常用模块的使用
一、time&datetime在Python中,通常有这几种方式来表示时间: 1、时间戳(timestamp):通常来说,时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”,返回的是float类型。 2、格式化的时间字符串(Format String) 3、结构化的时间(struct_time):struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年,月,日,时,分,秒,一年中第几周,一年中第几天,夏令时) import time #--------------------------我们先以当前时间为准,让大家快速认识三种形式的时间 print(time.time()) # 时间戳:1487130156.419527 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) #格式化的时间字符串:‘2017-02-15 11:40:53‘ print(time.localtime()) #本地时区的struct_time print(time.gmtime()) #UTC时区的struct_time %a Locale’s abbreviated weekday name. %A Locale’s full weekday name. %b Locale’s abbreviated month name. %B Locale’s full month name. %c Locale’s appropriate date and time representation. %d Day of the month as a decimal number [01,31]. %H Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23]. %I Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12]. %j Day of the year as a decimal number [001,366]. %m Month as a decimal number [01,12]. %M Minute as a decimal number [00,59]. %p Locale’s equivalent of either AM or PM. (1) %S Second as a decimal number [00,61]. (2) %U Week number of the year (Sunday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Sunday are considered to be in week 0. (3) %w Weekday as a decimal number [0(Sunday),6]. %W Week number of the year (Monday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Monday are considered to be in week 0. (3) %x Locale’s appropriate date representation. %X Locale’s appropriate time representation. %y Year without century as a decimal number [00,99]. %Y Year with century as a decimal number. %z Time zone offset indicating a positive or negative time difference from UTC/GMT of the form +HHMM or -HHMM,where H represents decimal hour digits and M represents decimal minute digits [-23:59,+23:59]. %Z Time zone name (no characters if no time zone exists). %% A literal ‘%‘ character. 格式化字符串的时间格式 其中计算机认识的时间只能是‘时间戳‘格式,而程序员可处理的或者说人类能看懂的时间有: ‘格式化的时间字符串‘,‘结构化的时间‘?,于是有了下图的转换关系 #--------------------------按图1转换时间 # localtime([secs]) # 将一个时间戳转换为当前时区的struct_time。secs参数未提供,则以当前时间为准。 time.localtime() time.localtime(1473525444.037215) # gmtime([secs]) 和localtime()方法类似,gmtime()方法是将一个时间戳转换为UTC时区(0时区)的struct_time。 # mktime(t) : 将一个struct_time转化为时间戳。 print(time.mktime(time.localtime()))#1473525749.0 # strftime(format[,t]) : 把一个代表时间的元组或者struct_time(如由time.localtime()和 # time.gmtime()返回)转化为格式化的时间字符串。如果t未指定,将传入time.localtime()。如果元组中任何一个 # 元素越界,ValueError的错误将会被抛出。 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime()))#2016-09-11 00:49:56 # time.strptime(string[,format]) # 把一个格式化时间字符串转化为struct_time。实际上它和strftime()是逆操作。 print(time.strptime(‘2011-05-05 16:37:06‘,‘%Y-%m-%d %X‘)) #time.struct_time(tm_year=2011,tm_mon=5,tm_mday=5,tm_hour=16,tm_min=37,tm_sec=6, # tm_wday=3,tm_yday=125,tm_isdst=-1) #在这个函数中,format默认为:"%a %b %d %H:%M:%S %Y"。 #--------------------------按图2转换时间 # asctime([t]) : 把一个表示时间的元组或者struct_time表示为这种形式:‘Sun Jun 20 23:21:05 1993‘。 # 如果没有参数,将会将time.localtime()作为参数传入。 print(time.asctime())#Sun Sep 11 00:43:43 2016 # ctime([secs]) : 把一个时间戳(按秒计算的浮点数)转化为time.asctime()的形式。如果参数未给或者为 # None的时候,将会默认time.time()为参数。