一、hashlib模块
什么是哈希模块：
hashlib模块是一种加密模块，内部存有多种加密类型
加密的作用：
可将明文数据进行加密，转换成一串密文，密文越长说明文件加密的越复杂
加密算法的种类：
- md5
- base64
- hmac
- sha系列（sha1、sha224、sha256等等）
补充说明：
1.算法不变，如果内容相同，那么加密的结果肯定相同
2.待加密的明文，可以一次传入，也可分多次传入，不会影响密文的结果
3.加密的结果是无法反解密的
4.加盐处理：
- 4.1.加盐处理的意思是指：在明文内加入干扰项，可改变密文的结果，来提高被加密的安全性
- 4.2.动态加盐：指干扰项是动态的，在加盐的基础上更大程度上提高被加密文件的安全性
应用方向:
用户密码加密
- 可应用于用户登录时，对密码的加密
文件安全性校验
- 可对文件进行加密，通过比对文件的密文来判断文件是否被修改
基本操作与用法
导入模块：
1 | import hashlib |
具体用法：
1、选择加密算法：
md5 = hashlib.md5()2、传入明文：
md5.update(b’hello’)
# 传入的明文需提前转换成二进制的方式3、获取加密密文：
res = md5.hexdigets()
print(res)
# 5d41402abc4b2a76b9719d911017c592
二、subprocess模块简介
什么是subprocess模块：
subprocess是python内置的模块，这个模块中的Popen可以查看用户输入的命令行是否存在
如果存在，把内容写入到stdout管道中
如果不存在，把信息写入到stderr管道
要注意的是，这个模块的返回结果只能让开发者看一次，如果想多次查看，需要在第一次输出的时候，把所有信息写入到变量中。
基本操作与用法
模块导入：
1 | import subprocess |
基本格式:
1 2 3 4 | subprocess.Popen('命令'， shell = True， stdout = subprocess.PIPE, stderr = subprocess.PIPE) |
- shell=True 表示要在终端中运行的命令
- stdout=sbuprocess.PIPE 表示当命令存在的时候，把结果写入到stdout管道
- stderr=sbuprocess.PIPE 表示当命令不存在的时候，把结果吸入到stderr管道
具体用法：
1 2 3 4 | import subprocessr = subprocess.Popen('xxxx', shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)print(r.stdout.read().decode('utf8'))print(r.stderr.read().decode('utf8')) |
三、logging模块简介
什么是logging模块：
loggin模块是用来写日志的，以前我们写日志需要自己往文件里写记录信息，使用了logging之后我们只需要一次配置好，以后写日志的事情都不需要我们操心了，非常方便
日志的组成：
- 产生日志
- 过滤日志
- 输出日志
- 日志格式
日志的等级：
DEBUG
- 最详细的日志信息，典型应用场景是 问题诊断
INFO
- 信息详细程度仅次于DEBUG，通常只记录关键节点信息，用于确认一切都是按照我们预期的那样进行工作
WARNING
- 当某些不期望的事情发生时记录的信息（如，磁盘可用空间较低），但是此时应用程序还是正常运行的
ERROR
- 由于一个更严重的问题导致某些功能不能正常运行时记录的信息
CRITICAL
- 当发生严重错误，导致应用程序不能继续运行时记录的信息
掌握层度：
longging日志模块，内置方法与代码相对固定，在使用时，只需根据个人要求，对内部变量稍作修改即可使用
基本操作与用法
导入模块:
1 | import logging |
打印日志级别：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | logging.debug('Python debug')logging.info('Python info')logging.warning('Python warning')logging.error('Python Error')logging.critical('Python critical')-------------------------------------------------------------------WARNING:root:Python warningERROR:root:Python ErrorCRITICAL:root:Python critical |
当指定一个日志级别之后，会记录大于或等于这个日志级别的日志信息，小于的将会被丢弃， 默认情况下日志打印只显示大于等于 WARNING 级别的日志。
代码用法：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 | import logginglogger = logging.getLogger("simple_example")logger.setLevel(logging.DEBUG)# 建立一个filehandler来把日志记录在文件里，级别为debug以上fh = logging.FileHandler("spam.log")fh.setLevel(logging.DEBUG)# 建立一个streamhandler来把日志打在CMD窗口上，级别为error以上ch = logging.StreamHandler()ch.setLevel(logging.ERROR)# 设置日志格式formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s")ch.setFormatter(formatter)fh.setFormatter(formatter)#将相应的handler添加在logger对象中logger.addHandler(ch)logger.addHandler(fh)# 开始打日志logger.debug("debug message")logger.info("info message")logger.warn("warn message")logger.error("error message")logger.critical("critical message") |
日志模板：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 | import loggingimport logging.config# 定义日志输出格式 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'# 自定义文件路径logfile_path = 'a3.log'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, # 这里两个参数的意思是一个日志文件最多写5M，最多可以存在五个不同的日志文件，但是当数量达到五个之后就会出现最早的那个会被删除， # 然后再产生一个新的文件（类似于覆盖了最早的那个文件） '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 (key设为空字符串)默认都会使用该k:v配置 # '购物车记录': { # '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': 'WARNING', # 'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递 # }, # 当键不存在的情况下 (key设为空字符串)默认都会使用该k:v配置 },}logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 自动加载字典中的配置# logger1 = logging.getLogger('购物车记录')# logger1.warning('尊敬的VIP客户 晚上好 您又来啦')# logger1 = logging.getLogger('注册记录')# logger1.debug('jason注册成功')logger1 = logging.getLogger('红浪漫顾客消费记录')# 当这里的getLogger内部的参数如果字典中没有，就会自动使用字典中名称为空的那个模版来执行logger1.debug('慢男 猛男 骚男') |
以上就是Python基础之hashlib模块subprocess模块logging模块的详细内容，更多关于Python hashlib subprocess logging的资料请关注IT俱乐部其它相关文章！
