day5
一 time与datetime模块
在Python中，通常有这几种方式来表示时间：
- 时间戳(timestamp)：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。
- 格式化的时间字符串(Format String)
- 结构化的时间(struct_time)：struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)
import time,datetime
print(time.timezone)#时区
-28800
print(time.time())#s时间戳
1535028192.293821
print(time.gmtime())#utc时间structtime
time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=8, tm_mday=23, tm_hour=12, tm_min=43, tm_sec=12, tm_wday=3, tm_yday=235, tm_isdst=0)
print(time.localtime())#tuple当前时间structtime
time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=8, tm_mday=23, tm_hour=20, tm_min=43, tm_sec=12, tm_wday=3, tm_yday=235, tm_isdst=0)
# print(time.struct_time)
print(time.localtime(12312312321))#localtime将时间戳转成结构化的时间
time.struct_time(tm_year=2360, tm_mon=2, tm_mday=29, tm_hour=22, tm_min=45, tm_sec=21, tm_wday=0, tm_yday=60, tm_isdst=0)
x=time.localtime()
print(x.tm_year)
2018
print(time.mktime(time.localtime()))#将结构化的时间转成时间戳
1535028192.0
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.gmtime()))#struct_time转成字符串
print(time.strptime("2018-09-11 12:00:06","%Y-%m-%d %H:%M:%S"))#字符串转成struct_time
print(datetime.datetime.now()+datetime.timedelta(5))
2018-08-28 20:43:12.343821
其中计算机认识的时间只能是'时间戳'格式，而程序员可处理的或者说人类能看懂的时间有: '格式化的时间字符串'，'结构化的时间' ，于是有了下图的转换关系
1 #--------------------------按图1转换时间 2 # localtime([secs]) 3 # 将一个时间戳转换为当前时区的struct_time。secs参数未提供，则以当前时间为准。 4 time.localtime() 5 time.localtime(1473525444.037215) 6 7 # gmtime([secs]) 和localtime()方法类似，gmtime()方法是将一个时间戳转换为UTC时区（0时区）的struct_time。 8 9 # mktime(t) : 将一个struct_time转化为时间戳。 10 print(time.mktime(time.localtime()))#1473525749.0 11 12 13 # strftime(format[, t]) : 把一个代表时间的元组或者struct_time（如由time.localtime()和 14 # time.gmtime()返回）转化为格式化的时间字符串。如果t未指定，将传入time.localtime()。如果元组中任何一个 15 # 元素越界，ValueError的错误将会被抛出。 16 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()))#2016-09-11 00:49:56 17 18 # time.strptime(string[, format]) 19 # 把一个格式化时间字符串转化为struct_time。实际上它和strftime()是逆操作。 20 print(time.strptime('2011-05-05 16:37:06', '%Y-%m-%d %X')) 21 #time.struct_time(tm_year=2011, tm_mon=5, tm_mday=5, tm_hour=16, tm_min=37, tm_sec=6, 22 # tm_wday=3, tm_yday=125, tm_isdst=-1) 23 #在这个函数中，format默认为："%a %b %d %H:%M:%S %Y"。
二 random模块
1 import random
2
3 print(random.random())#(0,1)----float 大于0且小于1之间的小数
4
5 print(random.randint(1,3)) #[1,3] 大于等于1且小于等于3之间的整数
6
7 print(random.randrange(1,3)) #[1,3) 大于等于1且小于3之间的整数
8
9 print(random.choice([1,'23',[4,5]]))#1或者23或者[4,5]
10
11 print(random.sample([1,'23',[4,5]],2))#列表元素任意2个组合
12
13 print(random.uniform(1,3))#大于1小于3的小数，如1.927109612082716
14
15
16 item=[1,3,5,7,9]
17 random.shuffle(item) #打乱item的顺序,相当于"洗牌"
18 print(item)
生成随机验证码的
import random
random_str = ''
for i in range(4):
current = random.randint(0,4)
if current != i:
temp = random.randint(0,9)
else:
temp = chr(random.randint(65,90))
random_str+=str(temp)
print(random_str)
print(random.randrange(0,100,2))
a = []
b = []
for i in range(65,90):
a.append(chr(i))
for i in range(9):
b.append(i)
c=a+b
random_str2 = ''
for i in range(4):
temp = random.choice(c)
random_str2 += str(temp)
print(random_str2)
三 os模块