它的作用相当于time.asctime(time.localtime(secs))。 print(time.ctime()) # Sun Sep 11 00:46:38 2016 print(time.ctime(time.time())) # Sun Sep 11 00:46:38 2016 #时间加减 import datetime # print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925 #print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) ) # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-19 # print(datetime.datetime.now() ) # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分 # # c_time = datetime.datetime.now() # print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换 datetime模块 二、randomimport random print(random.random())#(0,1)----float 大于0且小于1之间的小数 print(random.randint(1,3)) #[1,3] 大于等于1且小于等于3之间的整数 print(random.randrange(1,3)) #[1,3) 大于等于1且小于3之间的整数 print(random.choice([1,‘23‘,[4,5]]))#1或者23或者[4,5] print(random.sample([1,5]],2))#列表元素任意2个组合 print(random.uniform(1,3))#大于1小于3的小数,如1.927109612082716 item=[1,3,5,7,9] random.shuffle(item) #打乱item的顺序,相当于"洗牌" print(item) import random def make_code(n): res=‘‘ for i in range(n): s1=chr(random.randint(65,90)) s2=str(random.randint(0,9)) res+=random.choice([s1,s2]) return res print(make_code(9)) 生成随机验证码 三、osos模块是与操作系统交互的一个接口 os.getcwd() 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径 os.chdir("dirname") 改变当前脚本工作目录;相当于shell下cd os.curdir 返回当前目录: (‘.‘) os.pardir 获取当前目录的父目录字符串名:(‘..‘) os.makedirs(‘dirname1/dirname2‘) 可生成多层递归目录 os.removedirs(‘dirname1‘) 若目录为空,则删除,并递归到上一级目录,如若也为空,则删除,依此类推 os.mkdir(‘dirname‘) 生成单级目录;相当于shell中mkdir dirname os.rmdir(‘dirname‘) 删除单级空目录,若目录不为空则无法删除,报错;相当于shell中rmdir dirname os.listdir(‘dirname‘) 列出指定目录下的所有文件和子目录,包括隐藏文件,并以列表方式打印 os.remove() 删除一个文件 os.rename("oldname","newname") 重命名文件/目录 os.stat(‘path/filename‘) 获取文件/目录信息 os.sep 输出操作系统特定的路径分隔符,win下为"",Linux下为"/" os.linesep 输出当前平台使用的行终止符,win下为"tn",Linux下为"n" os.pathsep 输出用于分割文件路径的字符串 win下为;,Linux下为: os.name 输出字符串指示当前使用平台。win->‘nt‘; Linux->‘posix‘ os.system("bash command") 运行shell命令,直接显示 os.environ 获取系统环境变量 os.path.abspath(path) 返回path规范化的绝对路径 os.path.split(path) 将path分割成目录和文件名二元组返回 os.path.dirname(path) 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素 os.path.basename(path) 返回path最后的文件名。如何path以/或结尾,那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素 os.path.exists(path) 如果path存在,返回True;如果path不存在,返回False os.path.isabs(path) 如果path是绝对路径,返回True os.path.isfile(path) 如果path是一个存在的文件,返回True。否则返回False os.path.isdir(path) 如果path是一个存在的目录,则返回True。否则返回False os.path.join(path1[,path2[,...]]) 将多个路径组合后返回,第一个绝对路径之前的参数将被忽略 os.path.getatime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间 os.path.getmtime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间 os.path.getsize(path) 返回path的大小 在Linux和Mac平台上,该函数会原样返回path,在windows平台上会将路径中所有字符转换为小写,并将所有斜杠转换为饭斜杠。 >>> os.path.normcase(‘c:/windowssystem32‘) ‘c:windowssystem32‘ 规范化路径,如..和/ >>> os.path.normpath(‘c://windowsSystem32../Temp/‘) ‘c:windowsTemp‘ >>> a=‘/Users/jieli/test1/a1/\aa.py/../..‘ >>> print(os.path.normpath(a)) /Users/jieli/test1 os路径处理 #方式一:推荐使用 import os #具体应用 import os,sys possible_topdir = os.path.normpath(os.path.join( os.path.abspath(__file__),os.pardir,#上一级 os.pardir,os.pardir )) sys.path.insert(0,possible_topdir) #方式二:不推荐使用 os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) 四、syssys.argv 命令行参数List,第一个元素是程序本身路径
