1.加密工具
1.1.hashlib模块介绍
hashlib加密后难破解，且不可逆
1.2.hashlib模块中的常用方法
1 # coding:utf-8 2 3 import hashlib 4 import time 5 6 base_sign='用户名' 7 8 #客户端 9 def custom(): 10 a_timestamp=int(time.time()) 11 _token='%s%s' % (base_sign,a_timestamp) 12 hashobj=hashlib.sha1(_token.encode('utf-8')) 13 a_token=hashobj.hexdigest() 14 return a_token,a_timestamp 15 16 #服务器 17 def service_check(token,timestamp): 18 # time.sleep(1) 19 _token='%s%s' % (base_sign,int(time.time())) 20 b_token=hashlib.sha1(_token.encode('utf-8')).hexdigest() 21 if token==b_token: 22 return True 23 else: 24 return False 25 26 if __name__=="__main__": 27 a_token,a_timestamp=custom() 28 result=service_check(a_token,a_timestamp) 29 if result: 30 print("用户校验成功，允许登录") 31 else: 32 print("用户校验失败，禁止登录")
1.3.base64模块介绍
base64是通用的加密方式，并且可以进行解密
1.4.base64模块的常用方法
1 # coding:utf-8 2 3 import base64 4 5 def encode(data): 6 if isinstance(data,str): 7 data=data.encode('utf-8') 8 elif isinstance(data,bytes): 9 data=data 10 else: 11 raise TypeError("data need bytes or str") 12 13 return base64.encodebytes(data).decode('utf-8') 14 15 def decode(data): 16 if not isinstance(data,bytes): 17 raise TypeError("data need bytes or str") 18 return base64.decodebytes(data).decode('utf-8') 19 20 if __name__=="__main__": 21 result=encode("你好，张三") 22 print(result) 23 new_result=decode(result.encode('utf-8')) 24 print(new_result)1 # coding:utf-8 2 3 import base64 4 5 #防止被别人破解，可以自己加一些加密手法 6 replace_one='%' 7 replace_two='$' 8 def encode(data): 9 if isinstance(data,str): 10 data=data.encode('utf-8') 11 elif isinstance(data,bytes): 12 data=data 13 else: 14 raise TypeError("data need bytes or str") 15 16 _data=base64.encodebytes(data).decode('utf-8') 17 _data=_data.replace('5',replace_one).replace('2',replace_two) 18 return _data 19 20 def decode(data): 21 if not isinstance(data,bytes): 22 raise TypeError("data need bytes or str") 23 _data=data.replace(replace_one.encode('utf-8'),b'5').replace(replace_two.encode('utf-8'),b'2') 24 return base64.decodebytes(_data).decode('utf-8') 25 26 if __name__=="__main__": 27 result=encode("你好，张三") 28 print(result) 29 new_result=decode(result.encode('utf-8')) 30 print(new_result)
2.日志模块
2.1.日志的作用
程序的日记，记录程序的行为，记录程序重要信息记录
2.2.日志的等级
DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL
2.3.logging模块的使用
1 # encoding:utf-8 2 3 import logging 4 import os 5 def init_log(path): 6 if os.path.exists(path): 7 mode='a' 8 else: 9 mode='w' 10 11 logging.basicConfig( 12 level=logging.WARNING, 13 format='%(asctime)s %(filename)s [lines:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', 14 filename=path, 15 filemode=mode 16 ) 17 return logging 18 19 if __name__=="__main__": 20 current_path=os.getcwd() 21 log_path=os.path.join(current_path,'back.log') 22 log=init_log(log_path) 23 log.info('你好，张三') 24 log.warning('你好，张三') 25 log.error('你好，张三') 26 log.debug('你好，张三') 27 logging.critical('你好，张三') 28 29 print(logging.DEBUG) #10 30 print(logging.INFO) #20 31 print(logging.WARNING) #30 32 print(logging.ERROR) #40 33 print(logging.CRITICAL) #50
3.虚拟环境
3.1.认识虚拟环境
3.2.Python中的虚拟环境工具
virtualenv：
- 命令行下使用
- ①安装：pip install virtualenv
- ②选择安装目录
- ③安装虚拟环境：virtualenv -p python3(安装环境的版本) penv(虚拟环境名称)
- ④启动虚拟环境，进入./penv/bin目录输入active
- ⑤退出虚拟环境：deactive
成功进入虚拟环境
有的人在这可能报错，报错解决如下：
在PowerShell中输入"set-ExecutionPolicy RemoteSigned"来修改，在冒号后输入Y按回车
4.常用函数的集合
