hashlib模塊

算法介紹

Python的hashlib提供了常見的摘要算法，如MD5，SHA1等等。

什么是摘要算法呢？摘要算法又稱哈希算法、散列算法。它通過一個函數，把任意長度的數據轉換為一個長度固定的數據串（通常用16進制的字符串表示）。

摘要算法就是通過摘要函數f()對任意長度的數據data計算出固定長度的摘要digest，目的是為了發現原始數據是否被人篡改過。

摘要算法之所以能指出數據是否被篡改過，就是因為摘要函數是一個單向函數，計算f(data)很容易，但通過digest反推data卻非常困難。而且，對原始數據做一個bit的修改，都會導致計算出的摘要完全不同。

我們以常見的摘要算法MD5為例，計算出一個字符串的MD5值：

import hashlibmd5 = hashlib.md5() md5.update('how to use md5 in python hashlib?') print md5.hexdigest()計算結果如下： d26a53750bc40b38b65a520292f69306

如果數據量很大，可以分塊多次調用update()，最后計算的結果是一樣的：

md5 = hashlib.md5() md5.update('how to use md5 in ') md5.update('python hashlib?') print md5.hexdigest()

MD5是最常見的摘要算法，速度很快，生成結果是固定的128 bit字節，通常用一個32位的16進制字符串表示。另一種常見的摘要算法是SHA1，調用SHA1和調用MD5完全類似：

import hashlibsha1 = hashlib.sha1() sha1.update('how to use sha1 in ') sha1.update('python hashlib?') print sha1.hexdigest()

SHA1的結果是160 bit字節，通常用一個40位的16進制字符串表示。比SHA1更安全的算法是SHA256和SHA512，不過越安全的算法越慢，而且摘要長度更長。

摘要算法應用

任何允許用戶登錄的網站都會存儲用戶登錄的用戶名和口令。如何存儲用戶名和口令呢？方法是存到數據庫表中：

name | password --------+---------- michael | 123456 bob | abc999 alice | alice2008

如果以明文保存用戶口令，如果數據庫泄露，所有用戶的口令就落入黑客的手里。此外，網站運維人員是可以訪問數據庫的，也就是能獲取到所有用戶的口令。正確的保存口令的方式是不存儲用戶的明文口令，而是存儲用戶口令的摘要，比如MD5：

username | password ---------+--------------------------------- michael | e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e bob | 878ef96e86145580c38c87f0410ad153 alice | 99b1c2188db85afee403b1536010c2c9

考慮這么個情況，很多用戶喜歡用123456，888888，password這些簡單的口令，于是，黑客可以事先計算出這些常用口令的MD5值，得到一個反推表：

'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e': '123456' '21218cca77804d2ba1922c33e0151105': '888888' '5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99': 'password'

這樣，無需破解，只需要對比數據庫的MD5，黑客就獲得了使用常用口令的用戶賬號。

對于用戶來講，當然不要使用過于簡單的口令。但是，我們能否在程序設計上對簡單口令加強保護呢？

由于常用口令的MD5值很容易被計算出來，所以，要確保存儲的用戶口令不是那些已經被計算出來的常用口令的MD5，這一方法通過對原始口令加一個復雜字符串來實現，俗稱“加鹽”：

hashlib.md5("salt".encode("utf8"))

經過Salt處理的MD5口令，只要Salt不被黑客知道，即使用戶輸入簡單口令，也很難通過MD5反推明文口令。

但是如果有兩個用戶都使用了相同的簡單口令比如123456，在數據庫中，將存儲兩條相同的MD5值，這說明這兩個用戶的口令是一樣的。有沒有辦法讓使用相同口令的用戶存儲不同的MD5呢？

如果假定用戶無法修改登錄名，就可以通過把登錄名作為Salt的一部分來計算MD5，從而實現相同口令的用戶也存儲不同的MD5。

摘要算法在很多地方都有廣泛的應用。要注意摘要算法不是加密算法，不能用于加密（因為無法通過摘要反推明文），只能用于防篡改，但是它的單向計算特性決定了可以在不存儲明文口令的情況下驗證用戶口令。

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configparser模塊

該模塊適用于配置文件的格式與windows ini文件類似，可以包含一個或多個節（section），每個節可以有多個參數（鍵=值）。

創建文件

來看一個好多軟件的常見文檔格式如下：

[DEFAULT] ServerAliveInterval = 45 Compression = yes CompressionLevel = 9 ForwardX11 = yes[bitbucket.org] User = hg[topsecret.server.com] Port = 50022 ForwardX11 = no

