模塊 -- 序列化 hashlib sha logging (加密 加鹽 )

時間  2019-11-19
標籤 模塊 序列 hashlib sha logging 加密 加鹽 欄目 Log4j 简体版
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模塊:  一個py文件就是一個模塊python

模塊分類:算法

　　　　1:內置模塊,登陸模塊,時間模塊,sys模塊,os模塊等等數據庫

　　　　2: 擴展模塊,json

　　　　3:自定義模塊,本身寫的py文件安全

 

python 開發效率之高:python的模塊很是多, 第三方庫服務器

序列化模塊網絡

序列化:創造一個序列  ------>特殊處理(序列化)的字符串運維

序列化又分爲3個ide

  1,工具

　　json適用於不一樣語言之間的 ,,  它有四個功能: dumps,loads,dump,load, 四個功能成對存在

json: 數據經過網絡發送給別人   寫入文件也用到 json 

被 json序列化的字符串:

　　①能夠直接經過網絡互相傳輸

　　②能夠在各個語言中通用

　　

import json
dic = {'alex':['123','321','阿達']}
print(str(dic))                   #  基礎數據類型  str 裏面若是有引導就是單引號
ret = json.dumps(dic)       #換成了雙引號     json的str類型  特殊的
print(ret,type(ret))

 

import json 
li = ['張三','王五','老土']
f = open('haha',encoding = 'utf-8',mode = 'w')
json.dump(li,f)          ##將序列化的字符串存儲到文件中,  寫進文件後是 bytes類型
f.close

 

import json
li = ['老二','老三','老四']
f = open('xixi',encoding = 'utf-8')
ret = json.load(f)                     #    讀出了內容
print(ret)
f.close()

 

import json             (把多個序列化的字符串寫入到同一個文件中)
dic = {"alex":('women','women','老女人')}
dic2 = {"alex1":('women','women','老女人')}
dic3 = {"alex2":('women','women','老女人')}

with open('json_files',encoding = 'utf-8',mode = 'a') as f1:
    s1 = json.dumps(dic,ensure_ascii = False)    #後面的ensure 是須要加的 
    f1.write(s1+'\n')
    s2 = json.dumps(dic2,ensure_ascii = False)
    f1.write(s2+'\n')
    s3 =json.dumps(dic3,ensure_ascii = False)
    f1.write(s3 +'\n')
把上面的三個字典 加入到一個文件裏面

with open('json_files',encoding = 'utf-8') as f2:
     for line in f2:
            dic = json.loads(line)
            print(dic,type(dic))        ##把裏面的內容打印出來, 並判斷類型

 

  

import json
data = {'username':['李華','二愣子'],'sex':'male','age':16}
json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)
print(json_dic2)
獲得結果:             ##sort_keys  排序    indent:縮進 , separators以什麼分開,鍵值對以什麼分開
{
  "age":16,
  "sex":"male",
  "username":[
    "李華",
    "二愣子"
  ]
}
Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json對象) 
Skipkeys：默認值是False，若是dict的keys內的數據不是python的基本類型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，設置爲False時，就會報TypeError的錯誤。此時設置成True，則會跳過這類key 
ensure_ascii:，當它爲True的時候，全部非ASCII碼字符顯示爲\uXXXX序列，只需在dump時將ensure_ascii設置爲False便可，此時存入json的中文便可正常顯示。) 
If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse). 
If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity). 
indent：應該是一個非負的整型，若是是0就是頂格分行顯示，若是爲空就是一行最緊湊顯示，不然會換行且按照indent的數值顯示前面的空白分行顯示，這樣打印出來的json數據也叫pretty-printed json 
separators：分隔符，其實是(item_separator, dict_separator)的一個元組，默認的就是(‘,’,’:’)；這表示dictionary內keys之間用「,」隔開，而KEY和value之間用「：」隔開。
default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError. 
sort_keys：將數據根據keys的值進行排序。 
To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.

 

 

  2, 

　　pickle  只用於python語言之間的,  可支持python全部的數據類型

　　缺點: 只能在Python語言中進行數據傳輸.

　　序列化模塊,python語言網絡交互使用的,他支持全部的python數據類型 

　　也是有四個方法 和json同樣:

　　dumps,loads,         用於網絡傳輸,多個數據讀寫一個文件

　　　　import pickle

　　　　dic1 = {'name':'alex'}

　　　　s1 = pickle.dumps(dic1)     序列化過程

　　　　dic = pickle.loads(s1)         反序列化過程

　　

　　dump,load              文件操做,(單個數據讀寫一個文件)

　　多個數據讀寫一個文件的應用:

　　　　代碼 02 序列化模塊.py中

　　　　　　循環,try....