1 # coding:utf-8 2 3 #abs用法 4 print(abs(-10),abs(0)) #10 0 5 6 #all用法 7 print(all(['a' in 'abc',True,None])) #False 8 9 #help用法 10 print(help(list)) #Help on class list in module builtins:.................... 11 12 #enumerate 13 for index,item in enumerate([444,555,666]): 14 print(index,item) 15 ''' 16 0 444 17 1 555 18 2 666 19 ''' 20 21 #input用法 22 data=input("请输入信息：") 23 print(data)
1 # coding:utf-8 2 3 #isintance用法 4 print(isinstance("aaa",str)) #True 5 print(isinstance(123,str)) #False 6 7 #type用法 8 print(type((1,2,3))) #<class 'tuple'> 9 10 #dir用法 11 print(dir(dict)) # 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values'.................. 12 13 #vars用法 14 class Test(object): 15 a=111 16 def __init__(self): 17 self.b=222 18 self.c=333 19 test=Test() 20 print(vars(test)) #{'b': 222, 'c': 333} 21 22 #hasattr用法 23 print(hasattr(test,'a')) #True 24 print(hasattr(test,'b')) #True 25 print(hasattr(test,'c')) #True 26 print(hasattr(test,'d')) #False 27 print(hasattr(list,"append")) #True
1 # coding:utf-8 2 3 class Test(object): 4 a=111 5 def __init__(self): 6 self.b=222 7 self.c=333 8 test=Test() 9 10 #setattr用法 11 setattr(test,'d',444) 12 print(test.d) #444 13 print(vars(test)) #{'b': 222, 'c': 333, 'd': 444} 14 15 #getattr的用法 16 print(getattr(test,'d')) #444 17 print(getattr(list,'append')) #<method 'append' of 'list' objects> 18 19 #any的用法 20 #any--->or 21 #all--->and 22 print(any([None,'',0,True])) #True 23 print(any([None,'',0])) #False
5.random模块
Python随机模块-random：
- random.random
- random.uniform
- random.randint
- random.choice
- random.sample
- random.randrange
choice可以传入列表、字符串等
sample返回指定个数元素，sample函数返回的都是列表
randrange根据步长去取随机数，可以用作取奇偶数，相当于一个choice函数里面嵌套了一个range函数
1 # coding:utf-8 2 3 import random 4 5 gifts=['iphone','ipad','car','tv'] 6 7 def chioce_gifts(): 8 gift=random.choice(gifts) 9 print('你得到了%s' % gift) 10 11 def chioce_gift_new(): 12 count=random.randrange(0,100,1) 13 if 0 <= count <= 50: 14 print('你中了一个iphone') 15 elif 50 < count <= 70: 16 print('你中了一个ipad') 17 elif 70 < count < 90: 18 print('你中了一个tv') 19 elif count >= 90: 20 print('你中了一个car') 21 22 if __name__=="__main__": 23 chioce_gifts() 24 chioce_gift_new()1 # coding:utf-8 2 3 import random 4 5 happy = { 6 "1": {"name": "富强福", "num": 0}, 7 "2": {"name": "和谐福", "num": 0}, 8 "3": {"name": "友善福", "num": 0}, 9 "4": {"name": "爱国福", "num": 0}, 10 "5": {"name": "敬业福", "num": 0} 11 } 12 13 print("集五福，迎新春~\n") 14 while True: 15 start = input("按下<Enter>键集五福，迎新春") 16 if isinstance(start, str): 17 number = random.randint(1, 5) 18 for k, v in happy.items(): 19 if str(number) == k: 20 v["num"] = v["num"] + 1 21 print("获取到: {}".format(v["name"])) 22 23 print("当前拥有的福:") 24 for k, v in happy.items(): 25 print(v["name"], ":", v["num"], end="\t\t") 26 print("\n")
6.Python的高阶函数
6.1.迭代器
什么是迭代器：
- 迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。
- 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
- 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
- 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
- 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器
如何生成迭代器：
迭代器的用法：
1 #!/usr/bin/python3 2 3 import sys # 引入 sys 模块 4 5 list=[1,2,3,4] 6 it = iter(list) # 创建迭代器对象 7 8 while True: 9 try: 10 print (next(it)) 11 except StopIteration: 12 sys.exit()迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：
1 #!/usr/bin/python3 2 3 list=[1,2,3,4] 4 it = iter(list) # 创建迭代器对象 5 for x in it: 6 print (x, end=" ")迭代器常用方法之生成迭代器：
- 在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。
