从0到1—POC编写基础篇（四）

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cprint 模块

Python内置的 print 函数可以输出任何类型的数据，但有时候输出的内容不够简洁、美观，难以直观地了解程序运行状态。cprint 库就是为了解决这个问题而生的，它可以让Python输出更简洁、更美观。
cprint 库是一个基于装饰器实现的工具，它可以让Python输出更简洁、更美观。cprint库实际上是一个只有一个函数的库，这个函数叫做 cprint，它可以接受多个参数，其中第一个参数是要输出的内容，其他参数是用于设置输出样式的。cprint函数会将第一个参数输出到控制台，并根据其他参数设置输出样式。
如下演示中，可以看到使用非常的简单

pyfiglet 模块

pyfiglet 是一个Python库，用于将普通文本转换为具有艺术感的ASCII字符艺术。它允许你将文本转换为各种独特的字体样式，创建令人惊叹的文本艺术。这个库的名字来源于 "figlet"，这是一个用于生成ASCII艺术的程序。
使用方法
1导入库：首先，你需要导入 pyfiglet 库。

import pyfiglet

2选择字体样式：pyfiglet 支持许多不同的字体样式。你可以从这里查看一些可用的字体样式示例。选择一个你喜欢的样式，将其名称作为参数传递给 figlet_format() 函数。

样式链接：http://www.figlet.org/examples.html

3生成ASCII艺术：使用 figlet_format() 函数将普通文本转换为ASCII艺术。

text = "Hello, ASCII Art!"
font = "slant"  # 选择一个字体样式

ascii_art = pyfiglet.figlet_format(text, font=font)

4输出ASCII艺术：使用 print() 函数将生成的ASCII艺术文本输出到终端。

print(ascii_art)

import pyfiglet

text = "Beret-SEC"
font = "slant"

ascii_art = pyfiglet.figlet_format(text, font)
print(ascii_art)

在线生成连接：

http://patorjk.com/software/taag/#p=display&f=Graffiti&t=Type%20Something%20

增加颜色输出
pyfiglet 生成的 ASCII 艺术文本本身并不支持直接设置颜色。然而，你可以在生成的 ASCII 艺术文本的周围使用 ANSI 转义序列来设置颜色，从而实现在终端中的彩色输出。

text = "Color Test"

for color_code in range(256):
    colored_ascii_art = f"\033[38;5;{color_code}m{text}\033[0m"
    print("颜色编码%d: %s" % (color_code, colored_ascii_art))


text = "Beret-SEC"
font = "slant"
color = "10"  # ANSI颜色代码，10代表绿色

ascii_art = pyfiglet.figlet_format(text, font)
ascii_art = f"\033[38;5;{color}m{ascii_art}\033[0m"
print(ascii_art)

在 Windows 的命令提示符 (cmd) 终端下，ANSI 转义序列默认是被禁用的，因此无法直接在 cmd 中实现彩色输出。
要在 Windows 的 cmd 终端中实现彩色输出，你可以考虑使用 colorama 库。colorama 库允许你在 Windows 终端中使用 ANSI 转义序列来实现颜色和样式的输出。以下是一个使用 colorama 实现彩色输出的示例：
首先，你需要安装 colorama 库：

pip install colorama

然后，在 Python 脚本中使用以下代码：

import pyfiglet
from colorama import init, Fore, Back, Style

# 初始化 colorama 库
init()

text = "BERET-SEC"
font = "big"

ascii_art = pyfiglet.figlet_format(text, font=font)

# 使用 colorama 设置文本颜色为红色，背景颜色为黄色
colored_ascii_art = f"{Fore.RED}{Back.BLACK}{ascii_art}{Style.RESET_ALL}"

print(colored_ascii_art)

colorama 模块

colorama 是一个 Python 库，用于在 Windows 终端下使用 ANSI 转义序列来实现彩色文本和样式输出。以下是使用 colorama 库的基本方法：
1安装 colorama 库：在使用 colorama 之前，你需要先安装它。你可以使用以下命令来安装：

bashCopy code
pip install colorama

导入并初始化 colorama 库：在你的代码中导入 colorama 并进行初始化，以便启用 ANSI 转义序列的使用：

from colorama import init
init()

