一 hashlib
主要用于字符串加密
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1 import hashlib 2 md5obj=hashlib.md5() # 实例化一个md5摘要算法的对象 3 md5obj.update('alex3714'.encode('utf-8')) # 使用md5算法的对象来操作字符串 4 ret = md5obj.hexdigest() #获取算法的结果 hex+digest 16进制+消化 5 print(ret,type(ret)) 6 7 #加盐 8 md5obj=hashlib.md5('hello'.encode('utf-8')) # 实例化一个md5摘要算法的对象，加盐 9 md5obj.update('alex3714'.encode('utf-8'))# 使用md5算法的对象来操作字符串10 ret=md5obj.hexdigest()11 print(ret)12 13 #动态加盐14 username='hu'15 md5obj=hashlib.md5(username.encode('utf-8'))16 md5obj.update('alex3714'.encode('utf-8'))# 使用md5算法的对象来操作字符串里面必须是bytes类型17 ret=md5obj.hexdigest()18 print(ret)
二 logging日志模块
常用的格式是
1 # logger对象的方式配置 2 logger = logging.getLogger() 3 # 吸星大法 4 5 # 先创造一个格式 6 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') 7 # 往文件中输入 8 fh = logging.FileHandler('log.log',encoding='utf-8') # 创造了一个能操作文件的对象fh 9 fh.setFormatter(formatter) # 高可定制化10 logger.addHandler(fh)11 logger.setLevel(logging.DEBUG)12 sh = logging.StreamHandler() #sh是在屏幕上面显示的13 # sh.setFormatter(formatter1)14 logger.addHandler(sh)15 fh.setLevel(logging.ERROR) #文件里面显示error级别以上的16 sh.setLevel(logging.DEBUG) #屏幕上面显示debug级别以上的17 18 logger.debug('logger debug message')19 logger.info('logger info message')20 logger.warning('logger warning message')21 logger.error('程序出错了')22 logger.critical('logger critical message')
三 configparser
#该模块适用于配置文件的格式与windows ini文件类似，可以包含一个或多个节（section），每个节可以有多个参数（键=值）。
1 用configparser写文件
1 import configparser 2 3 config = configparser.ConfigParser() 4 5 config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45', 6 'Compression': 'yes', 7 'CompressionLevel': '9', 8 'ForwardX11':'yes' 9 }10 11 config['bitbucket.org'] = {'User':'hg'}12 13 config['topsecret.server.com'] = {'Host Port':'50022','ForwardX11':'no'}14 15 with open('example.ini', 'w') as configfile:16 17 config.write(configfile)
2 用configparser查找文件
1 import configparser 2 3 config = configparser.ConfigParser() 4 5 #---------------------------查找文件内容,基于字典的形式 6 7 print(config.sections()) # [] 8 9 config.read('example.ini')10 11 print(config.sections()) # ['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']12 13 print('bytebong.com' in config) # False14 print('bitbucket.org' in config) # True15 16 17 print(config['bitbucket.org']["user"]) # hg18 19 print(config['DEFAULT']['Compression']) #yes20 21 print(config['topsecret.server.com']['ForwardX11']) #no22 23 24 print(config['bitbucket.org']) #<Section: bitbucket.org>25 26 for key in config['bitbucket.org']: # 注意,有default会默认default的键27 print(key)28 29 print(config.options('bitbucket.org')) # 同for循环,找到'bitbucket.org'下所有键30 31 print(config.items('bitbucket.org')) #找到'bitbucket.org'下所有键值对32 33 print(config.get('bitbucket.org','compression')) # yes get方法Section下的key对应的value
四 序列化
1 概念
# 什么叫序列化呢？
# { '10100011':{'name':,age: ,class:},}
# 数据类型 —— 字符串的过程
# 什么时候要用序列化呢？
# 数据从内存到文件
# 数据在网络上传输 字节 - 字符串 - 字典
# python中的序列化模块都有哪些？
# json 通用的 支持的数据类型 list tuple dict
# pickle python中通用的 支持几乎所有python中的数据类型
# shelve python中使用的便捷的序列化工具
2 json
1 #dumps和loads是和内存交互的 2 #dump和load是和文件交互的 3 import json 4 dic={'k':'v'} 5 # print(type(dic)) 6 # json_dic=json.dumps(dic) # 字典转字符串的过程 ——序列化 7 # print(json_dic) 8 # print(dic) 9 # print(type(json_dic))10 # print(json.loads(json_dic)) #字符串 转回其他数据类型 —— 反序列化
注意：可以dump多次，但是不能多次load
怎样dump多条数据呢？
1 # 如果要dump多条数据 2 # 每一条数据先dumps一下 编程字符串 然后打开文件 write写进文件里 \n 3 # 读取的时候按照标志读取或者按行读 4 # 读出来之后 再使用loads 5 6 with open('aaa','w')as f: 7 str_dic=json.dumps(dic) 8 f.write(str_dic+'\n') 9 f.write(str_dic + '\n')10 f.write(str_dic + '\n')11 with open('aaa')as f:12 for line in f:13 print(json.loads(line.strip()))
3 pickle
1 import pickle 2 class A: 3 def __init__(self,name): 4 self.name=name 5 alex=A('alex') 6 print(pickle.dumps(alex)) 7 8 with open('b_pickle','wb')as f: 9 pickle.dump(alex,f)10 pickle.dump(alex, f)11 with open('b_pickle','rb')as f:12 while True:13 try:14 obj=pickle.load(f)15 print(obj.name)16 except EOFError:17 break
总结
#1.pickle支持更多的数据类型
# 2.pickle的结果是二进制
# 3.pickle在和文件交互的时候可以被多次load