Python 学习第二十六天

今日主要内容:

1.hashlib模块补充

2.configparser模块

3.logging模块

4.collections模块

一.hashlib模块

补充1.使用hashlib进行文件一致性的验证

验证一段字符串与分段字符串加密后的md5是否一致

import hashlib
md5obj = hashlib.md5()
md5obj.update(b'hello ')
md5obj.update(b'alex ')
md5obj.update(b'I know your ')
md5obj.update(b'password is alex3714')
#df479511dcdf12b54f418e547f03f919  #需要注销以上的md5obj.update才能运行下面的,这样才能比对出真正的值来.

md5obj.update(b'hello alex I know your password is alex3714')
#df479511dcdf12b54f418e547f03f919

print(md5obj.hexdigest())

补充2:验证文件内容是否一致

import hashlib
def check(filename):
    md5obj = hashlib.md5()
    with open(filename,'rb') as f:
        content = f.read()
        md5obj.update(content)
    return md5obj.hexdigest()   #文件较小的时候可以用,大文件就没法用了.并且占内存

ret1 = check('file1')
print(ret1)

def check_1(filename):
    md5obj = hashlib.md5()
    with open(filename,'rb') as f1:
        while True:
            content = f1.read(1024)
            if content:
                md5obj.update(content)
            else:
                break
    return md5obj.hexdigest() #通用方法,可以节省很多内存,但是值是相同的

ret2 = check('file2')
print(ret2)

结果:
c19423ece13f682567616121c93fd124
c19423ece13f682567616121c93fd124

二.configparser #创建配置查看congfig配置文件的方法

举例:

import configparser
config = configparser.ConfigParser()
config['DEFAULT'] = {
    'a':'45',
    'CompresssionLevel':'9',
    'Compression':'yes',
    'ForwardX11':'yes'
}

config['bitbucket.org'] = {'User':'hg'}
config['topsecret.server.com'] = {'Host Port':'5002'
                                  ,'ForwardX11':'no'}
with open('example.ini','w') as f:
    config.write(f)   #对象config的方法writer,把内容写到文件内.

对象config的其他方法

import configparser
config = configparser.ConfigParser()

config.read('example.ini')    #对象读取配置文件内容
print(config.sections())       #打印配置文件内的段落标题,除第一个之外的(DEFAULT [])
print('bitbucket.org' in config)  # True  验证某个节是否在文件中
print('bytebong.com' in config) # False
print(config['bitbucket.org']["user"])  # hg 查看某段下面的某个配置项的值
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
print(config.get('bitbucket.org','compression')) # yes       get方法Section下的key对应的value

原内容添加到新文件,并修改

import configparser

config = configparser.ConfigParser()
config.read('example.ini')
config.add_section('yuan') #增加新部分标题为'元'

config.remove_section('bitbucket.org')  #删除bitbucket.org部分标题和内容
config.remove_option('topsecret.server.com',"forwardx11") #删除标题内的具体选项
config.set('topsecret.server.com','k1','11111') #在现有的部分内,添加选项
config.set('yuan','k2','22222') #添加新的部分,并设置一个选项
config.write(open('new2.ini', "w"))  #将上述内容添加到新文件中

loggin模块

日志记录模块

它不能自己打印内容,只能根据程序员写的代码来完成功能

logging模块提供5中日志级别，从低到高一次：debug info warning error critical

默认打印屏幕从warning模式开始显示

默认只显示一些基础信息，我们还可以对显示的格式做一些配置

下例:

import logging
logger = logging.getLogger()#对logging模块进行实例化
fh = logging.FileHandler('test.log',encoding = 'utf-8') #设置文件存储参数
sh = logging.StreamHandler() #开启屏幕显示

fmt = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
fh.setFormatter(fmt)   # 格式和文件句柄或者屏幕句柄关联
sh.setFormatter(fmt)
sh.setLevel(logging.WARNING)  

logger.addHandler(fh)  #和logger关联的只有句柄
logger.addHandler(sh)
logger.setLevel(logging.DEBUG) #设置日志记录级别


logger.debug('debug message')       # debug 调试模式 级别最低 
logger.info('info message')         # info  显示正常信息
logger.warning('warning message')   # warning 显示警告信息
logger.error('error message')       # error 显示错误信息
logger.critical('critical message')  #严重error错误信息

下面进入今天最后的一个模块

collections 新数据类型模块

在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，collections模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等

namedtuple 命名字典型元组类型

from collections import namedtuple #等于import nametuple 
Point = namedtuple('Point',['x','y']) #输入的格式
p = Point(1,2)  #实例化操作
print(p)  #在内部对传入的值进行了一次赋值
print(p.x)
print(p.y)

deque

使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。

deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：

from collections import deque

q = deque(['a','b','c'])

q.append('x')  #默认从后插入
q.appendleft('y')  #设置冲左插入

print(q)

OrderedDict

使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。

如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict

from collections import OrderedDict
d = dict([('a',1),('b',2),('c',3)])
print(d)

od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(od)

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