目录
- 第三十七篇 hashlib模块、hmac模块和logging模块
- 一、hashlib模块
- 1.hash是什么
- 2.撞库破解hash算法加密
- 二、hmac模块
- 三、logging模块
- 1.日志的五个级别
- 2.V3
- 3.日志配置文件
- 4.总结
- 一、hashlib模块
第三十七篇 hashlib模块、hmac模块和logging模块
一、hashlib模块
1.hash是什么
1.hashlib模块一般用于明文加密
2.hash是一种算法,在hashlib模块中主要提供了md5 等算法,传入的内容通过这些算法,会得到一串hash值
3.hash值的特点:
- 1.只要传入的内容一样,得到的hash值也一样(编译密码)
- 2.hash值不能反解成内容(较安全)
- 3.hash值长度固定,与输入的内容长度无关,可用于对文件的hash处理
import hashlib
# 必须先用md5算法得到一个值
# 写法一
m = hashlib.md5()
m.update('193827'.encode('utf-8')) # m.update(b'193827')
print(m.hexdigest())
# 写法二
m = hashlib.md5()
psw = '193827' # psw = b'193827'
m.update(psw.encode('utf-8')) # m.update(psw)
print(m.hexdigest())
2.撞库破解hash算法加密
import hashlib
# 通过撞库反解密码
# 在现实中可以利用某种工具在数据流中截到hash值密码
# 假使我们知道尽量多的密码设置习惯,猜到真实密码可能在下面的列表中
psw_list =[
'hash123',
'w5066637',
'lj999',
'hello666',
]
def make_psw(hash_psw):
for psw in psw_list:
m = hashlib.md5()
m.update(psw.encode('utf8')) # 对每个密码进行hash处理
if m.hexdigest() == hash_psw: # 判断密码的hash值是否等于给定的hash值
return psw
hash_psw = '1b4af629f8bd98035dc01c1b99f7eac7'
res = make_psw(hash_psw)
print(res)
二、hmac模块
1.为了防止密码被撞破,我们可以使用hmac模块,我们可以通过hmac.new()自定义一个key,用来给输入内容处理之后再加密
2.要保证hmac模块最终的结果一致,必须保证:
- 1.hmac.new括号内指定的初始值key一样
- 2.无论update多少次,校验的内容累加到一起是一样的内容
import hmac
m = hmac.new(b'new666') # 控制着生成密码的关键信息
m.update(b'lj123')
print(m.hexdigest())
m = hmac.new(b'new666lj123') # 和上面的key不一样
print(m.hexdigest()) # 因此结果也和上面的不一样
三、logging模块
logging模块主要用于生成日志
1.日志的五个级别
这个五个级别自下而上进行匹配 debug-->info-->warning-->error-->critical,默认最低级别为warning级别
logging.debug('调试信息') # 10
logging.info('正常信息') # 20
logging.warning('警告信息') # 30
logging.error('报错信息') # 40
logging.critical('严重错误信息') # 50
可在logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为,可用参数有:
filename:用指定的文件名创建FiledHandler(后边会具体讲解handler的概念),这样日志会被存储在指定的文件中。
filemode:文件打开方式,在指定了filename时使用这个参数,默认值为“a”还可指定为“w”。
format:指定handler使用的日志显示格式。
datefmt:指定日期时间格式。
level:设置rootlogger(后边会讲解具体概念)的日志级别
stream:用指定的stream创建StreamHandler。可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件,默认为sys.stderr。若同时列出了filename和stream两个参数,则stream参数会被忽略。
format参数中可能用到的格式化串:
%(name)s Logger的名字
%(levelno)s 数字形式的日志级别
%(levelname)s 文本形式的日志级别
%(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名,可能没有
%(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名
%(module)s 调用日志输出函数的模块名
%(funcName)s 调用日志输出函数的函数名
%(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行
%(created)f 当前时间,用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示
%(relativeCreated)d 输出日志信息时的,自Logger创建以 来的毫秒数
%(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒
%(thread)d 线程ID。可能没有
%(threadName)s 线程名。可能没有
%(process)d 进程ID。可能没有
%(message)s用户输出的消息
2.V3
1.logging模块包含四种角色:logger、Filter、Formatter对象、Handler
- 1.logger:产生日志的对象
- 2.Filter:过滤日志的对象
- 3.Formatter对象:可以定制不同的日志格式对象,然后绑定给不同的Handler对象使用,以此来控制不同的Handler的日志格式
- 4.Handler:接收日志然后控制打印到不同的地方,FileHandler用来打印到文件中,StreamHandler用来打印到终端
import logging
# 1.logger对象:负责产生日志,然后交给filter过滤,然后交给不同的handler输出
logger = logging.getLogger(__name__)
# 2.filter对象:过滤。不常用
# 3.handler对象:接收logger传来的日志,然后控制输出
han1 = logging.FileHandler('log1.log') # 打印到文件
han2 = logging.FileHandler('log2.log') # 打印到文件
