面向对象所有内容回顾：
# 面向对象 # 类 ：一类具有相同属性和方法的事物 #类的定义：class #类中可以定义的方法种类： #普通方法 self 对象 #类方法 cls @classmethod 类/对象 #静态方法 @staticmethod 类/对象 #属性方法 self @property 对象 #私有方法 self __方法名 self/cls #类中可以定义的属性: 静态属性 类 # 对象 #实例化 ： 类名() #创造对象 #初始化对象 __init__ #返回一个对象 #对象的属性： # 普通属性 对象 # 私有属性 __属性名 self #属性的操作 #增 对象名.新属性名 = 值 #删 del 对象名.属性名 #改 对象名.属性名 = 新值 #查 对象名.属性名 #组合 ： 一个类的对象作为另一个类对象的属性；什么有什么 #继承 ： 解决代码的复用，提取公共代码到父类；什么是什么 # 单继承和多继承 # 子类继承了父类除了私有的之外的所有属性和方法 # 子类执行方法的查找顺序： # 经典类中：先找自己，自己没有找父类，遵循深度优先 # 新式类中：先找自己，自己没有找父类，遵循广度优先 # 子类执行父类的方法： #1.指名道姓 指到谁就是谁 父类名.父类中的方法名(self) #2.super 只能在新式类中使用，且找的顺序是mro顺序 super(子类名，子类对象名).方法名() # *** 抽象类和接口类 #@abstractmethod #多态 # python 天生多态 #崇尚鸭子类型 ： 不需要通过继承关系就实现对相似的功能
模块：hashilib
import hashlib # 摘要算法的模块 # md5 # sha # import hashlib # md5_obj = hashlib.md5() #选择摘要算法中的md5类进行实例化，得到md5_obj # md5_obj.update(b'how to use md5 in python hashlib?') #对一个字符串进行摘要 # md5_obj.update(b'alex') #对一个字符串进行摘要 # print(md5_obj.hexdigest()) #找摘要算法要结果 # # md5_obj = hashlib.md5() #选择摘要算法中的md5类进行实例化，得到md5_obj # md5_obj.update(b'how to use md5 in python hashlib?alex') #对一个字符串进行摘要 # print(md5_obj.hexdigest()) #找摘要算法要结果 #一篇文章的校验 #读文件 ： 一行一行拿 #转换成bytes #文件1 #文件2 #分别打开两个文件，一行一行读，没一行update一下 对比最终的hexdigest # 查看某两个文件是否完全一致 —— 文件的一致性校验 # 加密认证 —— 在存储密码的时候是使用密文存储的，校验密码的时候对用户的输入再做一次校验 # 加盐 # 动态加盐 # import hashlib # md5_obj = hashlib.sha() # md5_obj.update(b'alex3714') # print(md5_obj.hexdigest()) # import hashlib # md5_obj = hashlib.md5('*!金老板'.encode('utf-8')) # md5_obj.update(b'123456') # print(md5_obj.hexdigest()) #用户名 + 一个复杂的字符串 + 密码 #hashilib 摘要算法的模块 # md5 sha1 sha256 sha512 # 摘要的过程 不可逆 # 能做的事儿： #文件的一致性检测 #用户的加密认证 #单纯的mg5不够安全 #加盐处理 简单的盐可能被破解 且破解之后所有的盐都失效了 #动态加盐
模块：logging
# log 日志 # 5000 # 账单 —— 日志 # 计算器中间结果 —— 日志 # 搜索、加入购物车、购买了的东西 —— 日志 # 股票市场的用户行为 —— 日志 # 日志 就是在程序的运行过程中，人为的添加一些要打印的中间信息 # 在程序的排错、在一些行为、结果的记录 # print() #logging # import logging # logging.debug('debug message') #调试模式 # logging.info('info message') #信息模式 # logging.warning('warning message') #警告模式 : 不会直接引发程序的崩溃，但是可能会出问题 # logging.error('error message') #错误模式 ： 出错了 # logging.critical('critical message') #批判模式 程序崩溃了的时候 # print - logging # logging 简单的配置模式 # 高级的使用对象配置的模式 # import logging # logging.basicConfig(level=logging.CRITICAL, # format='[%(asctime)s]%(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', # datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S', # filename='test.log', # filemode='a') # # logging.debug('debug message') # logging.info('info message') # logging.warning('warning message') # logging.error('error message') # logging.critical('critical message') # try: # r = input('num : ') # int(r) # except: # logging.error('please input a num!') import logging logger = logging.getLogger() #实例化一个logger对象 # 创建一个handler，用于写入日志文件 fh = logging.FileHandler('test.log',encoding='utf-8') # 文件句柄-日志文件操作符 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') #日志输出格式 formatter2 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s [%(levelname)s] %(message)s') #日志输出格式 fh.setFormatter(formatter) #文件句柄 绑 格式 logger.setLevel(logging.DEBUG) #设置日志等级，默认是Warning logger.addHandler(fh) #logger 绑文件句柄 sh = logging.StreamHandler() #屏幕流对象 sh.setFormatter(formatter2) logger.addHandler(sh) logger.info('hello!') logger = logging.getLogger() fh = logging.FileHandler('test.log.20171123',encoding='utf-8') logger.addHandler(fh) # logger 吸星大法 # logger.addHandler() #logging # basicConfig # 配置简单，配了就能直接 # 对象的模式 # 可以随意的控制往那些地方输出日志 # 且可以分别控制输出到不同位置的格式 # 包 # 编码规范 # 三个模块： hashlib configparse logging
logging配置参数：
logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为，可用参数有： filename：用指定的文件名创建FiledHandler，这样日志会被存储在指定的文件中。 filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“a”还可指定为“w”。 format：指定handler使用的日志显示格式。 datefmt：指定日期时间格式。 level：设置rootlogger（后边会讲解具体概念）的日志级别 stream：用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件(f=open(‘test.log’,’w’))，默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数，则stream参数会被忽略。 format参数中可能用到的格式化串： %(name)s Logger的名字 %(levelno)s 数字形式的日志级别 %(levelname)s 文本形式的日志级别 %(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有 %(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名 %(module)s 调用日志输出函数的模块名 %(funcName)s 调用日志输出函数的函数名 %(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行 %(created)f 当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示 %(relativeCreated)d 输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数 %(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒 %(thread)d 线程ID。可能没有 %(threadName)s 线程名。可能没有 %(process)d 进程ID。可能没有 %(message)s用户输出的消息
包：
# 从包中直接导入模块 #第一种方法 # import glance2.api1.policy #最后一个名字一定是模块名 # glance2.api1.policy.get() #使用 ： import后面的所有内容作为一个整体来使用 #第二种方法 # from glance2.api1 import policy #import的一定是模块名 # policy.get() #使用 ： import后面的所有内容作为一个整体来使用 #———————————处理init文件—————————— #第三种方法 —— 绝对路径导入的方式 #所有的模块导入都从“根节点”开始 #根节点的位置由sys.path中的路径决定 #项目的根目录在sys.path中存在是因为pycharm的作用 #如果希望程序能处处执行，需要手动修改sys.path #第四种方法 —— 相对路径导入的方式 # 只关心相对自己当前目录的模块位置就好 # 不能在包的内部直接执行 # 不管根节点在哪儿，包内的模块相对位置都是正确的 #第五种方法 —— *和__all__的配合 # 利用from import *和__all__的相关性搞出来的一种包定制 #编码规范
# from glance1.api2 import ver1 # import glance1 #绝对导入，目录变换，包内代码的导入关系也会发生变化，但是在包内调用不会报错 # glance1.api2.ver1.main() #相对导入 : 只能在包外部调用，不用关心包内代码的导入关系 # import glance1 # glance1.api2.ver1.main() # import glance2 # glance2.ver1.main()
编码规范：
模块：configparse：
# conf # config # configer # 学生管理系统 # 管理员角色 # 开除学生 # 管理员登录 # 显示管理员有的操作 # 管理员选择 # 根据管理员的选择 调用 对应的方法 # for line in f: # if line.startswith('Compression'): #left,right = line.split('=') #if right == 'yes': # # # import configparser # # config = configparser.ConfigParser() #实例化对象 # # config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45', # 'Compression': 'yes', # 'CompressionLevel': '9', # 'ForwardX11':'yes' # } # # config['bitbucket.org'] = {'User':'hg'} # # config['topsecret.server.com'] = {'Host Port':'50022','ForwardX11':'no'} # # with open('example.ini', 'w') as configfile: # config.write(configfile) import configparser config = configparser.ConfigParser() #实例化对象 #---------------------------查找文件内容,基于字典的形式 # print(config.sections()) # [] # config.read('example.ini') # # # print(config.sections()) # ['bitbucket.org', 'topsecret.server.com'] # # print('bytebong.com' in config) # False # print('bitbucket.org' in config) # True # print(config['bitbucket.org']["user"]) # hg # print(config['DEFAULT']['Compression']) #yes # print(config['topsecret.server.com']['ForwardX11']) #no # print(config['bitbucket.org']) #<Section: bitbucket.org> # for key in config['bitbucket.org']: # 注意,有default会默认default的键 # print(key) #print(config.options('bitbucket.org')) # 同for循环,找到'bitbucket.org'下所有键 #print(config.items('bitbucket.org')) #找到'bitbucket.org'下所有键值对 #config['bitbucket.org']["user"] #print(config.get('bitbucket.org','compression')) # yes get方法Section下的key对应的value # import configparser # config = configparser.ConfigParser() # config.read('example.ini') # config.add_section('yuan') #添加一个组 # config.remove_section('bitbucket.org') #删除一个组 # config.remove_option('topsecret.server.com',"forwardx11") #删除某个组中的某项 # config.set('topsecret.server.com','k1','11111') # config.set('yuan','k2','22222') #增加一个配置项 # config.write(open('example.ini', "w")) #为什么要有配置文件 #配置文件其实是多种多样的 #configparser是专门解决一种样式的配置文件而生的 #yaml 是另一种配置规则 python也提供了扩展模块