sys.exit(n) 退出程序,正常退出时exit(0)
sys.version 获取Python解释程序的版本信息
sys.maxint 最大的Int值
sys.path 返回模块的搜索路径,初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
sys.platform 返回操作系统平台名称
#=========知识储备========== #进度条的效果 [# ] [## ] [### ] [#### ] #指定宽度 print(‘[%-15s]‘ %‘#‘) print(‘[%-15s]‘ %‘##‘) print(‘[%-15s]‘ %‘###‘) print(‘[%-15s]‘ %‘####‘) #打印% print(‘%s%%‘ %(100)) #第二个%号代表取消第一个%的特殊意义 #可传参来控制宽度 print(‘[%%-%ds]‘ %50) #[%-50s] print((‘[%%-%ds]‘ %50) %‘#‘) print((‘[%%-%ds]‘ %50) %‘##‘) print((‘[%%-%ds]‘ %50) %‘###‘) #=========实现打印进度条函数========== import sys import time def progress(percent,width=50): if percent >= 1: percent=1 show_str=(‘[%%-%ds]‘ %width) %(int(width*percent)*‘#‘) print(‘r%s %d%%‘ %(show_str,int(100*percent)),file=sys.stdout,flush=True,end=‘‘) #=========应用========== data_size=1025 recv_size=0 while recv_size < data_size: time.sleep(0.1) #模拟数据的传输延迟 recv_size+=1024 #每次收1024 percent=recv_size/data_size #接收的比例 progress(percent,width=70) #进度条的宽度70 打印进度条 五、shutil高级的 文件、文件夹、压缩包 处理模块 shutil.copyfileobj(fsrc,fdst[,length]) 1 import shutil 2 3 shutil.copyfileobj(open(‘old.xml‘,‘r‘),open(‘new.xml‘,‘w‘))
? shutil.copyfile(src,dst) 1 shutil.copyfile(‘f1.log‘,‘f2.log‘) #目标文件无需存在
? shutil.copymode(src,dst) 1 shutil.copymode(‘f1.log‘,‘f2.log‘) #目标文件必须存在
? shutil.copystat(src,dst) 1 shutil.copystat(‘f1.log‘,‘f2.log‘) #目标文件必须存在
? shutil.copy(src,dst) 1 import shutil 2 3 shutil.copy(‘f1.log‘,‘f2.log‘)
? shutil.copy2(src,dst) 1 import shutil 2 3 shutil.copy2(‘f1.log‘,‘f2.log‘)
? shutil.ignore_patterns(*patterns) 1 import shutil 2 3 shutil.copytree(‘folder1‘,‘folder2‘,ignore=shutil.ignore_patterns(‘*.pyc‘,‘tmp*‘)) #目标目录不能存在,注意对folder2目录父级目录要有可写权限,ignore的意思是排除
import shutil shutil.copytree(‘f1‘,‘f2‘,symlinks=True,ignore=shutil.ignore_patterns(‘*.pyc‘,‘tmp*‘)) ‘‘‘ 通常的拷贝都把软连接拷贝成硬链接,即对待软连接来说,创建新的文件 ‘‘‘ 拷贝软连接 ? shutil.rmtree(path[,ignore_errors[,onerror]]) 1 import shutil 2 3 shutil.rmtree(‘folder1‘)
? shutil.move(src,dst) 1 import shutil 2 3 shutil.move(‘folder1‘,‘folder3‘)
? shutil.make_archive(base_name,format,...) 创建压缩包并返回文件路径,例如:zip、tar 创建压缩包并返回文件路径,例如:zip、tar
1 #将 /data 下的文件打包放置当前程序目录 2 import shutil 3 ret = shutil.make_archive("data_bak",‘gztar‘,root_dir=‘/data‘) 4 5 6 #将 /data下的文件打包放置 /tmp/目录 7 import shutil 8 ret = shutil.make_archive("/tmp/data_bak",root_dir=‘/data‘)
shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的,详细: import zipfile # 压缩 z = zipfile.ZipFile(‘laxi.zip‘,‘w‘) z.write(‘a.log‘) z.write(‘data.data‘) z.close() # 解压 z = zipfile.ZipFile(‘laxi.zip‘,‘r‘) z.extractall(path=‘.‘) z.close() zipfile压缩解压缩 import tarfile # 压缩 >>> t=tarfile.open(‘/tmp/egon.tar‘,‘w‘) >>> t.add(‘/test1/a.py‘,arcname=‘a.bak‘) >>> t.add(‘/test1/b.py‘,arcname=‘b.bak‘) >>> t.close() # 解压 >>> t=tarfile.open(‘/tmp/egon.tar‘,‘r‘) >>> t.extractall(‘/egon‘) >>> t.close() tarfile压缩解压缩 六、json&pickle之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象,不过,eval方法是有局限性的,对于普通的数据类型,json.loads和eval都能用,但遇到特殊类型的时候,eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式,并返回表达式的值。 1 import json 2 x="[null,true,false,1]" 3 print(eval(x)) #报错,无法解析null类型,而json就可以 4 print(json.loads(x))?