han3 = logging.StreamHandler() # 打印到终端
# 4.Formatter对象:日志格式
formmater1 = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s',datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
formmater2 = logging.Formatter('%(asctime)s : %(message)s',datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',)
formmater3 = logging.Formatter('%(name)s %(message)s',)
# 5.为Handler对象绑定格式
han1.setFormatter(formmater1)
han2.setFormatter(formmater2)
han3.setFormatter(formmater3)
# 6.将Handler添加给logger并设置日志级别
logger.addHandler(han1)
logger.addHandler(han2)
logger.addHandler(han3)
# 7.设置日志级别,可以在两个关卡进行设置:logger或handler
# logger是第一级过滤,然后才能到handler
logger.setLevel(30)
han1.setLevel(10)
han2.setLevel(10)
han3.setLevel(10)
# 8.测试
logger.debug('debug')
logger.info('info')
logger.warning('warning')
logger.error('error')
logger.critical('critical')
3.日志配置文件
import os
import logging.config
# 定义三种日志输出格式 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;lineno为调用日志输出函数的语句所在的代码行
simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'
# 定义日志输出格式 结束
logfile_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) # log文件的目录,需要自定义文件路径 # atm
logfile_dir = os.path.join(logfile_dir, 'log') # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log
logfile_name = 'log.log' # log文件名,需要自定义路径名
# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir): # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log
os.mkdir(logfile_dir)
# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name) # C:\Users\oldboy\Desktop\atm\log\log.log
# 定义日志路径 结束
# log配置字典
LOGGING_DIC = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
'standard': {
'format': standard_format
},
'simple': {
'format': simple_format
},
},
'filters': {}, # filter可以不定义
'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': 'INFO',
'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,
'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。如果''设置为固定值logger1,则下次导入必须设置成logging.getLogger('logger1')
'': {
# 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
'handlers': ['default', 'console'],
'level': 'DEBUG',
'propagate': False, # 向上(更高level的logger)传递
},
},
}
def load_my_logging_cfg():
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置
logger = logging.getLogger(__name__) # 生成一个log实例
logger.info('It works!') # 记录该文件的运行状态
if __name__ == '__main__':
load_my_logging_cfg()
# 使用日志
import time
import logging
import my_logging # 导入自定义的logging配置
logger = logging.getLogger(__name__) # 生成logger实例
def demo():
logger.debug("start range... time:{}".format(time.time()))
logger.info("中文测试开始。。。")
for i in range(10):
logger.debug("i:{}".format(i))
time.sleep(0.2)
else:
logger.debug("over range... time:{}".format(time.time()))
logger.info("中文测试结束。。。")
if __name__ == "__main__":
my_logging.load_my_logging_cfg() # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置
demo()
4.总结
# 步骤:
# 1. 生成一个logger
# 2. filter,不用管
# 3. handler,打印在屏幕或者打印到文件
# 4. formatter,控制日志打印的格式
# 5. 把formatter绑定到handler上
# 6. 把handler绑定到logger上
# 7. 设置过滤级别,分为logger全局,然后handler局部的
# 8. 测试
原文地址:https://www.cnblogs.com/itboy-newking/p/11038883.html
时间: 2024-10-10 09:07:29