初识模块

一、re模块(正则表达式)

 正则表达式本身也和python没有什么关系,就是匹配字符串内容的一种规则。模块详见链接.

官方定义:正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合,组成一个“规则字符串”,这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。
1,正则表达式       

字符组:[字符组]    在同一个位置可能出现的各种字符组成了一个字符组
正则
待匹配字符
匹配
结果
说明
[0123456789]
8
True
在一个字符组里枚举合法的所有字符,字符组里的任意一个字符
和"待匹配字符"相同都视为可以匹配
[0123456789]
a
False
由于字符组中没有"a"字符,所以不能匹配
 
[0-9]
 
7
True
也可以用-表示范围,[0-9]就和[0123456789]是一个意思
 
[a-z]
 
s
 
True
 
同样的如果要匹配所有的小写字母,直接用[a-z]就可以表示
 
[A-Z]
 
B
 
True
 
[A-Z]就表示所有的大写字母
 
[0-9][a-f][A-F]
 
e
 
True
 
可以匹配数字,大小写形式的a~f,用来验证十六进制字符

  字符:

元字符
 
匹配内容
匹配除换行符以外的任意字符
\w 匹配字母或数字或下划线
\s 匹配任意的空白符
\d 匹配数字
\n 匹配一个换行符
\t 匹配一个制表符
\b 匹配一个单词的结尾
^ 匹配字符串的开始
$ 匹配字符串的结尾
\W
匹配非字母或数字或下划线
\D
匹配非数字
\S
匹配非空白符
a|b
匹配字符a或字符b
()
匹配括号内的表达式,也表示一个组
[...]
匹配字符组中的字符
[^...]
匹配除了字符组中字符的所有字符

  量词:

量词
用法说明
* 重复零次或更多次
+ 重复一次或更多次
? 重复零次或一次
{n} 重复n次
{n,} 重复n次或更多次
{n,m} 重复n到m次

 

. ^ $

正则 待匹配字符 匹配
结果
说明
海. 海燕海娇海东 海燕海娇海东   匹配所有"海."的字符
^海. 海燕海娇海东 海燕 只从开头匹配"海."
  海.$   海燕海娇海东 海东 只匹配结尾的"海.$"

 

* + ? { }

正则 待匹配字符 匹配
结果
说明
李.? 李杰和李莲英和李二棍子

李杰
李莲
李二

 
?表示重复零次或一次,即只匹配"李"后面一个任意字符
 
李.* 李杰和李莲英和李二棍子 李杰和李莲英和李二棍子
*表示重复零次或多次,即匹配"李"后面0或多个任意字符
李.+ 李杰和李莲英和李二棍子 李杰和李莲英和李二棍子
+表示重复一次或多次,即只匹配"李"后面1个或多个任意字符
李.{1,2} 李杰和李莲英和李二棍子

李杰和
李莲英
李二棍

{1,2}匹配1到2次任意字符

 注意:前面的*,+,?等都是贪婪匹配,也就是尽可能匹配,后面加?号使其变成惰性匹配

正则 待匹配字符 匹配
结果
说明
李.*? 李杰和李莲英和李二棍子 李杰
李莲
李二
惰性匹配

 

字符集[][^]

正则 待匹配字符 匹配
结果
说明
李[杰莲英二棍子]* 李杰和李莲英和李二棍子

李杰
李莲英
李二棍子

 
表示匹配"李"字后面[杰莲英二棍子]的字符任意次
 
李[^和]* 李杰和李莲英和李二棍子

李杰
李莲英
李二棍子

表示匹配一个不是"和"的字符任意次
[\d] 456bdha3

4
5
6
3

表示匹配任意一个数字,匹配到4个结果
[\d]+ 456bdha3

456
3

表示匹配任意个数字,匹配到2个结果

 

分组 ()与 或 |[^]

 身份证号码是一个长度为15或18个字符的字符串,如果是15位则全部由数字组成,首位不能为0;如果是18位,则前17位全部是数字,末位可能是数字或x,下面我们尝试用正则来表示:

正则 待匹配字符 匹配
结果
说明
^[1-9]\d{13,16}[0-9x]$ 110101198001017032

110101198001017032

   表示可以匹配一个正确的身份证号
^[1-9]\d{13,16}[0-9x]$ 1101011980010170

1101011980010170

表示也可以匹配这串数字,但这并不是一个正确的身份证号码,它是一个16位的数字
^[1-9]\d{14}(\d{2}[0-9x])?$ 1101011980010170

False

现在不会匹配错误的身份证号了
()表示分组,将\d{2}[0-9x]分成一组,就可以整体约束他们出现的次数为0-1次
^([1-9]\d{16}[0-9x]|[1-9]\d{14})$ 110105199812067023

110105199812067023

表示先匹配[1-9]\d{16}[0-9x]如果没有匹配上就匹配[1-9]\d{14}

 

转义符 \

在正则表达式中,有很多有特殊意义的是元字符,比如\d和\s等,如果要在正则中匹配正常的"\d"而不是"数字"就需要对"\"进行转义,变成'\\'。

在python中,无论是正则表达式,还是待匹配的内容,都是以字符串的形式出现的,在字符串中\也有特殊的含义,本身还需要转义。所以如果匹配一次"\d",字符串中要写成'\\d',那么正则里就要写成"\\\\d",这样就太麻烦了。这个时候我们就用到了r'\d'这个概念,此时的正则是r'\\d'就可以了。

正则 待匹配字符 匹配
结果
说明
\d \d  False
因为在正则表达式中\是有特殊意义的字符,所以要匹配\d本身,用表达式\d无法匹配
\\d \d  True
转义\之后变成\\,即可匹配
"\\\\d" '\\d'  True
如果在python中,字符串中的'\'也需要转义,所以每一个字符串'\'又需要转义一次
r'\\d' r'\d'  True
在字符串之前加r,让整个字符串不转义

