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day 17

2019-07-19 20:50:45 阅读：233 来源： 互联网

标签：md logging 17 文件 wb1 print 日志 day

包：

什么是包？

是一系列模块文件的结合体，表现形式就是一个文件夹，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。

为什么要使用包：

从包的设计者看：

1.当模块的功能特别多的情况下，应该分文件管理

2、为了避免后期模块改名的问题，每个模块之间的导入方式可以使用相对导入。（包的用处就是用来被导入的，可以不用考虑被当成执行文件（相对导入不可以用在执行文件中））

如果真的想使用绝对导入的方式：

从包的开发者：你需要让你的各个模块的导入都以你开发的包为基准进行导入；在这个前提下，用户需要将你存放包的文件路径添加到环境变量中（system.path）。

研究包和模块的问题可以站在两个角度分析不同的问题：

1、开发者角度

2、模块的使用者角度

首次导入包会发生的事情：

首先创建一个执行文件的名称空间

1、创建一个__init__.py文件的名称空间

2、执行__init__.py文件中的代码，将产生的名字和值存放在__init__.py文件的名称空间中

3、在执行文件的名称空间中得到一个指向__init__.py文件名称空间的名字

python2中如果需要导入包，包下面必须要有__init__.py文件

python3如果要导入包，可以没有__init__.py文件

当你删除不必要的文件时，不要删除__init__.py文件

logging模块：

日志分为五个等级：

logging.debug('debug日志')#等级：10

logging.info('info日志')#等级：20

logging.warning('warning日志')#等级：30

logging.error('error日志')#等级：40

logging.critical('critical日志')#等级：50

日志记录的步骤：

filename='....'(将日志存到文件)和stream=True（将日志打印到终端）不能同时使用

日志相关的四个对象：

1、logger对象：负责产生日志

logger = logging.getLogger('转账记录')

2、filter对象：过滤日志（了解）

3、handler对象：控制日志输出位置（往终端输出还是往文件输出）

hd1 = logging.FileHandler()#输出到文件

hd2 = logging.StreamHandler()#输出到终端

4、formmater对象：规定日志内容的输出格式

import logging

# 1.logger对象:负责产生日志
logger = logging.getLogger('转账记录')
# 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)
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.formmater对象:规定日志内容的格式
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(20)

# 8.记录日志
logger.debug('写了半天好累啊好热啊好想释放')

logging配置字典：

 1 import os
 2 import logging.config
 3 
 4 # 定义两种日志输出格式 开始
 5 
 6 standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \
 7                   '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字
 8 
 9 simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
10 
11 
12 
13 # 定义日志输出格式 结束
14 """
15 下面的两个变量对应的值 需要你手动修改
16 """
17 logfile_dir = os.path.dirname(__file__)  # log文件的目录
18 logfile_name = 'a3.log'  # log文件名
19 
20 # 如果不存在定义的日志目录就创建一个
21 if not os.path.isdir(logfile_dir):
22     os.mkdir(logfile_dir)
23 
24 # log文件的全路径
25 logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)
26 # log配置字典
27 LOGGING_DIC = {
28     'version': 1,
29     'disable_existing_loggers': False,
30     'formatters': {
31         'standard': {
32             'format': standard_format
33         },
34         'simple': {
35             'format': simple_format
36         },
37     },
38     'filters': {},  # 过滤日志
39     'handlers': {
40         #打印到终端的日志
41         'console': {
42             'level': 'DEBUG',
43             'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕
44             'formatter': 'simple'
45         },
46         #打印到文件的日志,收集debug及以上的日志
47         'default': {
48             'level': 'DEBUG',
49             'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件
50             'formatter': 'standard',
51             'filename': logfile_path,  # 日志文件
52             'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M
53             'backupCount': 5,
54             'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
55         },
56     },
57     'loggers': {
58         #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
59         '': {
60             '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
61             'level': 'DEBUG',
62             'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
63         },  # 当键不存在的情况下 默认都会使用该k:v配置(即倒数第二行中的名字)
64     },
65 }
66 
67 
68 # 使用日志字典配置
69 logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 自动加载字典中的配置
70 logger1 = logging.getLogger('asajdjdskaj')
71 logger1.debug('好好的 不要浮躁 努力就有收获')

View Code

hashlib模块：（用于加密的模块）

特点：

不用的算法使用方法是相同的；

密文的长度越长，内部对应的算法就越复杂（1、时间占用更长2、占用空间更大）通常情况下使用md5算法就足够了；

# hashlib模块加密的模块
# 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

# import hashlib
# # 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 = 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
# import hashlib
#
# 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)

openpyxl模块：

openpyxl 只支持03版本之后的 xlsx
"""

# 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)

深浅拷贝：

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)
l[2].append(666)
print(l,l1)

浅拷贝：

深拷贝：

标签：md,logging,17,文件,wb1,print,日志,day
来源： https://www.cnblogs.com/yangjiaoshou/p/11215654.html

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