在Linux和Mac平台上，该函数会原样返回path，在windows平台上会将路径中所有字符转换为小写，并将所有斜杠转换为饭斜杠。 >>> os.path.normcase('c:/windows\\system32\\') 'c:\\windows\\system32\\' 规范化路径，如..和/ >>> os.path.normpath('c://windows\\System32\\../Temp/') 'c:\\windows\\Temp' >>> a='/Users/jieli/test1/\\\a1/\\\\aa.py/../..' >>> print(os.path.normpath(a)) /Users/jieli/test1
print(os.getcwd())#获取当前的操作目录
os.chdir('C:\\Users')#\\第一个\用来转义第二个\
print(os.getcwd())#获取当前的操作目录
os.chdir(r'C:\Users\Administrator')#在字符串前加r里面的\不需要转义
print(os.getcwd())#获取当前的操作目录
print(os.curdir)#返回当前目录
print(os.pardir)#返回父级目录
os.makedirs(r'C:\a\b\c')#递归创建目录
os.removedirs(r'C:\a\b\c')#删除空目录，并返回上一级目录，若为空，则删除
os.mkdir(r'd:\a')
os.mkdir(r'd:\a\b')
os.rmdir(r'd:\a\b')
os.rmdir(r'd:\a')
print(os.listdir(os.curdir))
print(os.listdir(os.pardir))
#os.remove('file')删除一个文件
#os.rename('old','new')
print(os.stat(r'.'))#获取文件/目录信息
print(os.sep)#输出系统特定的路径分隔符
print(os.linesep)#输出当前系统的行终止符
print(os.pathsep)#输出分割文件路径的字符串
print(os.environ)
print(os.name)
print(os.system('ipconfig'))
print(os.path.abspath(__file__))#返回绝对路径
print(os.path.split(__file__))#返回元组 吧目录和文件分割
print(os.path.dirname(r'c:\a\b\c.txt'))#返回目录c:\a\b
print(os.path.basename(r'c:\c\a\a\a.txt'))#返回文件
print(os.path.exists(r'c:\a'))#判断路径是否存在
print(os.path.isabs(r'a\a\a'))#判断括号中的路径是否从根开始
print(os.path.isfile(r'C:\InstallConfig.ini'))
print(os.path.join(r'c:',r'\a',r'\a.txt'))
print(os.path.getatime(r'C:\InstallConfig.ini'))#获取他的存取时间
print(os.path.getmtime(r'C:\InstallConfig.ini'))#获取他的修改时间
os路径处理
#方式一：推荐使用
import os
#具体应用
import os,sys
possible_topdir = os.path.normpath(os.path.join(
os.path.abspath(__file__),
os.pardir, #上一级
os.pardir,
os.pardir
))
sys.path.insert(0,possible_topdir)
#方式二：不推荐使用
os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
四 sys模块
1 sys.argv 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
2 sys.exit(n) 退出程序，正常退出时exit(0)
3 sys.version 获取Python解释程序的版本信息
4 sys.maxint 最大的Int值
5 sys.path 返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
6 sys.platform 返回操作系统平台名称
import sys,time
# for i in range(1):
# sys.stdout.write('*')
# time.sleep(0.5)
#sys.argv获取输入的参数,第一个元素是程序名本身，然后参数，并返回列表
print(sys.argv)
五 shutil模块
import shutil
#shutil.copyfile('new','new2')
# shutil.copymode()#只copy权限
# shutil.copystat()#所有属性都copy
# shutil.copytree('test','new_test')#copy目录
#shutil.rmtree('test')#比os.system('remove')快，因为是直接调用python去删目录的
#shutil.make_archive('archive','zip',r'C:\Users\Administrator\PycharmProjects\restart\day2')#压缩路径不要包含自己，否则会多循环一次
import zipfile
#z = zipfile.ZipFile('day5.zip','w')
#z.write('p_test.py')
unz = zipfile.ZipFile('day5.zip','r')
unz.extractall()
unz.close()
六 json&pickle模块
之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。
什么是序列化？
我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。
为什么要序列化？
1：持久保存状态
需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化，在编程语言中，'状态'会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。
内存是无法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，我们断电或者重启程序，内存中关于这个程序的之前一段时间的数据（有结构）都被清空了。
在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来（保存到文件中），以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据，然后继续执行，这就是序列化。
具体的来说，你玩使命召唤闯到了第13关，你保存游戏状态，关机走人，下次再玩，还能从上次的位置开始继续闯关。或如，虚拟机状态的挂起等。
2：跨平台数据交互
序列化之后，不仅可以把序列化后的内容写入磁盘，还可以通过网络传输到别的机器上，如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互。
反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。
如何序列化之json和pickle：
json
如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。
JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：
pickle
a = {'shanghai':'baoshan',
"beijing":"chaoyang"}
#
# with open('test.txt','w') as f:
# f.write(str(a))
#
# with open('test.txt','r') as f2:
# data = f2.read()
# print(type(data))
# data = eval(data)
# print(type(data))
# print(data['shanghai'])
# import json#json 只能处理简单的数据，字典，列表，字符串
# with open('test.txt','w') as f:
# f.write(json.dumps(a))#dumps 序列化
#
# with open('test.txt','r') as f2:
# data = json.load(f2)
# print(data['shanghai']) #load 反序列化
import pickle
def sayhi():
print('hello')
a = {'a':'b','c':'c','func':sayhi}
with open('test.txt','wb') as f:#pickle会把内容变成二进制,直接传入句柄
f.write(pickle.dumps(a))#pickle.dump(f)
with open('test.txt','rb') as f2:
data = pickle.loads(f2.read())#pickle.load(f2)
print(data['func']())
八 xml模块
xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，跟json差不多，但json使用起来更简单，不过，古时候，在json还没诞生的黑暗年代，大家只能选择用xml呀，至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml。
xml的格式如下，就是通过<>节点来区别数据结构的:
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("xml_test.xml")
root = tree.getroot()
print(root.tag)
# 遍历xml文档
for child in root:
print(child.tag, child.attrib)
# for i in child:
# print(i.tag,i.attrib)
# # 只遍历year 节点
# for node in root.iter('year'):
# print(node.tag, node.text)
# import xml.etree.ElementTree as ET
#
# tree = ET.parse('xml_test.xml')
# root = tree.getroot()
# print(root.tag)
#
# for child in root:
# print(child.tag)
# for i in child:
# print(i.tag)
#
# for year in root.iter('year'):
# print(year.tag,year.text)
#
# for node in root.iter('year'):
# print(node.text)
# #new_year = int(node.text) + 1
# node.text = str('2020')
# node.set
# tree.write("xml_test.xml")
# for country in root.findall('country'):
# rank = int(country.find('rank').text)
# if rank > 50:
# root.remove(country)
#
# tree.write('output.xml')
import xml.etree.ElementTree as ET
new_xml=ET.Element('namelist')
name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"})
age = ET.SubElement(new_xml,"age",attrib={'checked':'no'})
age.text='25'
et = ET.ElementTree(new_xml)
et.write('test.xml',encoding='utf-8',xml_declaration=True)
十 hashlib模块
1、什么叫hash:hash是一种算法（3.x里代替了md5模块和sha模块，主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ，MD5 算法），该算法接受传入的内容，经过运算得到一串hash值
# 2、hash值的特点是：
#2.1 只要传入的内容一样，得到的hash值必然一样=====>要用明文传输密码文件完整性校验
#2.2 不能由hash值返解成内容=======》把密码做成hash值，不应该在网络传输明文密码
#2.3 只要使用的hash算法不变，无论校验的内容有多大，得到的hash值长度是固定的
hash算法就像一座工厂，工厂接收你送来的原材料（可以用m.update()为工厂运送原材料），经过加工返回的产品就是hash值
import hashlib
m = hashlib.md5()
m.update(b'hello')
print(m.hexdigest())
s2 = hashlib.sha3_256()
s2.update('hello戎辉'.encode('utf-8'))
print(s2.digest())
在加密算法中添加key，防止撞库
hash = hashlib.sha3_256('abc'.encode('utf8'))
hash2 = hashlib.sha3_256()
hash.update('ronghui'.encode('utf8'))
hash2.update('ronghui'.encode('utf8'))
print(hash.hexdigest())
print(hash2.hexdigest())
十二 logging模块
CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL
ERROR = 40
WARNING = 30 #WARN = WARNING
INFO = 20
DEBUG = 10
NOTSET = 0 #不设置