3使用 Fore、Back 和 Style 类来设置颜色和样式： colorama 提供了三个类，分别用于设置文本颜色、背景颜色和文本样式。以下是它们的基本用法：
○Fore：用于设置文本颜色
○Back：用于设置背景颜色
○Style：用于设置文本样式
4例如，Fore.RED 表示设置文本颜色为红色，Back.YELLOW 表示设置背景颜色为黄色，Style.RESET_ALL 表示重置样式设置。

pythonCopy code
from colorama import Fore, Back, Style

print(f"{Fore.RED}Red Text{Style.RESET_ALL}")
print(f"{Back.BLUE}Blue Background{Style.RESET_ALL}")
print(f"{Style.BRIGHT}Bright Text{Style.RESET_ALL}")

5重置颜色和样式：使用 Style.RESET_ALL 可以重置颜色和样式设置，确保后续输出不受之前的设置影响。

pythonCopy code
from colorama import Fore, Back, Style

print(f"{Fore.RED}Red Text{Style.RESET_ALL} Normal Text")
print(f"{Back.BLUE}Blue Background{Style.RESET_ALL} Normal Background")

通过结合 colorama 和 pyfiglet，你可以在 Windows 终端中实现彩色的 pyfiglet ASCII 艺术输出，就像前面的示例代码所展示的一样。

from colorama import Fore

def main():
    print(Fore.RED + "这是红色的文本" + Fore.RESET)
    print(Fore.GREEN + "这是绿色的文本" + Fore.RESET)
    print(Fore.BLUE + "这是蓝色的文本" + Fore.RESET)
    print(Fore.YELLOW + "这是黄色的文本" + Fore.RESET)
    print(Fore.MAGENTA + "这是洋红色的文本" + Fore.RESET)
    print(Fore.CYAN + "这是青色的文本" + Fore.RESET)

if __name__ == "__main__":
    main()

threading 模块

参考链接：https://www.cnblogs.com/BaiJilang/p/15654849.html
threading库是python的线程模型，利用threading库我们可以轻松实现多线程任务。
关于线程
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。同一个进程内的多个线程可以并发执行，分享进程的资源。
在Python中，我们可以使用threading模块创建和管理线程。以下是一个创建线程的例子：

import threading

def print_numbers():
    for i in range(10):
        print(i)

def print_letters():
    for letter in 'abcdefghij':
        print(letter)

thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_letters)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

在这个例子中，我们创建了两个线程：thread1和thread2。thread1的任务是打印数字0到9，thread2的任务是打印字母'a'到'j'。我们使用threading.Thread类创建了两个线程对象，并指定了每个线程的目标函数。然后，我们调用了start方法来启动线程。 join方法用于等待线程结束。这是阻塞调用，也就是说，调用join方法的线程（在这个例子中是主线程）会被阻塞，直到被调用join方法的线程（在这个例子中是thread1和thread2）结束。
线程同步
在多线程环境中，多个线程可能需要共享一些资源。例如，多个线程可能需要写入同一个文件或修改同一个内存位置。这可能会引发所谓的竞态条件，其中一个线程的操作可能会影响其他线程的结果。为了避免竞态条件，我们需要进行线程同步。Python的threading模块提供了多种线程同步的工具，包括锁（Lock）、条件（Condition）、事件（Event）、信号量（Semaphore）等。以下是一个使用锁进行线程同步的例子：

import threading

lock = threading.Lock()
counter = 0

def increase_counter():
    global counter
    with lock:
        counter += 1
        print(counter)

threads = []
for _ in range(10):
    thread = threading.Thread(target=increase_counter)
    threads.append(thread)
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

