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
#
# 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

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