========使用 import logging logging.basicConfig(filename='access.log', format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', level=10) logging.debug('调试debug') logging.info('消息info') logging.warning('警告warn') logging.error('错误error') logging.critical('严重critical') #========结果 access.log内容: 2017-07-28 20:32:17 PM - root - DEBUG -test: 调试debug 2017-07-28 20:32:17 PM - root - INFO -test: 消息info 2017-07-28 20:32:17 PM - root - WARNING -test: 警告warn 2017-07-28 20:32:17 PM - root - ERROR -test: 错误error 2017-07-28 20:32:17 PM - root - CRITICAL -test: 严重critical part2: 可以为logging模块指定模块级的配置,即所有logger的配置
四 logging模块的Formatter，Handler，Logger，Filter对象
#logger：产生日志的对象
#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(__file__)
#Filter：过滤日志的对象
#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
#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
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 h1.setFormatter(formmater1) h2.setFormatter(formmater2) h3.setFormatter(formmater3) #6、将Handler添加给logger并设置日志级别 logger.addHandler(h1) logger.addHandler(h2) logger.addHandler(h3) logger.setLevel(10) #7、测试 logger.debug('debug') logger.info('info') logger.warning('warning') logger.error('error') logger.critical('critical')
# 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 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.abspath(__file__)) # log文件的目录 logfile_name = 'all2.log' # log文件名 # 如果不存在定义的日志目录就创建一个 if not os.path.isdir(logfile_dir): os.mkdir(logfile_dir) # log文件的全路径 logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name) # log配置字典 LOGGING_DIC = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'standard': { 'format': standard_format }, 'simple': { 'format': simple_format }, }, 'filters': {}, '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': 'DEBUG', '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 '': { 'handlers': ['default', 'console'], # 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 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 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()
十三 re模块
一：什么是正则？
正则就是用一些具有特殊含义的符号组合到一起（称为正则表达式）来描述字符或者字符串的方法。或者说：正则就是用来描述一类事物的规则。（在Python中）它内嵌在Python中，并通过 re 模块实现。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用 C 编写的匹配引擎执行。
二：常用匹配模式(元字符)
http://blog.csdn.net/yufenghyc/article/details/51078107
# =================================匹配模式=================================
#一对一的匹配
# 'hello'.replace(old,new)
# 'hello'.find('pattern')
#正则匹配
import re
#\w与\W
print(re.findall('\w','hello egon 123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'e', 'g', 'o', 'n', '1', '2', '3']
print(re.findall('\W','hello egon 123')) #[' ', ' ']
#\s与\S
print(re.findall('\s','hello egon 123')) #[' ', ' ', ' ', ' ']
print(re.findall('\S','hello egon 123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'e', 'g', 'o', 'n', '1', '2', '3']
#\n \t都是空,都可以被\s匹配
print(re.findall('\s','hello \n egon \t 123')) #[' ', '\n', ' ', ' ', '\t', ' ']
#\n与\t
print(re.findall(r'\n','hello egon \n123')) #['\n']
print(re.findall(r'\t','hello egon\t123')) #['\n']
#\d与\D
print(re.findall('\d','hello egon 123')) #['1', '2', '3']
print(re.findall('\D','hello egon 123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'e', 'g', 'o', 'n', ' ']
#\A与\Z
print(re.findall('\Ahe','hello egon 123')) #['he'],\A==>^
print(re.findall('123\Z','hello egon 123')) #['he'],\Z==>$
#^与$
print(re.findall('^h','hello egon 123')) #['h']
print(re.findall('3$','hello egon 123')) #['3']
# 重复匹配：| . | * | ? | .* | .*? | + | {n,m} |
#.
