• hashlib, logging


    hashlib

    • 为了防止密码在传输过程被抓取
    • 对字符进行加密,相当于是一个自定义的字符编码表
    • 原来是0和1转换成字符,而现在是字符转换成另一种字符
    import hashlib
    m = hashilib.md5()       # 相比其他的编码比较难破解
    
    # pwd = b'helloworld' 	# 得先处理成二进制
    pwd = 'helloworld'.encode(utf-8)  # 这样也可以
    
    m.update(pwd)
    print(m.hexdigest())
    
    fc5e038d38a57032085441e7fe7010b0
    
    1. hash加密之后的长度都是相同的
    2. 加密的东西一样,哈希的结果也是一样的
    3. 如果使用同一个哈希字符编码表,不断的hash,他的结果会累加
    # 两个密码的长度相差甚远,但是加密后的长度是相同的
    m = hashlib.md5()
    pwd = b'123'
    m.update(pwd)
    print(m.hexdigest())
    
    m = hashlib.md5()
    pwd = b'asdhadjadaldj'
    m.update(pwd)
    print(m.hexdigest())
    
    # 加密的内容一样,获得哈希的结果也是相同的
    m = hashlib.md5()
    pwd = b'123'
    m.update(pwd)
    print(m.hexdigest())
    
    202cb962ac59075b964b07152d234b70
    a397e9b17ab515acdc59044b687f8c9f
    202cb962ac59075b964b07152d234b70
    
    # 使用同一个md5, 一直update,结果是累加的
    # update(b'123')再update(b'456')和update('123456')的结果是一样的
    m = hashlib.md5()
    pwd = b'123'
    m.update(pwd)
    m.update(b'456')
    print(m.hexdigest())
    
    e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e
    e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e
    
    • 撞库
    def break_pwd(hash_pwd):
        for pwd in pwd_list:
            m = hashlib.md5()
            m.update(pwd.encode('utf-8'))
            if m.hexdigest() == hash_pwd:
                return pwd
    
    if __name__ == '__main__':
        # 密码hash后的值
    
        hash_pwd = '0562b36c3c5a3925dbe3c4d32a4f2ba2'
        pwd = break_pwd(hash_pwd)
        print('这个傻逼用户的密码是:', pwd)
    
    这个傻逼用户的密码是: hash123456
    

    hmac

    • 为了防止撞库
    • 加盐
    • 有hashlib的所有特性
    import hmac
    
    m = hmac.new(b'123')  # 加盐处理,默认使用md5加密
    # m = hmax.new(b'123', digestmod=sha1)	# 如果要使用其他的加密方式,就添加digestmod参数
    
    m.update(b'123')
    m.update(b'456')
    print(m.hexdigest())		# a31dce88633f3393f6c475525ff48301
    
    m =hmac.new(b'123')
    
    m.update(b'123456')
    print(m.hexdigest())		# a31dce88633f3393f6c475525ff48301
    
    • 不同的加盐处理,加密相同的内容,得到的结果并不相同
    m = hmac.new(b'123')
    
    m.update(b'123')
    m.update(b'456')
    print(m.hexdigest())		# a31dce88633f3393f6c475525ff48301
    
    m = hmac.new(b'12')
    
    m.update(b'123456')
    print(m.hexdigest())		# 85f7e2aa1088bef00800f8bb95330117
    

    uuid

    • 永不重复,因为是按照时间来生成的
    import uuid
    
    for i in range(4):
        print(uuid.uuid4())
    
    1d1d1c6c-95c0-43ac-9e90-fbd92e8532d7
    a51b5dd6-06ba-4a48-a191-d50b305352e6
    dc3129d1-a9e7-4f7f-adc0-7c3c46a64261
    f406a738-d9c8-440d-b9a2-5219d3241f5a
    

    logging

    • 相当于记录日记(把每一天重要的东西记录下来),但是更多的是日志(记录程序的相关信息)
    • debug(没有任何问题) --> info(没有任何问题) --> warning(可以做但没必要) --> error(必须得做) --> critical(程序崩溃)

    v1

    import logging
    
    name = 'nick'
    total_prize = '66666'
    
    logging.debug(f'{name}消费了{total_prize}元')		# 等级10
    logging.info(f'{name}消费了{total_prize}元')		# 20
    logging.warning(f'{name}消费了{total_prize}元')		# 30
    logging.error(f'{name}消费了{total_prize}元')		# 40
    logging.critical(f'{name}消费了{total_prize}元')	# 50
    
