今日所得

包

logging模块

hashlib模块

openpyxl模块

深浅拷贝

包

在学习模块的时候我们了解过模块的四种表现形式，其中的一种就是包。

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，该文件夹的内部通常会有一个__init__.py文件，而包的本质其实还是一个模块。

首次导入包的步骤：

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

logging模块

日志模块，日志模块中有五个等级和四个对象

#5个等级

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

#四个对象#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

#日志的配置

"""下面的两个变量对应的值 需要你手动修改"""logfile_dir= os.path.dirname(__file__) #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 notos.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': {}, #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,'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 默认都会使用该k:v配置

},

}#使用日志字典配置

logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) #自动加载字典中的配置

logger1 = logging.getLogger('asajdjdskaj')

logger1.debug('好好的 不要浮躁 努力就有收获')

hashlib模块

#hashlib模块(加密模块)

import hashlib #这个加密的过程是无法解密的

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(b'morning') #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

除了我们常用的md5外，还有一些其他的算法，但是对于不同的算法，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。但是密文太长也有两个缺点，一是时间消耗越长，二是占用空间更大，所以通常情况下使用md5就足够了。

md =hashlib.md5()#md.update(b'are') # 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

md.update(b'a')

md.update(b'r')

md.update(b'e')print(md.hexdigest())"""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#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

importhashlib

md=hashlib.md5()

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

importhashlibdefget_md5(data):

md=hashlib.md5()

md.update('加盐'.encode('utf-8'))

md.update(data.encode('utf-8'))returnmd.hexdigest()

password= input('password>>>:')

res=get_md5(password)print(res)

openpyxl模块

openpyxl比较火的操作excel表格的模块

03版本之前 excel文件的后缀名 叫xls

03版本之后 excel文件的后缀名 叫xlsx

其它操作excel的模块：

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  xlsx

from openpyxl importWorkbook

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 #在列表中A3的位置添加数字

wb1['A4'] = 444wb1.cell(row=6,column=3,value=8888) #在列表的第6行第3列添加值8888

wb1['A5'] = '=sum(A3:A4)' #将列表的A3和A4位置进行加法运算，输出结果到A5上

wb.save('test.xlsx') #保存新建的excel文件，要注意保存之前要确认文件是否关闭，未关闭会报错。

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) #读出文件中login里A3处的值

深浅拷贝

l1 = [1,2,3,[4,5,6]]

l2=l1print(id(l1),id(l2)) #值拷贝

#浅拷贝

importcopy

l1= [1,2,3,[4,5,6]]

l2=copy.copy(l1)print(l1,l2) #值相同

print(id(l1),id(l2)) #地址不同

l1[0]=0print(l1,l2) #l1=[0, 2, 3, [4, 5, 6]],l2=[1, 2, 3, [4, 5, 6]]

l1[3].append(7)print(l1,l2) #l1=[0, 2, 3, [4, 5, 6, 7]],l2=[1, 2, 3, [4, 5, 6, 7]]

浅拷贝图示

对于浅拷贝来说，只是在内存中重新创建了开辟了一个空间存放一个新列表，但是新列表中的元素与原列表中的元素是公用的，当原列表中存放的是可变类型，浅拷贝指向的是原可变类型，所以当原列表中可变类型中的元素发生变化，浅拷贝的也会跟着一起变。

#深拷贝

l2 =copy.deepcopy(l1)

l1[3].append(7)print(l1,l2) #l1 = [1, 2, 3, [4, 5, 6, 7]],l2=[1, 2, 3, [4, 5, 6]]

深拷贝图示

对于深copy来说，列表是在内存中重新创建的，列表中可变的数据类型是重新创建的，列表中的不可变的数据类型是公用的。

总结：深浅拷贝中，不可变的数据类型都是公用的，但在浅拷贝只是指向可变数据类型，而深拷贝则是完全新建一个。