import pickle

dic = {"alex": ('women','women','老女人')}
dic2 = {"alex1": ('women','women','老女人')}
dic3 = {"alex2": ('women','women','老女人')}

with open('pickle_files',mode = 'wb') as f1:
        pickle.dump(dic,f1)
        pickle.dump(dic2,f1)
        pickle.dump(dic3,f1)

把上面字典加入到了文件夾裏, 反正是看不懂的那種


with open('pickle_files',mode = 'rb') as f2:
        while True:
                try:
                    print(pickle.load(f2))
                except EOFError:
                    break
把裏面的東西打印出來,  原本是一個一個往外打,這樣寫, 假如裏面有3個  打印第4個不會報錯,break結束

 

 

　

　　

 

  3,

　　shelve   只是python  小工具(文件方面)        能夠了解一下

import shelve
f = shelve.open('shelve_file')
f['key'] = {'int':10, 'float':9.5, 'string':'Sample data'}  #直接對文件句柄操做，就能夠存入數據
f.close()


import shelve
f1 = shelve.open('shelve_file')
existing = f1['key']  #取出數據的時候也只須要直接用key獲取便可，可是若是key不存在會報錯
f1.close()
print(existing)

 hashlib模塊 

   1,是一對算法的合集,它包含不少算法,(加密的)

    2,hashlib的過程就是將字符串轉化成數字的過程

    3,hashlib 對相同的字符串轉化成的數字相同

    4,不一樣的電腦對相同的字符串進行加密,轉換成的數字相同.

那麼用在哪裏呢????

         密文(密碼)

　　　　將密碼用算法加密放置到數據庫,每次取出驗證

         文件校驗.

 

初識   hashlib

       ①  md5  加密算法     經常使用算法,能夠知足通常的經常使用需求

       ②   sha   加密算法    級別高一些, 數字越大級別越高,加密的效率越低,越安全

 

md5:

s1 = '12345325'
ret = hashlib.md5()               # 建立一個md5對象
ret.update(s1.encode('utf-8'))      #調用此update方法對參數進行加密    是byte類型
print(ret.hexdigest())            #獲得加密後的結果,   定長(長度都同樣)

s2 = 'alex12fdsl,.afjsdl;fjksdal;fkdsal;fld;lsdkflas;dkfsda;3'
ret = hashlib.md5()    #建立一個md5對象
ret.update(s2.encode('utf-8'))  #調用此update方法對參數進行加密     byte類型
print(ret.hexdigest())            #獲得加密後的結果     定長

 不管字符串多長,返回都是定長的數字

同一字符串,md5值相同

可是呢,總有一些閒人去試你的密碼,  也叫撞庫,由於撞庫,因此相對不安全,如何解決呢?

須要加鹽

s3 = '123456'
ret = hashlib.md5('@$1*(^&@^2wqe'.encode('utf-8'))  #建立一個md5對象,加鹽
ret.update(s3.encode('utf-8'))  #調用此update方法對參數進行加密   byte類型
print(ret.hexdigest())      #獲得加密後的結果.    定長

若是黑客盜取到你的固定鹽'@$1*(^&@^2wqe'內容
那就變成隨機的鹽:

username = '爽妹'
password = '123456'

ret = hashlib.md5(username[::1].encode('utf-8'))
ret.update(password.encode('utf-8'))
print(ret.hexdigest())

 

sha 系列

hashlib.shal()             #shal與md5 級別相同 可是shal比md5 更安全一些

ret = hashlib.shal()

ret.update('123456'.encode('utf-8'))

print(ret.hexdigest())                  #7c4a8d09ca3762af61e59520943dc26494f8941b

 

ret = hashlib.sha512()         # 級別最高  效率低,安全性最大

ret.update('123456'.encode'utf-8')

print(ret.hexdigest())            ##獲得的結果很長很長

 

文件校驗

 

對於小文件能夠,可是超大的文件內存受不了,

def func(file_name):
     with open(file_name,mode = 'rb') as f1:
             ret = hashlib.md5()
             ret.update(f1.read())
             return ret.hexdigest()

print(func('hashlib_file'))
print(func('hashlib_file1'))

s1 = 'I am 旭哥, 都別惹我.... 不服你試試'
ret = hashlib.md5()
ret.update(s1.encode('utf-8'))
print(ret.hexdigest())  # 15f614e4f03312320cc5cf83c8b2706f



s1 = 'I am 旭哥, 都別惹我.... 不服你試試'
ret = hashlib.md5()
ret.update('I am'.encode('utf-8'))
ret.update(' 旭哥, '.encode('utf-8'))
ret.update('都別惹我....'.encode('utf-8'))
ret.update(' 不服你試試'.encode('utf-8'))
print(ret.hexdigest())  # 15f614e4f03312320cc5cf83c8b2706f



def func(file_name):
    with open(file_name,mode='rb') as f1:
        ret = hashlib.md5()
        while True:
            content = f1.read(1024)
            if content:
                ret.update(content)
            else:
                break
        return ret.hexdigest()
print(func('hashlib_file'))
print(func('hashlib_file1'))

