一、序列化模块

1. 序列化定义：序列化的本质就是将一种数据结构（如字典、列表)等转换成一个特殊的序列（字符串或者bytes）的过程就叫做序列化

2. 为什么要有序列化模块

   dic = {'username':'太白', 'password': 123,'login_status': True}
   
   你的程序中有一些地方都需要使用这个dic数据，登录时会用到，注册时也会用到。那么我们之前就是将这个dic写在全局里，但是这样是不合理的，应该是将这数据写入一个地方存储（还没有学数据库）先存放在一个文件中，那么程序中哪里需要这个数据了，你就读取文件取出你需要的信息即可。那么有没有什么问题？ 你将这个字典直接写入文件是不可以的，必须转化成字符串的形式，而且你读取出来也是字符串形式的字典（可以用代码展示）。
   
   那么你拿到一个str(dic)有什么用？他是根本转化不成dic的（不能用eval很危险），所以很不方便。那么这时候序列化模块就起到作用了，如果你写入文件中的字符串是一个序列化后的特殊的字符串，那么当你从文件中读取出来，是可以转化回原数据结构的。

3. 序列化模块的两种用法：

   • 网络传输的中间环节
   • 文件存储的中间环节

4. python中的三种序列模块

   1. json
      • 不同语言都遵循的一种数据转化格式，即不同语言都使用的特殊字符串。（比如Python的一个列表[1, 2, 3]利用json转化成特殊的字符串，然后在编码成bytes发送给php的开发者，php的开发者就可以解码成特殊的字符串，然后在反解成原数组(列表): [1, 2, 3]）
      • json序列化只支持部分Python数据结构：dict,list, tuple,str,int, float,True,False,None
   2. pickle
      • 只能是Python语言遵循的一种数据转化格式，只能在python语言中使用。
      • 支持Python所有的数据类型包括实例化对象。
   3. shelve
      • 类似于字典的操作方式去操作特殊的字符串（了解）。

5. json模块

   1. 用于网络传输：dumps、loads

      import json
      dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
      str_dic = json.dumps(dic)  #序列化：将一个字典转换成一个字符串
      print(type(str_dic),str_dic)  #<class 'str'> {"k3": "v3", "k1": "v1", "k2": "v2"}
      #注意，json转换完的字符串类型的字典中的字符串是由""表示的
      
      dic2 = json.loads(str_dic)  #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典
      #注意，要用json的loads功能处理的字符串类型的字典中的字符串必须由""表示
      print(type(dic2),dic2)  #<class 'dict'> {'k1': 'v1', 'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}
      
      
      list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}]
      str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型 
      print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]
      list_dic2 = json.loads(str_dic)
      print(type(list_dic2),list_dic2) #<class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]

   2. 用于文件写读：dump、load

      import json
      f = open('json_file.json','w')
      dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
      json.dump(dic,f)  #dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件
      f.close()
      # json文件也是文件，就是专门存储json字符串的文件。
      f = open('json_file.json')
      dic2 = json.load(f)  #load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
      f.close()
      print(type(dic2),dic2)

   3. 其他参数说明

      • ensure_ascii:，当它为True的时候，所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列，只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可，此时存入json的中文即可正常显示。
      • separators：分隔符，实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组，默认的就是(‘,’,’:’)；这表示dictionary内keys之间用“,”隔开，而KEY和value之间用“：”隔开。 sort_keys：将数据根据keys的值进行排序。

   4. json序列化存储多个数据到同一个文件中

      对于json序列化，存储多个数据到一个文件中是有问题的，默认一个json文件只能存储一个json数据，但是也可以解决，举例说明：

      dic1 = {'name':'oldboy1'}
      dic2 = {'name':'oldboy2'}
      dic3 = {'name':'oldboy3'}
      f = open('序列化',encoding='utf-8',mode='a')
      str1 = json.dumps(dic1)
      f.write(str1+'\n')
      str2 = json.dumps(dic2)
      f.write(str2+'\n')
      str3 = json.dumps(dic3)
      f.write(str3+'\n')
      f.close()
      
      f = open('序列化',encoding='utf-8')
      for line in f:
          print(json.loads(line))

