()、subprocess.call()、subprocess.check_call()和subprocess.check_output()都是通过对subprocess.Popen的封装来实现的高级函数，因此如果我们需要更复杂功能时，可以通过subprocess.Popen来完成。
4.subprocess.getoutput()和subprocess.getstatusoutput()函数是来自Python 2.x的commands模块的两个遗留函数。它们隐式的调用系统shell，并且不保证其他函数所具有的安全性和异常处理的一致性。另外，它们从Python 3.3.4开始才支持Windows平台。
3、上面各函数的定义及参数说明
subprocess.run(args, *, stdin=None, input=None, stdout=None, stderr=None, shell=False, timeout=None, check=False, universal_newlines=False)
subprocess.call(args, *, stdin=None, stdout=None, stderr=None, shell=False, timeout=None)
subprocess.check_call(args, *, stdin=None, stdout=None, stderr=None, shell=False, timeout=None)
subprocess.check_output(args, *, stdin=None, stderr=None, shell=False, universal_newlines=False, timeout=None)
subprocess.getstatusoutput(cmd)
subprocess.getoutput(cmd)
参数说明：
args： 要执行的shell命令，默认应该是一个字符串序列，如[‘df’, ‘-Th’]或(‘df’, ‘-Th’)，也可以是一个字符串，如’df -Th’，但是此时需要把shell参数的值置为True。
shell： 如果shell为True，那么指定的命令将通过shell执行。如果我们需要访问某些shell的特性，如管道、文件名通配符、环境变量扩展功能，这将是非常有用的。当然，python本身也提供了许多类似shell的特性的实现，如glob、fnmatch、os.walk()、os.path.expandvars()、os.expanduser()和shutil等。
check： 如果check参数的值是True，且执行命令的进程以非0状态码退出，则会抛出一个CalledProcessError的异常，且该异常对象会包含 参数、退出状态码、以及stdout和stderr(如果它们有被捕获的话)。
stdout, stderr：input： 该参数是传递给Popen.communicate()，通常该参数的值必须是一个字节序列，如果universal_newlines=True，则其值应该是一个字符串。
run()函数默认不会捕获命令执行结果的正常输出和错误输出，如果我们向获取这些内容需要传递subprocess.PIPE，然后可以通过返回的CompletedProcess类实例的stdout和stderr属性或捕获相应的内容；
call()和check_call()函数返回的是命令执行的状态码，而不是CompletedProcess类实例，所以对于它们而言，stdout和stderr不适合赋值为subprocess.PIPE；
check_output()函数默认就会返回命令执行结果，所以不用设置stdout的值，如果我们希望在结果中捕获错误信息，可以执行stderr=subprocess.STDOUT。
universal_newlines： 该参数影响的是输入与输出的数据格式，比如它的值默认为False，此时stdout和stderr的输出是字节序列；当该参数的值设置为True时，stdout和stderr的输出是字符串。
四、logging日志模块
1、如何理解日志
所谓日志就是一个用来记录我们行为举止的代码，类似以前的史官，我们在平时的使用中并不要求自己可以写出来，会用别人的代码并且会改就可以了。因为以后会使用整合更好的模块来使用。
2、日志的五种级别
logging模块日志级别有DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL 五种。
DEBUG - 调试模式，应用场景是问题诊断；
INFO - 通常只记录程序中一般事件的信息，用于确认工作一切正常；
WARNING - 打印警告信息，系统还在正常运行；
ERROR - 错误导致某些功能不能正常运行时记录的信息；
CRITICAL - 当发生严重错误，导致应用程序不能继续运行时记录的信息。
3、组成部分
- logger：提供记录日志的方法。
- handler：选择日志的输出地方（一个logger添加多个handler）。
- filter：给用户提供更加细粒度的控制日志的输出内容。
- format：用户格式化输出日志的信息。
4、format常用格式说明
%(levelno)s: 打印日志级别的数值
%(levelname)s: 打印日志级别名称
%(pathname)s: 打印当前执行程序的路径，其实就是sys.argv[0]
%(filename)s: 打印当前执行程序名
%(funcName)s: 打印日志的当前函数
%(lineno)d: 打印日志的当前行号
%(asctime)s: 打印日志的时间
%(thread)d: 打印线程ID
%(threadName)s: 打印线程名称
%(process)d: 打印进程ID
%(message)s: 打印日志信息
五、日志的执行过程
1、产生日志
2、过滤日志
这里我们需要注意，通常来说我们会在产生日志的时候设置需要产生的日志。其他不需要的日志就不会生成，所以基本用不到这个模块
3、输出日志
4、日志格式
六、字段解释
# 字段解释
filename：日志文件名的prefix；
when：是一个字符串，用于描述滚动周期的基本单位，字符串的值及意义如下：
“S”: Seconds
“M”: Minutes
“H”: Hours
“D”: Days
“W”: Week day (0=Monday)
“midnight”: Roll over at midnight
interval: 滚动周期，单位有when指定，比如：when=’D’,interval=1，表示每天产生一个日志文件
backupCount: 表示日志文件的保留个数
举例：
import logging
# 1.日志的产生(准备原材料) logger对象
logger = logging.getLogger('购物车记录')
# 2.日志的过滤(剔除不良品) filter对象>>>:可以忽略 不用使用
# 3.日志的产出(成品) handler对象
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.日志的格式(包装) format对象
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(10) # debug
# 8.记录日志
logger.debug('写了半天 好累啊 好热啊')
六、日志配置字典
通常来说我们都是使用日志字典的形式来达成功能的（功能多又方便，谁不喜欢呢）。这里也是跟之前的说的一样，会用就好，不需要了解。
import logging
import logging.config
# 定义日志输出格式 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'
# 自定义文件路径
logfile_path = 'a3.log'
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,
# 这里两个参数的意思是一个日志文件最多写5M，最多可以存在五个不同的日志文件，但是当数量达到五个之后就会出现最早的那个会被删除，
# 然后再产生一个新的文件（类似于覆盖了最早的那个文件）
'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 (key设为空字符串)默认都会使用该k:v配置
# '购物车记录': {
# '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': 'WARNING',
# 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递
# }, # 当键不存在的情况下 (key设为空字符串)默认都会使用该k:v配置
},
}
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 自动加载字典中的配置
# logger1 = logging.getLogger('购物车记录')
# logger1.warning('尊敬的VIP客户 晚上好 您又来啦')
# logger1 = logging.getLogger('注册记录')
# logger1.debug('jason注册成功')
logger1 = logging.getLogger('红浪漫顾客消费记录')
# 当这里的getLogger内部的参数如果字典中没有，就会自动使用字典中名称为空的那个模版来执行
logger1.debug('慢男 猛男 骚男')