什么是序列化? 我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化,在Python中叫pickling,在其他语言中也被称之为serialization,marshalling,flattening等等,都是一个意思。 为什么要序列化? 1:持久保存状态 需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化,在编程语言中,‘状态‘会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。 内存是无法永久保存数据的,当程序运行了一段时间,我们断电或者重启程序,内存中关于这个程序的之前一段时间的数据(有结构)都被清空了。 在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来(保存到文件中),以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据,然后继续执行,这就是序列化。 具体的来说,你玩使命召唤闯到了第13关,你保存游戏状态,关机走人,下次再玩,还能从上次的位置开始继续闯关。或如,虚拟机状态的挂起等。 2:跨平台数据交互 序列化之后,不仅可以把序列化后的内容写入磁盘,还可以通过网络传输到别的机器上,如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式,那么便打破了平台/语言差异化带来的限制,实现了跨平台数据交互。 反过来,把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化,即unpickling。 如何序列化之json和pickle: json如果我们要在不同的编程语言之间传递对象,就必须把对象序列化为标准格式,比如XML,但更好的方法是序列化为JSON,因为JSON表示出来就是一个字符串,可以被所有语言读取,也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式,并且比XML更快,而且可以直接在Web页面中读取,非常方便。 JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象,JSON和Python内置的数据类型对应如下: 1 import json 2 3 dic={‘name‘:‘alvin‘,‘age‘:23,‘sex‘:‘male‘} 4 print(type(dic))#<class ‘dict‘> 5 6 j=json.dumps(dic) 7 print(type(j))#<class ‘str‘> 8 9 10 f=open(‘序列化对象‘,‘w‘) 11 f.write(j) #-------------------等价于json.dump(dic,f) 12 f.close() 13 #-----------------------------反序列化<br> 14 import json 15 f=open(‘序列化对象‘) 16 data=json.loads(f.read())# 等价于data=json.load(f)
import json #dct="{‘1‘:111}"#json 不认单引号 #dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{‘one‘: 1} dct=‘{"1":"111"}‘ print(json.loads(dct)) #conclusion: # 无论数据是怎样创建的,只要满足json格式,就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads 注意点 pickle 1 import pickle 2 3 dic={‘name‘:‘alvin‘,‘sex‘:‘male‘} 4 5 print(type(dic))#<class ‘dict‘> 6 7 j=pickle.dumps(dic) 8 print(type(j))#<class ‘bytes‘> 9 10 11 f=open(‘序列化对象_pickle‘,‘wb‘)#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是‘bytes‘ 12 f.write(j) #-------------------等价于pickle.dump(dic,f) 13 14 f.close() 15 #-------------------------反序列化 16 import pickle 17 f=open(‘序列化对象_pickle‘,‘rb‘) 18 19 data=pickle.loads(f.read())# 等价于data=pickle.load(f) 20 21 22 print(data[‘age‘])
? ? Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样,就是它只能用于Python,并且可能不同版本的Python彼此都不兼容,因此,只能用Pickle保存那些不重要的数据,不能成功地反序列化也没关系。 七、shelvehelve模块比pickle模块简单,只有一个open函数,返回类似字典的对象,可读可写;key必须为字符串,而值可以是python所支持的数据类型 import shelve f=shelve.open(r‘sheve.txt‘) # f[‘stu1_info‘]={‘name‘:‘egon‘,‘age‘:18,‘hobby‘:[‘piao‘,‘smoking‘,‘drinking‘]} # f[‘stu2_info‘]={‘name‘:‘gangdan‘,‘age‘:53} # f[‘school_info‘]={‘website‘:‘http://www.pypy.org‘,‘city‘:‘beijing‘} print(f[‘stu1_info‘][‘hobby‘]) f.close()