hashlib 用在密文,或者文件的校驗

md5:   普通的,加鹽的,動態加鹽的

sha:     普通的,加鹽的,動態加鹽的

文件的校驗: 小文件,大文件

configparser  模塊

幫助你操做(建立,增,刪,改,查)一個配置文件
 建立一個文件.
 import configparser

 config = configparser.ConfigParser()#
 config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45',
                       'Compression': 'yes',
                      'CompressionLevel': '9',
                      'ForwardX11':'yes'
                      }
config['bitbucket.org'] = {'User':'hg'}

config['topsecret.server.com'] = {'Host Port':'50022','ForwardX11':'no'}



# 順序:建立一個對象,而後將文件讀到內存中,在進行相應的操做.
#
# print(config.sections())        #   ['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']
# # #爲何沒有 DEFAULT,它是特殊的,能夠看作成一個全局的.
# print('111' in config) # False
# print('bitbucket.org' in config) # True
# 判斷節名是否在配置文件中 上面的方法

# 對配置文件中的節對應的項 取值
# 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> 可迭代對象
# print(config['bitbucket.org']['forwardx11'])          #<Section: bitbucket.org> 可迭代對象
#
# for key in config['bitbucket.org']:     # 注意,有default會默認default的鍵
#     print(key)
# #
# print(config.options('bitbucket.org'))  # 同for循環,找到'bitbucket.org'下全部鍵
#
# print(config.items('bitbucket.org'))    #找到'bitbucket.org'下全部鍵值對
#
# print(config.get('bitbucket.org','compression')) # yes       get方法Section下的key對應的value

# 增刪改
# import configparser
#
# config = configparser.ConfigParser()
# # config.read('new2.ini')
# # config.add_section('日天')
# config.remove_section('bitbucket.org')
# config.remove_option('topsecret.server.com',"forwardx11")
#
#
# config.set('topsecret.server.com','k1','11111')
# config.set('yuan','k2','22222')
#
# config.write(open('new2.ini', "w")

   

logging    模塊 

 

log 日誌:
何時用到日誌?
生活中:
1, 公司員工信息工號等等須要日誌.
2, 淘寶,京東 你的消費信息,瀏覽記錄等等都記錄日誌中,個性化推薦.
3, 頭條個性化設置(愛好記錄的日誌中).

工做上:
運維人員,任何員工對服務器作過的任何操做,都會記錄到日誌中.
若是你要是從事運維開發的工做,各處都須要日誌.
debug模式,須要依靠日誌的.
定時收集信息,也要記錄日誌.

 logging 模塊是輔助你記錄日誌的,不是自動記錄日誌的.
    低配版,logging
    高配版,logger 對象
 
低配版::
import logging
等級是一層一層升高的.
logging.basicConfig(level=logging.ERROR)
# level=logging.DEBUG 設置顯示報錯的級別.
logging.debug('debug message')   # 調試信息
logging.info('info message')    # 正常信息
logging.warning('warning message')  # 警告信息:代碼雖然不報錯,可是警告你寫的不規範,必須改.
logging.error('error message')  # 錯誤信息.
logging.critical('critical message') # 嚴重錯誤信息.

用法實例:
try:
    num = input('>>>請輸入')
    num = int(num)
except ValueError:
    logging.error('出現了 %s' % ValueError)

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s %(filename)s (line:%(lineno)d) %(levelname)s %(message)s',
                    )
# level=logging.DEBUG 設置顯示報錯的級別.
logging.debug('debug message')   # 調試信息
logging.info('info message')    # 正常信息
logging.warning('warning message')  # 警告信息:代碼雖然不報錯,可是警告你寫的不規範,必須改.
logging.error('error message')  # 錯誤信息.
logging.critical('critical message') # 嚴重錯誤信息.
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s %(filename)s (line:%(lineno)d) %(levelname)s %(message)s',
                    # datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',  # 設置時間格式
                    filename='low_logging.log',
                    # filemode='w',
                    )
logging.warning('warning 警告錯誤!!!!')  # 警告信息:代碼雖然不報錯,可是警告你寫的不規範,必須改.
logging.error('error message')  # 錯誤信息.
logging.critical('critical message') # 嚴重錯誤信息.
level=logging.DEBUG 設置顯示報錯的級別.
try:
    num = input('>>>請輸入')
    num = int(num)
except Exception as e:
    logging.warning(e)  # 警告信息:代碼雖然不報錯,可是警告你寫的不規範,必須改.
    logging.error(e)  # 錯誤信息.
    logging.critical(e) # 嚴重錯誤信息.
low logging 缺點:# 1,寫入文件 打印日誌不能同時進行.# 2 ,寫入文件時文件編碼方式爲gbk..
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