print(re.findall('a.b','a1b')) #['a1b']
print(re.findall('a.b','a1b a*b a b aaab')) #['a1b', 'a*b', 'a b', 'aab']
print(re.findall('a.b','a\nb')) #[]
print(re.findall('a.b','a\nb',re.S)) #['a\nb']
print(re.findall('a.b','a\nb',re.DOTALL)) #['a\nb']同上一条意思一样
#*
print(re.findall('ab*','bbbbbbb')) #[]
print(re.findall('ab*','a')) #['a']
print(re.findall('ab*','abbbb')) #['abbbb']
#?
print(re.findall('ab?','a')) #['a']
print(re.findall('ab?','abbb')) #['ab']
#匹配所有包含小数在内的数字
print(re.findall('\d+\.?\d*',"asdfasdf123as1.13dfa12adsf1asdf3")) #['123', '1.13', '12', '1', '3']
#.*默认为贪婪匹配
print(re.findall('a.*b','a1b22222222b')) #['a1b22222222b']
#.*?为非贪婪匹配：推荐使用
print(re.findall('a.*?b','a1b22222222b')) #['a1b']
#+
print(re.findall('ab+','a')) #[]
print(re.findall('ab+','abbb')) #['abbb']
#{n,m}
print(re.findall('ab{2}','abbb')) #['abb']
print(re.findall('ab{2,4}','abbb')) #['abb']
print(re.findall('ab{1,}','abbb')) #'ab{1,}' ===> 'ab+'
print(re.findall('ab{0,}','abbb')) #'ab{0,}' ===> 'ab*'
#[]
print(re.findall('a[1*-]b','a1b a*b a-b')) #[]内的都为普通字符了，且如果-没有被转意的话，应该放到[]的开头或结尾
print(re.findall('a[^1*-]b','a1b a*b a-b a=b')) #[]内的^代表的意思是取反，所以结果为['a=b']
print(re.findall('a[0-9]b','a1b a*b a-b a=b')) #[]内的^代表的意思是取反，所以结果为['a=b']
print(re.findall('a[a-z]b','a1b a*b a-b a=b aeb')) #[]内的^代表的意思是取反，所以结果为['a=b']
print(re.findall('a[a-zA-Z]b','a1b a*b a-b a=b aeb aEb')) #[]内的^代表的意思是取反，所以结果为['a=b']
#\# print(re.findall('a\\c','a\c')) #对于正则来说a\\c确实可以匹配到a\c,但是在python解释器读取a\\c时，会发生转义，然后交给re去执行，所以抛出异常
print(re.findall(r'a\\c','a\c')) #r代表告诉解释器使用rawstring，即原生字符串，把我们正则内的所有符号都当普通字符处理，不要转义
print(re.findall('a\\\\c','a\c')) #同上面的意思一样，和上面的结果一样都是['a\\c']
#():分组
print(re.findall('ab+','ababab123')) #['ab', 'ab', 'ab']
print(re.findall('(ab)+123','ababab123')) #['ab']，匹配到末尾的ab123中的ab
print(re.findall('(?:ab)+123','ababab123')) #findall的结果不是匹配的全部内容，而是组内的内容,?:可以让结果为匹配的全部内容
print(re.findall('href="(.*?)"','<a href="http://www.baidu.com">点击</a>'))#['http://www.baidu.com']
print(re.findall('href="(?:.*?)"','<a href="http://www.baidu.com">点击</a>'))#['href="http://www.baidu.com"']
#|
print(re.findall('compan(?:y|ies)','Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company'))
# ===========================re模块提供的方法介绍===========================
import re
#1
print(re.findall('e','alex make love') ) #['e', 'e', 'e'],返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里
#2
print(re.search('e','alex make love').group()) #e,只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配，则返回None。
#3
print(re.match('e','alex make love')) #None,同search,不过在字符串开始处进行匹配,完全可以用search+^代替match
#4
print(re.split('[ab]','abcd')) #['', '', 'cd']，先按'a'分割得到''和'bcd',再对''和'bcd'分别按'b'分割
#5
print('===>',re.sub('a','A','alex make love')) #===> Alex mAke love，不指定n，默认替换所有
print('===>',re.sub('a','A','alex make love',1)) #===> Alex make love