如果想用python生成一個這樣的文檔怎么做呢？

import configparserconfig = 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'}with open('example.ini', 'w') as configfile:config.write(configfile)

查找文件

import configparserconfig = configparser.ConfigParser()#---------------------------查找文件內容,基于字典的形式print(config.sections()) # [] config.read('example.ini')print(config.sections()) # ['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']print('bytebong.com' in config) # False print('bitbucket.org' in config) # Trueprint(config['bitbucket.org']["user"]) # hgprint(config['DEFAULT']['Compression']) #yesprint(config['topsecret.server.com']['ForwardX11']) #noprint(config['bitbucket.org']) #<Section: bitbucket.org>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'下所有鍵print(config.items('bitbucket.org')) #找到'bitbucket.org'下所有鍵值對print(config.get('bitbucket.org','compression')) # yes get方法Section下的key對應的value

增刪改操作

import configparserconfig = configparser.ConfigParser()config.read('example.ini')config.add_section('yuan')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

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函數式簡單配置

import logging logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warning('warning message') logging.error('error message') logging.critical('critical message')

默認情況下Python的logging模塊將日志打印到了標準輸出中，且只顯示了大于等于WARNING級別的日志，這說明默認的日志級別設置為WARNING（日志級別等級CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG），默認的日志格式為日志級別：Logger名稱：用戶輸出消息。

靈活配置日志級別，日志格式，輸出位置:

import logging 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', filename='/tmp/test.log', filemode='w') logging.debug('debug message') logging.info('info message') logging.warning('warning message') logging.error('error message') logging.critical('critical message')

配置參數：

logging.basicConfig()函數中可通過具體參數來更改logging模塊默認行為，可用參數有：filename：用指定的文件名創建FiledHandler，這樣日志會被存儲在指定的文件中。 filemode：文件打開方式，在指定了filename時使用這個參數，默認值為“a”還可指定為“w”。 format：指定handler使用的日志顯示格式。 datefmt：指定日期時間格式。 level：設置rootlogger（后邊會講解具體概念）的日志級別 stream：用指定的stream創建StreamHandler。可以指定輸出到sys.stderr,sys.stdout或者文件(f=open(‘test.log’,’w’))，默認為sys.stderr。若同時列出了filename和stream兩個參數，則stream參數會被忽略。format參數中可能用到的格式化串： %(name)s Logger的名字 %(levelno)s 數字形式的日志級別 %(levelname)s 文本形式的日志級別 %(pathname)s 調用日志輸出函數的模塊的完整路徑名，可能沒有 %(filename)s 調用日志輸出函數的模塊的文件名 %(module)s 調用日志輸出函數的模塊名 %(funcName)s 調用日志輸出函數的函數名 %(lineno)d 調用日志輸出函數的語句所在的代碼行 %(created)f 當前時間，用UNIX標準的表示時間的浮 點數表示 %(relativeCreated)d 輸出日志信息時的，自Logger創建以 來的毫秒數 %(asctime)s 字符串形式的當前時間。默認格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗號后面的是毫秒 %(thread)d 線程ID。可能沒有 %(threadName)s 線程名。可能沒有 %(process)d 進程ID。可能沒有 %(message)s用戶輸出的消息 View Code

logger對象配置

import logginglogger = logging.getLogger() # 創建一個handler，用于寫入日志文件 fh = logging.FileHandler('test.log')# 再創建一個handler，用于輸出到控制臺 ch = logging.StreamHandler()formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')fh.setFormatter(formatter) ch.setFormatter(formatter)logger.addHandler(fh) #logger對象可以添加多個fh和ch對象 logger.addHandler(ch)logger.debug('logger debug message') logger.info('logger info message') logger.warning('logger warning message') logger.error('logger error message') logger.critical('logger critical message')

logging庫提供了多個組件：Logger、Handler、Filter、Formatter。Logger對象提供應用程序可直接使用的接口，Handler發送日志到適當的目的地，Filter提供了過濾日志信息的方法，Formatter指定日志顯示格式。另外，可以通過：logger.setLevel(logging.Debug)設置級別,當然，也可以通過

fh.setLevel(logging.Debug)單對文件流設置某個級別。

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轉載于:https://www.cnblogs.com/bsxq/p/7592562.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python之路——常用模块2的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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