 

贪婪匹配

贪婪匹配:在满足匹配时,匹配尽可能长的字符串,默认情况下,采用贪婪匹配

正则 待匹配字符 匹配
结果
说明
<.*>

<script>...<script>

<script>...<script>
默认为贪婪匹配模式,会匹配尽量长的字符串
<.*?> r'\d'  

<script>
<script>

加上?为将贪婪匹配模式转为非贪婪匹配模式,会匹配尽量短的字符串
几个常用的非贪婪匹配Pattern
*? 重复任意次,但尽可能少重复
+? 重复1次或更多次,但尽可能少重复
?? 重复0次或1次,但尽可能少重复
{n,m}? 重复n到m次,但尽可能少重复
{n,}? 重复n次以上,但尽可能少重复
.*?的用法
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. 是任意字符
* 是取 0 至 无限长度
? 是非贪婪模式。
何在一起就是 取尽量少的任意字符,一般不会这么单独写,他大多用在:
.*?x

就是取前面任意长度的字符,直到一个x出现
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re模块下的常用方法

 

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import re

ret = re.findall('a', 'eva egon yuan')  # 返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里
print(ret) #结果 : ['a', 'a']

ret = re.search('a', 'eva egon yuan').group()
print(ret) #结果 : 'a'
# 函数会在字符串内查找模式匹配,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。

ret = re.match('a', 'abc').group()  # 同search,不过尽在字符串开始处进行匹配
print(ret)
#结果 : 'a'

ret = re.split('[ab]', 'abcd')  # 先按'a'分割得到''和'bcd',在对''和'bcd'分别按'b'分割
print(ret)  # ['', '', 'cd']

ret = re.sub('\d', 'H', 'eva3egon4yuan4', 1)#将数字替换成'H',参数1表示只替换1个
print(ret) #evaHegon4yuan4

ret = re.subn('\d', 'H', 'eva3egon4yuan4')#将数字替换成'H',返回元组(替换的结果,替换了多少次)
print(ret)

obj = re.compile('\d{3}')  #将正则表达式编译成为一个 正则表达式对象,规则要匹配的是3个数字
ret = obj.search('abc123eeee') #正则表达式对象调用search,参数为待匹配的字符串
print(ret.group())  #结果 : 123

import re
ret = re.finditer('\d', 'ds3sy4784a')   #finditer返回一个存放匹配结果的迭代器
print(ret)  # <callable_iterator object at 0x10195f940>
print(next(ret).group())  #查看第一个结果
print(next(ret).group())  #查看第二个结果
print([i.group() for i in ret])  #查看剩余的左右结果
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注意:

1 findall的优先级查询:

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import re

ret = re.findall('www.(baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com')
print(ret)  # ['oldboy']     这是因为findall会优先把匹配结果组里内容返回,如果想要匹配结果,取消权限即可

ret = re.findall('www.(?:baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com')
print(ret)  # ['www.oldboy.com']
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2 split的优先级查询

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ret=re.split("\d+","eva3egon4yuan")
print(ret) #结果 : ['eva', 'egon', 'yuan']

ret=re.split("(\d+)","eva3egon4yuan")
print(ret) #结果 : ['eva', '3', 'egon', '4', 'yuan']

#在匹配部分加上()之后所切出的结果是不同的,
#没有()的没有保留所匹配的项,但是有()的却能够保留了匹配的项,
#这个在某些需要保留匹配部分的使用过程是非常重要的。
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二、collections模块

1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple

 

#namedtuple('名称', [属性list]):

 

 

from collections import namedtuple
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
print(p.x)
print(p.y)
namedtuple

 

 

 

2.deque: 双端队列,可以快速的从另外一侧追加和推出对象

from collections import deque
q = deque(['a', 'b', 'c'])
q.append('x')
q.appendleft('y')
print(q)

>>deque(['y', 'a', 'b', 'c', 'x'])

 

deque除了实现list的append()pop()外,还支持appendleft()popleft(),这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。

3.Counter: 计数器,主要用来计数

Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型,以字典的键值对形式存储,其中元素作为key,其计数作为value。计数值可以是任意的Interger(包括0和负数)。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print c
输出:Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

 

其他详细内容 http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7291842.html

4.OrderedDict: 有序字典

使用dict时,Key是无序的。在对dict做迭代时,我们无法确定Key的顺序。

如果要保持Key的顺序,可以用OrderedDict

from collections import OrderedDict
d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(d) # dict的Key是无序的
>>>>{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(od) # OrderedDict的Key是有序的
>>>>OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

 

意,OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列,不是Key本身排序:

>>> od = OrderedDict()
>>> od['z'] = 1
>>> od['y'] = 2
>>> od['x'] = 3
>>> od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回
['z', 'y', 'x']

5.defaultdict: 带有默认值的字典

有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...],将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中,将小于 66 的值保存至第二个key的值中。

即: {'k1': 大于66 'k2': 小于66}
from collections import defaultdict

values = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90]

my_dict = defaultdict(list)

for value in  values:
    if value>66:
        my_dict['k1'].append(value)
    else:
        my_dict['k2'].append(value)
defaultdict解决字典问题

 使dict时,如果引用的Key不存在,就会抛出KeyError。如果希望key不存在时,返回一个默认值,就可以用defaultdict

from collections import defaultdict
dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
dd['key1'] = 'abc'
dd['key1'] # key1存在
'abc'
>>> dd['key2'] # key2不存在,返回默认值
'N/A'
View Code

 

posted @ 2017-08-07 16:27  Fugui  阅读(161)  评论(0编辑  收藏  举报