python之路8-内置模块介绍
time & datetime模块
1 1 #_*_coding:utf-8_*_ 2 2 __author__ = 'Alex Li' 3 3 4 4 import time 5 5 6 6 7 7 # print(time.clock()) #返回处理器时间,3.3开始已废弃 , 改成了time.process_time()测量处理器运算时间,不包括sleep时间,不稳定,mac上测不出来 8 8 # print(time.altzone) #返回与utc时间的时间差,以秒计算\ 9 9 # print(time.asctime()) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016", 10 10 # print(time.localtime()) #返回本地时间 的struct time对象格式 11 11 # print(time.gmtime(time.time()-800000)) #返回utc时间的struc时间对象格式 12 12 13 13 # print(time.asctime(time.localtime())) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016", 14 14 #print(time.ctime()) #返回Fri Aug 19 12:38:29 2016 格式, 同上 15 15 16 16 17 17 18 18 # 日期字符串 转成 时间戳 19 19 # string_2_struct = time.strptime("2016/05/22","%Y/%m/%d") #将 日期字符串 转成 struct时间对象格式 20 20 # print(string_2_struct) 21 21 # # 22 22 # struct_2_stamp = time.mktime(string_2_struct) #将struct时间对象转成时间戳 23 23 # print(struct_2_stamp) 24 24 25 25 26 26 27 27 #将时间戳转为字符串格式 28 28 # print(time.gmtime(time.time()-86640)) #将utc时间戳转换成struct_time格式 29 29 # print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.gmtime()) ) #将utc struct_time格式转成指定的字符串格式 30 30 31 31 32 32 33 33 34 34 35 35 #时间加减 36 36 import datetime 37 37 38 38 # print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925 39 39 #print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) ) # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-19 40 40 # print(datetime.datetime.now() ) 41 41 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天 42 42 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天 43 43 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时 44 44 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分 45 45 46 46 47 47 # 48 48 # c_time = datetime.datetime.now() 49 49 # print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换
random模块——随机数
1 mport random 2 print random.random() 3 print random.randint(1,2) 4 print random.randrange(1,10)
#生成随机验证码
1 import random 2 checkcode = '' 3 for i in range(4): 4 current = random.randrange(0,4) 5 if current != i: 6 temp = chr(random.randint(65,90)) 7 else: 8 temp = random.randint(0,9) 9 checkcode += str(temp) 10 print checkcode
OS模块——提供对操作系统进行调用的接口
1 os.getcwd() 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径 2 os.chdir("dirname") 改变当前脚本工作目录;相当于shell下cd 3 os.curdir 返回当前目录: ('.') 4 os.pardir 获取当前目录的父目录字符串名:('..') 5 os.makedirs('dirname1/dirname2') 可生成多层递归目录 6 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 7 os.mkdir('dirname') 生成单级目录;相当于shell中mkdir dirname 8 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 9 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 10 os.remove() 删除一个文件 11 os.rename("oldname","newname") 重命名文件/目录 12 os.stat('path/filename') 获取文件/目录信息 13 os.sep 输出操作系统特定的路径分隔符,win下为"\\",Linux下为"/" 14 os.linesep 输出当前平台使用的行终止符,win下为"\t\n",Linux下为"\n" 15 os.pathsep 输出用于分割文件路径的字符串 16 os.name 输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix' 17 os.system("bash command") 运行shell命令,直接显示 18 os.environ 获取系统环境变量 19 os.path.abspath(path) 返回path规范化的绝对路径 20 os.path.split(path) 将path分割成目录和文件名二元组返回 21 os.path.dirname(path) 返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素 22 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 23 os.path.exists(path) 如果path存在,返回True;如果path不存在,返回False 24 os.path.isabs(path) 如果path是绝对路径,返回True 25 os.path.isfile(path) 如果path是一个存在的文件,返回True。否则返回False 26 os.path.isdir(path) 如果path是一个存在的目录,则返回True。否则返回False 27 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 28 os.path.getatime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间 29 os.path.getmtime(path) 返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
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 7 sys.stdout.write('please:') 8 val = sys.stdin.readline()[:-1]
json & pickle 模块
用于序列化的两个模块
- json,用于字符串 和 python数据类型间进行转换