在这个例子中，我们创建了10个线程，每个线程都会增加共享变量counter的值。为了避免竞态条件，我们使用了一个锁来保护对counter的修改。只有获得了锁的线程才能修改counter，其他试图修改counter的线程将被阻塞，直到锁被释放。 with lock:语句用于自动获取和释放锁。当进入with语句时，锁被自动获取；当退出with语句时，锁被自动释放。这确保了即使在发生异常的情况下，锁也能被正确释放。

Pool 模块

multiprocessing.dummy 模块是 multiprocessing 模块的子模块之一，它提供了一个简化版的多线程 API，允许你使用多线程而不是多进程来执行任务。from multiprocessing.dummy import Pool 语句允许你从 multiprocessing.dummy 模块中导入 Pool 类，以便创建一个线程池。
以下是一个示例，展示如何使用 from multiprocessing.dummy import Pool 来创建一个线程池并执行多线程任务：

pythonCopy code
from multiprocessing.dummy import Pool
import time

def task(n):
    # 模拟一个耗时任务
    time.sleep(1)
    return n * n

def main():
    # 创建一个包含2个线程的线程池
    pool = Pool(2)

    # 创建一个任务列表
    tasks = [1, 2, 3, 4, 5]

    # 使用线程池并行执行任务
    results = pool.map(task, tasks)

    # 关闭线程池
    pool.close()
    pool.join()

    print("任务结果:", results)

if __name__ == "__main__":
    main()

在这个示例中，我们首先从 multiprocessing.dummy 模块中导入 Pool 类。然后，我们创建了一个包含2个线程的线程池。
接着，我们定义了一个 task 函数，它模拟一个耗时任务，接受一个参数并返回该参数的平方。
然后，我们创建了一个任务列表 tasks，包含了要执行的任务。
使用线程池的 map 方法，我们并行执行了任务，并等待所有任务完成。
最后，我们关闭了线程池，并打印了任务的结果。
请注意，multiprocessing.dummy 的用法与 multiprocessing 模块的用法非常相似，但在多线程环境中运行，适用于不需要多进程的多任务处理。

ThreadPoolExecutor 模块

ThreadPoolExecutor 是 Python 标准库 concurrent.futures 模块中的一个类，用于创建线程池以进行并发执行任务。它提供了一种方便的方式来管理线程，使您能够轻松地并行执行多个任务，而无需手动创建和管理线程。
以下是 ThreadPoolExecutor 的主要特点和用法：
1创建线程池：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 创建一个具有默认线程数的线程池
with ThreadPoolExecutor() as executor:
    # 在这里执行任务

默认情况下，线程池会使用与系统 CPU 核心数相当的线程。
2执行任务：使用 executor.submit() 或 executor.map() 方法来提交任务给线程池。
○executor.submit(fn, *args, **kwargs)：将函数 fn 以及其参数 args 和关键字参数 kwargs 提交给线程池，并返回一个 Future 对象，用于获取任务的结果。
○executor.map(fn, *iterables, timeout=None, chunksize=1)：将函数 fn 应用于可迭代对象 iterables 中的每个元素，返回一个生成器，可用于获取结果。
3获取任务结果：使用 Future 对象的 result() 方法来获取任务的结果。可以等待任务完成，然后获取结果。

future = executor.submit(some_function, arg1, arg2)

result = future.result() # 阻塞直到任务完成并返回结果

4异常处理：使用 Future 对象的 exception() 方法来处理任务执行期间可能引发的异常。

future = executor.submit(some_function, arg1, arg2)
try:
    result = future.result()
except Exception as e:
    print(f"An exception occurred: {e}")

5关闭线程池：使用 with 语句可以确保在线程池使用完成后自动关闭，释放资源。

with ThreadPoolExecutor() as executor:
    # 执行任务
# 在此处线程池已关闭

ThreadPoolExecutor 是在并发编程中非常有用的工具，它简化了多线程应用程序的开发和管理，可以提高程序的性能和效率。但要小心，过多的线程可能会导致资源竞争和性能下降，因此需要根据具体情况合理选择线程数量。