包、logging模块、hashlib模块、openpyxl模块、深浅拷贝
一、包
1、模块与包
模块的三种来源：
1、内置的
2、第三方的
3、自定义的
模块的四种表现形式：
1、py文件
2、共享库
3、文件夹（一系列模块的结合体），即包
4、C++编译的连接到Python内置的
2、模块的导入过程
先产生一个执行文件的名称空间
1、创建模块文件的名称空间
2、执行模块文件中的代码，将产生的名字放入模块的名称空间中
3、在执行文件中拿到一个指向模块名称空间的名字
3、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，该文件夹内部通常会有一个__init__.py文件，包的本质还是一个模块。
4、包的导入过程
先产生一个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文件名称空间中
3、在执行文件中拿到一个不指向包下面的__init__.py文件名称空间的名字
在导入与语句中.号的左边肯定是一个包（文件夹）
5、包的使用
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包改名的问题，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）
3、站在包的开发者：如果使用绝对路径来管理自己写的模块，那么他只需要永远以包的路径为基准依次导入模块
4、站在包的使用者：你必须得将包所在的那个文件夹路径添加到system path中（***无法省略）
5、Python2如果要导入包，包下面必须要有__init__.py文件
6、Python3如果要导入包，包下面没有__init__.py文件也不会报错
7、当你在删除程序不必要的文件的时候，千万不要随意删除__init__.py文件
二、logging模块（日志模块）
1、日志级别
import logging
logging.debug(\'debug message\') # 10
logging.info(\'info message\') # 20
logging.warning(\'warning message\') # 30
logging.error(\'error message\') # 40
logging.critical(\'critical message\') # 50
默认情况下Python的logging模块将日志打印到了标准输出中，且只显示了大于等于WARNING级别的日志，这说明默认的日志级别设置为WARNING（日志级别等级CRITICAL>ERROR>WARNING>INFO>DEBUG），默认的日志格式为日志级别：Logger名称：用户输出消息
2、日志对象
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() # 输出到终端中
4、formatter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formate对象
hd1.setFormatter(fm1)
hd2.setFormatter(fm2)
hd3.setFormatter(fm3)
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 好像释放\')
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3、logging配置字典
import os
import logging.config
# 定义日志输出格式
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\'
# 下面两个变量对应的值，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_DIR = 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(\'xxx\') # 输入的名字在上面的字典中可以不存在，但是字典的key必须是\'\'
logger1.debug(\'好好地 不要浮躁 努力就有收获\')
三、hashlib模块（加密模块）
1、hashlib模块的加密过程非常复杂，解密难度很大
2、hashlib模块下的加密算法非常多，不同的算法，使用的方法是相同的，密文的长度越长，内部对应的算法越复杂，但是时间消耗越长，占用空间越大，通常情况下使用md5算法
3、hashlib模块加密过程程序实现
import hashlib
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只能接收bytes类型的数据
print(md.hexdigest()) # 获取明文数据对应的密文
4、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
import hashlib
md = hashlib.md5()
md.update(b\'areyouok?\')
print(md.hexdigest())
md1 = hashlib.md5()
md1.update(b\'are\')
md1.update(b\'you\')
md1.update(b\'ok?\')
print(md1.hexdigest())
# 两次打印的结果相同
5、hashlib模块除了用于密码的密文存储，还可以用于校验文件内容是否一致
6、加盐处理，加盐的内容不定，可以改变，还可以动态加盐，比如在注册成功后，保存密码时在密码前添加几位用户名中的字符。
import hashlib
def get_md5(data):
md = hashlib.md5()
md.update(\'加盐\'.encode(\'utf-8\'))
md.update(data.encode(\'utf-8\'))
return md.hexdigest()
password = input(\'password>>>:\')
res = get_md5(password)
print(res)
四、openpyxl模块（最近比较火的操作Excel表格的模块）
1、03版本之前，Excel文件的后缀名叫xls；03版本之后，Excel文件的后缀名叫xlsx
2、之前操作Excel文件的模块是xlwd（写）和xlrt（读），xlwd和xlrt既支持03版本之前的Excel文件也支持03版本之后的Excel文件。openpyxl只支持03版本之后的xlsx文件
3、写文件
from openpyxl import Workbook
wb = Workbook() # 先生成一个工作簿
wb1 = wb.create_sheet(\'sheet1\',0) # 在指定位置创建一个表单页
wb2 = wb.create_sheet(\'sheet2\')
wb1.title = \'login\' # 可以通过title方法对已生成的表单页重命名
wb1[\'A3\'] = 666 # 在指定位置添加值 A是列，3是行
wb1[\'A4\'] = 111
wb1[\'A5\'] = \'=sum(A3:A4)\' # 通过sum函数求和
wb1.append([\'username\',\'age\',\'hobby\']) # 在第一行添加表头，用来标识每一列数据的意义
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\']) # 以空字符表示该位置为空
wb.save(\'test.xlsx\') # 保存新建的文件
4、读文件
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook(\'test.xlsx\',read_only=True, data_only=True)
print(wb)
# <openpyxl.workbook.workbook.Workbook object at 0x032CD0D0>
print(wb.sheetnames)
# [\'login\', \'Sheet\', \'sheet2\']
print(wb[\'login\'][\'A3\'].value) # 666
print(wb[\'login\'][\'A4\'].value) # 111
print(wb[\'login\'][\'A5\'].value) # None
# 如果没有指定data_only=True参数，且你并没有打开文件修改其中的内容，A5打印出的内容就会是=sum(A3:A4)
# 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) # <openpyxl.worksheet._read_only.ReadOnlyWorksheet object at 0x03FDC250>
get1 = res.rows
for i in ge1:
for j in i:
print(j.value)
\'\'\'
print(j.value)的值
None
None
666
111
None
\'\'\'
\'\'\'
print(j)的值
<EmptyCell>
<EmptyCell>
<ReadOnlyCell \'login\'.A3>
<ReadOnlyCell \'login\'.A4>
<ReadOnlyCell \'login\'.A5>
\'\'\'
五、深浅拷贝
1、Python内置有浅拷贝copy方法，要想进行深拷贝操作，需要导入copy模块
2、copy模块中，浅拷贝用copy.copy()，深拷贝用copy.deepcopy()
3、深浅拷贝的区别在于可变类型数据的拷贝，浅拷贝内的可变数据还是指向原来的值，所以对原数据中的可变类型进行修改时，拷贝后的数据也会跟着变。而深拷贝内的可变数据指向一个新的与原来数据相同的值，所以改变原数据中的可变数据时，拷贝后的数据并不会改变。
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