八、xmlxml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议,跟json差不多,但json使用起来更简单,不过,古时候,在json还没诞生的黑暗年代,大家只能选择用xml呀,至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml。 xml的格式如下,就是通过<>节点来区别数据结构的: <?xml version="1.0"?> <data> <country name="Liechtenstein"> <rank updated="yes">2</rank> <year>2008</year> <gdppc>141100</gdppc> <neighbor name="Austria" direction="E"/> <neighbor name="Switzerland" direction="W"/> </country> <country name="Singapore"> <rank updated="yes">5</rank> <year>2011</year> <gdppc>59900</gdppc> <neighbor name="Malaysia" direction="N"/> </country> <country name="Panama"> <rank updated="yes">69</rank> <year>2011</year> <gdppc>13600</gdppc> <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/> <neighbor name="Colombia" direction="E"/> </country> </data> xml数据 xml协议在各个语言里的都 是支持的,在python中可以用以下模块操作xml: import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse("xmltest.xml") root = tree.getroot() print(root.tag) #遍历xml文档 for child in root: print(child.tag,child.attrib) for i in child: print(i.tag,i.text) #只遍历year 节点 for node in root.iter(‘year‘): print(node.tag,node.text) #--------------------------------------- import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse("xmltest.xml") root = tree.getroot() #修改 for node in root.iter(‘year‘): new_year = int(node.text) + 1 node.text = str(new_year) node.set("updated","yes") tree.write("xmltest.xml") #删除node for country in root.findall(‘country‘): rank = int(country.find(‘rank‘).text) if rank > 50: root.remove(country) tree.write(‘output.xml‘) 自己创建xml文档: import xml.etree.ElementTree as ET new_xml = ET.Element("namelist") name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"}) age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"}) sex = ET.SubElement(name,"sex") sex.text = ‘33‘ name2 = ET.SubElement(new_xml,attrib={"enrolled":"no"}) age = ET.SubElement(name2,"age") age.text = ‘19‘ et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象 et.write("test.xml",encoding="utf-8",xml_declaration=True) ET.dump(new_xml) #打印生成的格式 创建xml文档 九、configparser配置文件如下:# 注释1 ; 注释2 [section1] k1 = v1 k2:v2 user=egon age=18 is_admin=true salary=31
读取import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read(‘a.cfg‘) #查看所有的标题 res=config.sections() #[‘section1‘,‘section2‘] print(res) #查看标题section1下所有key=value的key options=config.options(‘section1‘) print(options) #[‘k1‘,‘k2‘,‘user‘,‘age‘,‘is_admin‘,‘salary‘] #查看标题section1下所有key=value的(key,value)格式 item_list=config.items(‘section1‘) print(item_list) #[(‘k1‘,‘v1‘),(‘k2‘,‘v2‘),(‘user‘,‘egon‘),(‘age‘,‘18‘),(‘is_admin‘,‘true‘),(‘salary‘,‘31‘)] #查看标题section1下user的值=>字符串格式 val=config.get(‘section1‘,‘user‘) print(val) #egon #查看标题section1下age的值=>整数格式 val1=config.getint(‘section1‘,‘age‘) print(val1) #18 #查看标题section1下is_admin的值=>布尔值格式 val2=config.getboolean(‘section1‘,‘is_admin‘) print(val2) #True #查看标题section1下salary的值=>浮点型格式 val3=config.getfloat(‘section1‘,‘salary‘) print(val3) #31.0