print('===>',re.sub('a','A','alex make love',2)) #===> Alex mAke love
print('===>',re.sub('^(\w+)(.*?\s)(\w+)(.*?\s)(\w+)(.*?)$',r'\5\2\3\4\1','alex make love')) #===> love make alex
print('===>',re.subn('a','A','alex make love')) #===> ('Alex mAke love', 2),结果带有总共替换的个数
#6
obj=re.compile('\d{2}')
print(obj.search('abc123eeee').group()) #12
print(obj.findall('abc123eeee')) #['12'],重用了obj
import re
print(re.findall("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>")) #['h1']
print(re.search("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>").group()) #<h1>hello</h1>
print(re.search("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>").groupdict()) #<h1>hello</h1>
print(re.search(r"<(\w+)>\w+</(\w+)>","<h1>hello</h1>").group())
print(re.search(r"<(\w+)>\w+</\1>","<h1>hello</h1>").group())
import re
print(re.findall(r'-?\d+\.?\d*',"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #找出所有数字['1', '-12', '60', '-40.35', '5', '-4', '3']
#使用|，先匹配的先生效，|左边是匹配小数，而findall最终结果是查看分组，所有即使匹配成功小数也不会存入结果
#而不是小数时，就去匹配(-?\d+)，匹配到的自然就是，非小数的数，在此处即整数
print(re.findall(r"-?\d+\.\d*|(-?\d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #找出所有整数['1', '-2', '60', '', '5', '-4', '3']
#计算器作业参考：http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4949995.html
expression='1-2*((60+2*(-3-40.0/5)*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2))'
content=re.search('\(([\-\+\*\/]*\d+\.?\d*)+\)',expression).group() #(-3-40.0/5)
#为何同样的表达式search与findall却有不同结果:
print(re.search('\(([\+\-\*\/]*\d+\.?\d*)+\)',"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))").group()) #(-40.35/5)
print(re.findall('\(([\+\-\*\/]*\d+\.?\d*)+\)',"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #['/5', '*3']
#看这个例子:(\d)+相当于(\d)(\d)(\d)(\d)...,是一系列分组
print(re.search('(\d)+','123').group()) #group的作用是将所有组拼接到一起显示出来
print(re.findall('(\d)+','123')) #findall结果是组内的结果,且是最后一个组的结果
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Linhaifeng'
#在线调试工具:tool.oschina.net/regex/#
import re
s='''
http://www.baidu.com
egon@oldboyedu.com
你好
010-3141
'''
#最常规匹配
# content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo'
# res=re.match('Hello\s\d\d\d\s\d{3}\s\w{10}.*Demo',content)
# print(res)
# print(res.group())
# print(res.span())
#泛匹配
# content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo'
# res=re.match('^Hello.*Demo',content)
# print(res.group())
#匹配目标,获得指定数据
# content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo'
# res=re.match('^Hello\s(\d+)\s(\d+)\s.*Demo',content)
# print(res.group()) #取所有匹配的内容
# print(res.group(1)) #取匹配的第一个括号内的内容
# print(res.group(2)) #去陪陪的第二个括号内的内容
#贪婪匹配:.*代表匹配尽可能多的字符
# import re
# content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo'
#
# res=re.match('^He.*(\d+).*Demo$',content)
# print(res.group(1)) #只打印6,因为.*会尽可能多的匹配,然后后面跟至少一个数字
#非贪婪匹配:?匹配尽可能少的字符
