struct
Python提供了一个struct模块来解决bytes和其他二进制数据类型的转换。
struct的pack函数把任意数据类型变成bytes：
>>> import struct
>>> struct.pack('>I', 10240099)
b'\x00\x9c@c'
pack的第一个参数是处理指令，'>I'的意思是：
>表示字节顺序是big-endian，也就是网络序，I表示4字节无符号整数。
后面的参数个数要和处理指令一致。
unpack把bytes变成相应的数据类型：
>>> struct.unpack('>IH', b'\xf0\xf0\xf0\xf0\x80\x80')
(4042322160, 32896)
hashlib
Python的hashlib提供了常见的摘要算法，如MD5，SHA1等等。
什么是摘要算法呢？摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）。
举个例子，你写了一篇文章，内容是一个字符串'how to use python hashlib - by Michael'，并附上这篇文章的摘要是'2d73d4f15c0db7f5ecb321b6a65e5d6d'。如果有人篡改了你的文章，并发表为'how to use python hashlib - by Bob'，你可以一下子指出Bob篡改了你的文章，因为根据'how to use python hashlib - by Bob'计算出的摘要不同于原始文章的摘要。
可见，摘要算法就是通过摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest，目的是为了发现原始数据是否被人篡改过。
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('how to use md5 in python hashlib?'.encode('utf-8'))
print(md5.hexdigest())
计算结果如下：
d26a53750bc40b38b65a520292f69306
hmac
通过哈希算法，我们可以验证一段数据是否有效，方法就是对比该数据的哈希值，例如，判断用户口令是否正确，我们用保存在数据库中的password_md5对比计算md5(password)的结果，如果一致，用户输入的口令就是正确的。
为了防止黑客通过彩虹表根据哈希值反推原始口令，在计算哈希的时候，不能仅针对原始输入计算，需要增加一个salt来使得相同的输入也能得到不同的哈希，这样，大大增加了黑客破解的难度。
itertools
Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。
首先，我们看看itertools提供的几个“无限”迭代器：
>>> import itertools
>>> natuals = itertools.count(1)
>>> for n in natuals:
... print(n)
...
1
2
3
...
chain()
chain()可以把一组迭代对象串联起来，形成一个更大的迭代器：
>>> for c in itertools.chain('ABC', 'XYZ'):
... print(c)
# 迭代效果：'A' 'B' 'C' 'X' 'Y' 'Z'
groupby()
groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起：
>>> for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'):
... print(key, list(group))
...
A ['A', 'A', 'A']
B ['B', 'B', 'B']
C ['C', 'C']
A ['A', 'A', 'A']
在Python中，读写文件这样的资源要特别注意，必须在使用完毕后正确关闭它们。正确关闭文件资源的一个方法是使用try...finally：
try:
f = open('/path/to/file', 'r')
f.read()
finally:
if f:
f.close()
写try...finally非常繁琐。Python的with语句允许我们非常方便地使用资源，而不必担心资源没有关闭，所以上面的代码可以简化为：
with open('/path/to/file', 'r') as f:
f.read()
并不是只有open()函数返回的fp对象才能使用with语句。实际上，任何对象，只要正确实现了上下文管理，就可以用于with语句。
实现上下文管理是通过__enter__和__exit__这两个方法实现的。例如，下面的class实现了这两个方法：
class Query(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __enter__(self):
print('Begin')
return self
def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
if exc_type:
print('Error')
else:
print('End')
def query(self):
print('Query info about %s...' % self.name)
编写__enter__和__exit__仍然很繁琐，因此Python的标准库contextlib提供了更简单的写法，上面的代码可以改写如下：
from contextlib import contextmanager
class Query(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def query(self):
print('Query info about %s...' % self.name)
@contextmanager
def create_query(name):
print('Begin')
q = Query(name)
yield q
print('End')
contextlib
@contextmanager这个decorator接受一个generator，用yield语句把with ... as var把变量输出出去，然后，with语句就可以正常地工作了:
with create_query('Bob') as q:
q.query()
@closing
如果一个对象没有实现上下文，我们就不能把它用于with语句。这个时候，可以用closing()来把该对象变为上下文对象。例如，用with语句使用urlopen()：
from contextlib import closing
from urllib.request import urlopen
with closing(urlopen('https://www.python.org')) as page:
for line in page:
print(line)
urllib
urllib提供了一系列用于操作URL的功能。
get
urllib的request模块可以非常方便地抓取URL内容，也就是发送一个GET请求到指定的页面，然后返回HTTP的响应：
例如，对豆瓣的一个URLhttps://api.douban.com/v2/book/2129650进行抓取，并返回响应：
from urllib import request
with request.urlopen('https://api.douban.com/v2/book/2129650') as f:
data = f.read()
print('Status:', f.status, f.reason)
for k, v in f.getheaders():
print('%s: %s' % (k, v))
print('Data:', data.decode('utf-8'))
可以看到HTTP响应的头和JSON数据：
Status: 200 OK
Date: Thu, 29 Nov 2018 03:14:04 GMT
Content-Type: application/json; charset=utf-8
Content-Length: 2138
Connection: close
Vary: Accept-Encoding
X-Ratelimit-Remaining2: 99
X-Ratelimit-Limit2: 100
Expires: Sun, 1 Jan 2006 01:00:00 GMT
Pragma: no-cache
Cache-Control: must-revalidate, no-cache, private
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