6. pickle模块

   1. pickle模块是将Python所有的数据结构以及对象等转化成bytes类型然后还可以反序列化还原回去。

   2. 用于网络传输：dumps、loads

      import pickle
      dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
      str_dic = pickle.dumps(dic)
      print(str_dic)  # bytes类型
      
      dic2 = pickle.loads(str_dic)
      print(dic2)    #字典
      
      #还可以序列化对象
      import pickle
      
      def func():
          print(666)
      
      ret = pickle.dumps(func)
      print(ret,type(ret))  # b'\x80\x03c__main__\nfunc\nq\x00.' <class 'bytes'>
      
      f1 = pickle.loads(ret)  # f1得到 func函数的内存地址
      f1()  # 执行func函数

   3. 用于文件写读：dump、load

      dic = {(1,2):'oldboy',1:True,'set':{1,2,3}}
      f = open('pick序列化',mode='wb')
      pickle.dump(dic,f)
      f.close()
      with open('pick序列化',mode='wb') as f1:
          pickle.dump(dic,f1)

   4. pickle序列化存储多个数据到一个文件中

      dic1 = {'name':'oldboy1'}
      dic2 = {'name':'oldboy2'}
      dic3 = {'name':'oldboy3'}
      
      f = open('pick多数据',mode='wb')
      pickle.dump(dic1,f)
      pickle.dump(dic2,f)
      pickle.dump(dic3,f)
      f.close()
      
      f = open('pick多数据',mode='rb')
      while True:
          try:
              print(pickle.load(f))
          except EOFError:
              break
      f.close()

二、OS模块

1. os模块是与操作系统交互的一个接口,它提供的功能多与工作目录，路径，文件等相关

2. 当前执行这个python文件的工作目录相关的工作路径

   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：('..') **

3. 和文件夹相关

   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 **

4. 和文件相关

   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 **

5. path系列：和路径相关

   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访问时间  **
   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 ***

6. 获取文件/目录信息 的结构说明

   os.stat('path/filename') 

三、sys模块

1. sys模块是与python解释器交互的一个接口

2. sys.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),错误退出sys.exit(1)
   sys.version        获取Python解释程序的版本信息
   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

四、hashlib模块

1. hashlib的特征以及使用要点：

   1. bytes类型数据 ---> 通过hashlib算法 ---> 固定长度的字符串
   2. 不同的bytes类型数据转化成的结果一定不同。
   3. 相同的bytes类型数据转化成的结果一定相同。
   4. 此转化过程不可逆。

2. hashlib的主要用途

   • 密码的加密
   • 文件一致性校验

3. 密码的加密

   1. 普通加密：

      我们以常见的摘要算法MD5为例，计算出一个字符串的MD5值：

      import hashlib
      md5 = hashlib.md5()
      md5.update('123456'.encode('utf-8'))
      print(md5.hexdigest())
      
      # 计算结果如下：
      'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e'
      
      # 验证：相同的bytes数据转化的结果一定相同
      import hashlib
      
      md5 = hashlib.md5()
      md5.update('123456'.encode('utf-8'))
      print(md5.hexdigest())
      
      # 计算结果如下：
      'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e'
      
      # 验证：不相同的bytes数据转化的结果一定不相同
      import hashlib
      
      md5 = hashlib.md5()
      md5.update('12345'.encode('utf-8'))
      print(md5.hexdigest())
      
      # 计算结果如下：
      '827ccb0eea8a706c4c34a16891f84e7b'

   2. 加盐加密

      • 固定的盐

        ret = hashlib.md5('xx教育'.encode('utf-8'))  # xx教育就是固定的盐
        ret.update('a'.encode('utf-8'))
        print(ret.hexdigest())

      • 动态的盐

        username = '太白金星666'
        ret = hashlib.md5(username[::2].encode('utf-8'))  # 针对于每个账户，每个账户的盐都不一样
        ret.update('a'.encode('utf-8'))
        print(ret.hexdigest())

      • sha系列: 安全系数高,耗时高.

        加盐,加动态盐
        ret = hashlib.sha512()
        ret.update('123456fdklsajflsdfjsdlkafjafkl'.encode('utf-8'))
        s = ret.hexdigest()
        print(s,type(s))

4. 文件的一致性校验

   1. 文件校验

      def file_check(file_path):
          with open(file_path,mode='rb') as f1:
              sha256 = hashlib.sha256()
              while 1:
                  content = f1.read(1024)
                  if content:
                      sha256.update(content)
                  else:
                      return sha256.hexdigest()
      print(file_check('pycharm-professional-2019.1.1.exe'))