# import re
# content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo'
#
# res=re.match('^He.*?(\d+).*Demo$',content)
# print(res.group(1)) #只打印6,因为.*会尽可能多的匹配,然后后面跟至少一个数字
#匹配模式:.不能匹配换行符
content='''Hello 123456 World_This
is a Regex Demo
'''
# res=re.match('He.*?(\d+).*?Demo$',content)
# print(res) #输出None
# res=re.match('He.*?(\d+).*?Demo$',content,re.S) #re.S让.可以匹配换行符
# print(res)
# print(res.group(1))
#转义:\
# content='price is $5.00'
# res=re.match('price is $5.00',content)
# print(res)
#
# res=re.match('price is \$5\.00',content)
# print(res)
#总结:尽量精简,详细的如下
# 尽量使用泛匹配模式.*
# 尽量使用非贪婪模式:.*?
# 使用括号得到匹配目标:用group(n)去取得结果
# 有换行符就用re.S:修改模式
#re.search:会扫描整个字符串,不会从头开始,找到第一个匹配的结果就会返回
# import re
# content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings'
#
# res=re.match('Hello.*?(\d+).*?Demo',content)
# print(res) #输出结果为None
#
# import re
# content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings'
#
# res=re.search('Hello.*?(\d+).*?Demo',content) #
# print(res.group(1)) #输出结果为
#re.search:只要一个结果,匹配演练,
import re
content='''
<tbody>
<tr id="4766303201494371851675" class="even "><td><div class="hd"><span class="num">1</span><div class="rk "><span class="u-icn u-icn-75"></span></div></div></td><td class="rank"><div class="f-cb"><div class="tt"><a href="/song?id=476630320"><img class="rpic" src="http://p1.music.126.net/Wl7T1LBRhZFg0O26nnR2iQ==/19217264230385030.jpg?param=50y50&quality=100"></a><span data-res-id="476630320" "
# res=re.search('<a\shref=.*?<b\stitle="(.*?)".*?b>',content)
# print(res.group(1))
#re.findall:找到符合条件的所有结果
# res=re.findall('<a\shref=.*?<b\stitle="(.*?)".*?b>',content)
# for i in res:
# print(i)
#re.sub:字符串替换
import re
content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings'
# content=re.sub('\d+','',content)
# print(content)
#用\1取得第一个括号的内容
#用法:将123与456换位置
# import re
# content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings'
#
# # content=re.sub('(Extra.*?)(\d+)(\s)(\d+)(.*?strings)',r'\1\4\3\2\5',content)
# content=re.sub('(\d+)(\s)(\d+)',r'\3\2\1',content)
# print(content)
# import re
# content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings'
#
# res=re.search('Extra.*?(\d+).*strings',content)
# print(res.group(1))
# import requests,re
# respone=requests.get('https://book.douban.com/').text
# print(respone)
# print('======'*1000)
# print('======'*1000)
# print('======'*1000)
# print('======'*1000)
# res=re.findall('<li.*?cover.*?href="(.*?)".*?title="(.*?)">.*?more-meta.*?author">(.*?)</span.*?year">(.*?)</span.*?publisher">(.*?)</span.*?</li>',respone,re.S)
# # res=re.findall('<li.*?cover.*?href="(.*?)".*?more-meta.*?author">(.*?)</span.*?year">(.*?)</span.*?publisher">(.*?)</span>.*?</li>',respone,re.S)
#
#
# for i in res:
# print('%s %s %s %s' %(i[0].strip(),i[1].strip(),i[2].strip(),i[3].strip()))