    WARNING:root:nick消费了15000元
    ERROR:root:nick消费了15000元
    CRITICAL:root:nick消费了15000元
    
    • 这种方式的缺点:
      • 不能把日志保存到文件中
      • 30级以上的东西无法记录

    v2

    logging.basicConfig(filename='access.log',  # 指定日志保存的文件名
                         format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',  # 指定日志的格式
                         datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',  # 时间
                         level=10)  # 控制保存的最低等级
    
    name = 'nick'
    total_prize = '10000'
    
    logging.debug(f'{name}消费了{total_prize}元')  # 10
    logging.info(f'{name}消费了{total_prize}元')  # 20
    logging.warning(f'{name}消费了{total_prize}元')  # 30
    logging.error(f'{name}消费了{total_prize}元')  # 40
    logging.critical(f'{name}消费了{total_prize}元')  # 50
    
    可在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(后边会具体讲解handler的概念),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,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
    
    • 这种方式的缺点:
      • 对于不同的项目要处理不同的,不够灵活
      • 一直往文件中写入,不能打印,可控度差
      • 参数全部都是固定不变的
      • v2不能指定字符编码

    v3

    1. logger 你是哪个版本的日志
    2. filter 不用管
    3. handler 是保存在文件中,还是打印到屏幕里
    4. formatter 控制日志的格式
    # 1. logger
    logger = logging.getLogger('shop')
    
    # 2. filter,不用管
    
    # 3. handler
    t1 = logging.FileHandler('ti.log')  # 往文件中打印
    t2 = logging.FileHandler('t2.log')
    sm = logging.StreamHandler()        # 往屏幕上打印
    
    # 4. formatter,复制粘贴
    f1 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s:  %(message)s',
                           datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', )
    f2 = logging.Formatter('%(asctime)s :  %(message)s',
                           datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', )
    f3 = logging.Formatter('%(name)s %(message)s', )
    
    # 5. formatter绑定到handler中去
    t1.setFormatter(f1)
    t2.setFormatter(f2)
    sm.setFormatter(f3)
    
    # 6. handler绑定到logger中
    logger.addHandler(t1)
    logger.addHandler(t2)
    logger.addHandler(sm)
    
    # 7. 设置打印的级别
    logger.setLevel(10)   # 全部的最低等级,先走这个,再走单个的,如果不设置的话默认是30
    
    t1.setLevel(30)
    t2.setLevel(50)
    sm.setLevel(40)
    
    # 8. 测试
    logger.debug('12345')
    logger.info('12345')
    logger.warning('12345')
    logger.error('12345')
    logger.critical('12345')
    

    看了这个,上面的当作没看过

    import os
    import logging.config
    
    # 定义三种日志输出格式 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;lineno为调用日志输出函数的语句所在的代码行
    simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
    id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'
    # 定义日志输出格式 结束
    
    logfile_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))  # log文件的目录,需要自定义文件路径 # atm
    logfile_dir = os.path.join(logfile_dir, 'log')  # C:UsersoldboyDesktopatmlog
    
    logfile_name = 'log.log'  # log文件名,需要自定义路径名
    
    # 如果不存在定义的日志目录就创建一个
    if not os.path.isdir(logfile_dir):  # C:UsersoldboyDesktopatmlog
        os.mkdir(logfile_dir)
    
    # log文件的全路径
    logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)  # C:UsersoldboyDesktopatmloglog.log
    # 定义日志路径 结束
    
    # log配置字典
    LOGGING_DIC = {
        'version': 1,
        'disable_existing_loggers': False,
        'formatters': {
            'standard': {
                'format': standard_format
            },
            'simple': {
                'format': simple_format
            },
        },
        'filters': {},  # filter可以不定义
        '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': 'INFO',
                '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。如果''设置为固定值logger1,则下次导入必须设置成logging.getLogger('logger1')
            '': {
                # 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
                'handlers': ['default', 'console'],
                'level': 'DEBUG',
                'propagate': False,  # 向上(更高level的logger)传递
            },
        },
    }
    
    
    
    def load_my_logging_cfg():
        logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 导入上面定义的logging配置
        logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成一个log实例
        logger.info('It works!')  # 记录该文件的运行状态
        return logger		# 把logger返回
    
    
    if __name__ == '__main__':
        load_my_logging_cfg()
    
    • 其中的获取路径以及log配置字典可以进行一些参数的修改
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lucky75/p/11004541.html
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