改写import configparser config=configparser.ConfigParser() config.read(‘a.cfg‘,encoding=‘utf-8‘) #删除整个标题section2 config.remove_section(‘section2‘) #删除标题section1下的某个k1和k2 config.remove_option(‘section1‘,‘k1‘) config.remove_option(‘section1‘,‘k2‘) #判断是否存在某个标题 print(config.has_section(‘section1‘)) #判断标题section1下是否有user print(config.has_option(‘section1‘,‘‘)) #添加一个标题 config.add_section(‘egon‘) #在标题egon下添加name=egon,age=18的配置 config.set(‘egon‘,‘name‘,‘egon‘) config.set(‘egon‘,‘age‘,18) #报错,必须是字符串 #最后将修改的内容写入文件,完成最终的修改 config.write(open(‘a.cfg‘,‘w‘))
import configparser config = configparser.ConfigParser() config["DEFAULT"] = {‘ServerAliveInterval‘: ‘45‘,‘Compression‘: ‘yes‘,‘CompressionLevel‘: ‘9‘} config[‘bitbucket.org‘] = {} config[‘bitbucket.org‘][‘User‘] = ‘hg‘ config[‘topsecret.server.com‘] = {} topsecret = config[‘topsecret.server.com‘] topsecret[‘Host Port‘] = ‘50022‘ # mutates the parser topsecret[‘ForwardX11‘] = ‘no‘ # same here config[‘DEFAULT‘][‘ForwardX11‘] = ‘yes‘ with open(‘example.ini‘,‘w‘) as configfile: config.write(configfile) 十、hashilb# 1、什么叫hash:hash是一种算法(3.x里代替了md5模块和sha模块,主要提供 SHA1,SHA224,SHA256,SHA384,SHA512 ,MD5 算法),该算法接受传入的内容,经过运算得到一串hash值 # 2、hash值的特点是: #2.1 只要传入的内容一样,得到的hash值必然一样=====>要用明文传输密码文件完整性校验 #2.2 不能由hash值返解成内容=======》把密码做成hash值,不应该在网络传输明文密码 #2.3 只要使用的hash算法不变,无论校验的内容有多大,得到的hash值长度是固定的
?hash算法就像一座工厂,工厂接收你送来的原材料(可以用m.update()为工厂运送原材料),经过加工返回的产品就是hash值 1 import hashlib 2 3 m=hashlib.md5()# m=hashlib.sha256() 4 5 m.update(‘hello‘.encode(‘utf8‘)) 6 print(m.hexdigest()) #5d41402abc4b2a76b9719d911017c592 7 8 m.update(‘alvin‘.encode(‘utf8‘)) 9 10 print(m.hexdigest()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af 11 12 m2=hashlib.md5() 13 m2.update(‘helloalvin‘.encode(‘utf8‘)) 14 print(m2.hexdigest()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af 15 16 ‘‘‘ 17 注意:把一段很长的数据update多次,与一次update这段长数据,得到的结果一样 18 但是update多次为校验大文件提供了可能。 19 ‘‘‘
? 以上加密算法虽然依然非常厉害,但时候存在缺陷,即:通过撞库可以反解。所以,有必要对加密算法中添加自定义key再来做加密。 1 import hashlib 2 3 # ######## 256 ######## 4 5 hash = hashlib.sha256(‘898oaFs09f‘.encode(‘utf8‘)) 6 hash.update(‘alvin‘.encode(‘utf8‘)) 7 print (hash.hexdigest())#e79e68f070cdedcfe63eaf1a2e92c83b4cfb1b5c6bc452d214c1b7e77cdfd1c7
import hashlib passwds=[ ‘alex3714‘,‘alex1313‘,‘alex94139413‘,‘alex123456‘,‘123456alex‘,‘a123lex‘,] def make_passwd_dic(passwds): dic={} for passwd in passwds: m=hashlib.md5() m.update(passwd.encode(‘utf-8‘)) dic[passwd]=m.hexdigest() return dic def break_code(cryptograph,passwd_dic): for k,v in passwd_dic.items(): if v == cryptograph: print(‘密码是===> |