- 跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
- 在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
- 调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。
1 #!/usr/bin/python3 2 3 import sys 4 5 def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契 6 a, b, counter = 0, 1, 0 7 while True: 8 if (counter > n): 9 return 10 yield a 11 a, b = b, a + b 12 counter += 1 13 f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成 14 15 while True: 16 try: 17 print (next(f), end=" ") 18 except StopIteration: 19 sys.exit()
- 打个比方的话，yield有点像断点。 加了yield的函数，每次执行到有yield的时候，会返回yield后面的值 并且函数会暂停，直到下次调用或迭代终止；
- yield后面可以加多个数值（可以是任意类型），但返回的值是元组类型的。
1 def get(): 2 m = 0 3 n = 2 4 l = ['s',1,3] 5 k = {1:1,2:2} 6 p = ('2','s','t') 7 while True: 8 m += 1 9 yield m 10 yield m ,n ,l ,k ,p 11 12 it = get() 13 print(next(it)) #1 14 print(next(it)) #(1, 2, ['s', 1, 3], {1: 1, 2: 2}, ('2', 's', 't')) 15 16 print(next(it)) #2 17 print(type(next(it))) #<class 'tuple'>迭代器常用方法之for循环获取：
迭代器小结：
1 # coding:utf-8 2 import sys 3 4 #1.迭代器好处： 5 # 当数据量过大时，比如人口普查这类信息，全部加载到内存里面再去读，就会很慢，通过迭代器，用迭代器对象按需逐个调去加载，而不是全部加载，性能会有很大的提高。 6 7 #2.迭代器对象的创建 8 #2.1使用iter()函数创建 9 10 person=["张三","李四","王五"] 11 person_iter=iter(person) 12 #2.2使用for循环创建 13 person_for=(i for i in person) 14 #2.3使用yield跟循环配合创建 15 def test(): 16 for i in person: 17 yield i 18 person_yield=test() 19 20 #3.读取迭代器对象信息 21 #3.1使用next()方法，调用，使用一次返回一次，不会全部返回 22 print(next(person_iter)) #张三 23 print(next(person_for)) #张三 24 print(next(person_yield)) #张三 25 #3.2使用循环将迭代器对象内容全部遍历出来 26 for i in person_iter: 27 print(i,end=" ") #由于person_iter对象上面已经调用过一次了，所以打印李四 王五，下面同理 28 print() 29 while True: 30 try: 31 print(next(person_for),end="") 32 print(next(person_yield),end="") 33 #输出：李四李四王五王五 34 except StopIteration: 35 sys.exit()
6.2.Python的高阶函数
6.2.1.filter
描述:
filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用 list() 来转换。
该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。
语法:
以下是 filter() 方法的语法:
filter(function, iterable)参数:
- function -- 判断函数。
- iterable -- 可迭代对象。
返回值:
返回一个迭代器对象
实例:
以下展示了使用 filter 函数的实例：
#!/usr/bin/python3 def is_odd(n): return n % 2 == 1 tmplist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) newlist = list(tmplist) print(newlist) #[1, 3, 5, 7, 9]6.2.2.map
描述:
map() 函数会根据提供的函数对指定序列做映射。
第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。
语法:
以下是 map() 方法的语法:
map(function, iterable, ...)参数:
- function -- 函数
- iterable -- 一个或多个序列
返回值:
返回一个迭代器。
实例:
以下实例展示了 map() 的使用方法：
def square(x) : # 计算平方数 return x ** 2 map(square, [1,2,3,4,5]) # 计算列表各个元素的平方 list(map(square, [1,2,3,4,5])) # 使用 list() 转换为列表 #[1, 4, 9, 16, 25] list(map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])) # 使用 lambda 匿名函数 #[1, 4, 9, 16, 25]6.2.3.reduce
描述:
reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。
函数将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。
注意：Python3.x reduce() 已经被移到 functools 模块里，如果我们要使用，需要引入 functools 模块来调用 reduce() 函数：
from functools import reduce语法:
reduce() 函数语法：
reduce(function, iterable[, initializer])参数:
- function -- 函数，有两个参数
- iterable -- 可迭代对象
- initializer -- 可选，初始参数
返回值:
返回函数计算结果。
实例:
以下实例展示了 reduce() 的使用方法：
1 #!/usr/bin/python 2 from functools import reduce 3 4 def add(x, y) : # 两数相加 5 return x + y 6 sum1 = reduce(add, [1,2,3,4,5]) # 计算列表和：1+2+3+4+5 7 sum2 = reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5]) # 使用 lambda 匿名函数 8 print(sum1) #15 9 print(sum2) #15