一、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。该文件内部通常会有一个__init__.py文件，包的本质还是一个模块，可以被调用，调包就相当于与调用__init__.py文件。为了其他文件调用包里面的模块、函数更方便我们可以在__init__里面就写好所有的模块和函数的调用。因为调包就相当于调用__init__.py文件，在其他文件想用包里面的函数，可以直接 import 包名 ，然后 包名.函数名就可以访问到函数了。
下面这个例题是在 '02包.py' 导dir文件夹下面的'm3.py' f4函数：
操作步骤：
1.在dir文件夹下面的__init__.py文件中写 from p.dir.m3 import f4 这是获取到f4函数到dir包，现在你直接调用dir包就可以直接获得f4
2.在p文件夹下面的__init__.py文件中写 from p.dir import f4 获取到dir包的f4函数到p包，直接调用p就可以得到f4
3.在 '02包.py' 中写 import p (p包的调用) p.f4() 表示可以访问到f4函数
dir/__init__.py
p/__init__.py
02包.py
首次导入包：
先产生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文件的名称空间中
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文件没有也不会报错
所以当你在删程序不必要的文件的时候 千万不要随意删掉__init__.py文件
二、logging模块 日志记录 import logging
日志记录分为四个对象：
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(文件或者终端)
4.formater对象:规定日志内容的格式
下面是日志生成的流程：
1.先产生日志 2.然后过滤日志（这步可以不用） 3.handler对象生成几种日志输出的位置（文件/终端） 4.formater对象生成几种日志内容的格式
5.给logger对象绑定handler对象（确定以哪种位置输出） 6.给handler对象绑定formater对象(给日志内容设置格式) 7.设置日志等级（10/20/30/40/50）五种
8.记录日志
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
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 simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' # 定义日志输出格式 结束 """ 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 not os.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')
三、hashlib模块 加密模块
这个加密过程是不能解密的
先用hashlib.md5 生成一个造密文的对象，用update往里面加你想变成密文的数据，但是update只接受bytes类型的数据，所以用encode编码一下变成二进制数据，最后用hex.digest获取相对应的密文。
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'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
除了md5算法生成密文还有其他的算法，使用方法一致：
密文的长度越长，内部对应的算法越复杂，时间消耗越长，占用空间越大，通常情况下使用md5就可以了
传入的内容也可以分多次传入，只要传入的内容相同，密文生成也是一样的
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得使用场景：1.密码的密文存储 2.校验文件内容是否一致
加盐处理：
就是在真正的内容前面加一段其他的数据也一起生成密文。
四、 openpyxl模块 操作excel表格的模块，仅支持后缀是 xlsx的excel
写文件
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 #在A3位置写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')
读文件
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)
五、copy拷贝 copy.copy浅拷贝
修改原数据的拷贝：
浅拷贝：浅拷贝的元素是对原元素的引用，拷贝之后如果你修改原数据的不可变类型，拷贝的不会变，如果你修改原数据的可变类型，拷贝的会跟着一起改变。
深拷贝：让原数据与拷贝之后的数据没有关联，不管对方怎么修改，都不会互相影响。原理是：递归着拷贝，一层一层的拷贝原对象中每一个子对象
from copy import copy,deepcopy l1 = [1,2,[3,4],{'name':'json','age':18},5,6] l4 = [1,2,[3,4],{'name':'json','age':18},5,6] #浅拷贝，只拷贝第一层(嵌套在里面的列表和字典只拷贝了地址) 修改原数据l1,如果是不可变数据类型，拷贝后l2不会变。如果是可变类型，因为指的是同一个地址，所以l1和l2都会改变 l2 = copy(l1) l1[0]=2 l1[2][0]=4 #注意：需要li[2][0]定位到列表内部，如果只是写li[2]是不会进行该表的 print(l1) print(l2) #深拷贝 l3 =deepcopy(l4) l4[0]=2 l4[2][0]=4 print(l4) print(l3) #结果 [2, 2, [4, 4], {'name': 'json', 'age': 18}, 5, 6] [1, 2, [4, 4], {'name': 'json', 'age': 18}, 5, 6] [2, 2, [4, 4], {'name': 'json', 'age': 18}, 5, 6] [1, 2, [3, 4], {'name': 'json', 'age': 18}, 5, 6]
注意：拷贝后不管修改的是原数据还是拷贝之后的数据都适用于这个结论
修改拷贝之后的数据（也适用于上面的结论）
总结
对于浅拷贝和深拷贝应该在可变对象中（比如列表）中讨论这个问题，对于不可变对象，浅拷贝和深拷贝区别并不重要。
深拷贝和浅拷贝的本质区别在于是对地址的复制还是数据的复制的区别。
浅拷贝拷贝的是浅层次的数据结构（不可变元素），对象里的可变元素并没有被拷贝到新地址中，而是对原始数据的一个引用。
所以对原始数据中可变元素做修改时，拷贝之后的数据也会被修改。但是深拷贝不会这样，深拷贝是拷贝整个数据放在一个新的空间中，没有对原数据进行引用。
import copy li1=[['a'],['b'],['c']] li2=copy.copy(li1) #浅拷贝 li1.append(4) li1[0][0]=5 print(li1) #[[5], ['b'], ['c'], 4] #浅拷贝之后的原数据修改了不可变元素，新数据不会发生改变 print(li2) #[[5], ['b'], ['c']] #浅拷贝之后的原数据修改了可变元素，因为是引用了原数据的数据，所以新数据也会发生改变