- pickle,用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换
Json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load
pickle模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load
1 import pickle 2 import datetime 3 account = { 4 "id":6225353234, 5 "credit": 15000, #credit card 6 "balance": 8000, 7 "expire_date": "2020-5-21", 8 "password": "sdfsf", 9 "register_date":datetime.datetime.now() 10 } 11 12 names = ["alex","jack"] 13 14 f = open("account.db","wb") 15 print(pickle.dumps(account)) 16 f.write(pickle.dumps(account)) 17 f.write(pickle.dumps(names)) 18 #pickle.dump(account,f) 19 20 f.close()
shelve 模块
shelve模块是一个简单的k,v将内存数据通过文件持久化的模块,可以持久化任何pickle可支持的python数据格式
1 import shelve 2 3 d = shelve.open('shelve_test') #打开一个文件 4 5 class Test(object): 6 def __init__(self,n): 7 self.n = n 8 9 10 t = Test(123) 11 t2 = Test(123334) 12 13 name = ["alex","rain","test"] 14 d["test"] = name #持久化列表 15 d["t1"] = t #持久化类 16 d["t2"] = t2 17 18 d.close()
xml处理模块
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:
1 <?xml version="1.0"?> 2 <data> 3 <country name="Liechtenstein"> 4 <rank updated="yes">2</rank> 5 <year>2008</year> 6 <gdppc>141100</gdppc> 7 <neighbor name="Austria" direction="E"/> 8 <neighbor name="Switzerland" direction="W"/> 9 </country> 10 <country name="Singapore"> 11 <rank updated="yes">5</rank> 12 <year>2011</year> 13 <gdppc>59900</gdppc> 14 <neighbor name="Malaysia" direction="N"/> 15 </country> 16 <country name="Panama"> 17 <rank updated="yes">69</rank> 18 <year>2011</year> 19 <gdppc>13600</gdppc> 20 <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/> 21 <neighbor name="Colombia" direction="E"/> 22 </country> 23 </data>
xml协议在各个语言里的都 是支持的,在python中可以用以下模块操作xml
1 import xml.etree.ElementTree as ET 2 3 tree = ET.parse("xmltest.xml") 4 root = tree.getroot() 5 print(root.tag) 6 7 #遍历xml文档 8 for child in root: 9 print(child.tag, child.attrib) 10 for i in child: 11 print(i.tag,i.text) 12 13 #只遍历year 节点 14 for node in root.iter('year'): 15 print(node.tag,node.text)
修改和删除xml文档内容
1 import xml.etree.ElementTree as ET 2 3 tree = ET.parse("xmltest.xml") 4 root = tree.getroot() 5 6 #修改 7 for node in root.iter('year'): 8 new_year = int(node.text) + 1 9 node.text = str(new_year) 10 node.set("updated","yes") 11 12 tree.write("xmltest.xml") 13 14 15 #删除node 16 for country in root.findall('country'): 17 rank = int(country.find('rank').text) 18 if rank > 50: 19 root.remove(country) 20 21 tree.write('output.xml')
自己创建xml文档
1 import xml.etree.ElementTree as ET 2 3 4 new_xml = ET.Element("namelist") 5 name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"}) 6 age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"}) 7 sex = ET.SubElement(name,"sex") 8 sex.text = '33' 9 name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"}) 10 age = ET.SubElement(name2,"age") 11 age.text = '19' 12 13 et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象 14 et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True) 15 16 ET.dump(new_xml) #打印生成的格式
PyYAML模块
Python也可以很容易的处理ymal文档格式,只不过需要安装一个模块,参考文档:http://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation
ConfigParser模块
1 [DEFAULT] 2 ServerAliveInterval = 45 3 Compression = yes 4 CompressionLevel = 9 5 ForwardX11 = yes 6 7 [bitbucket.org] 8 User = hg 9 10 [topsecret.server.com] 11 Port = 50022 12 ForwardX11 = no
如果想用python生成一个这样的文档怎么做呢?
1 import configparser 2 3 config = configparser.ConfigParser() 4 config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45', 5 'Compression': 'yes', 6 'CompressionLevel': '9'} 7 8 config['bitbucket.org'] = {} 9 config['bitbucket.org']['User'] = 'hg' 10 config['topsecret.server.com'] = {} 11 topsecret = config['topsecret.server.com'] 12 topsecret['Host Port'] = '50022' # mutates the parser 13 topsecret['ForwardX11'] = 'no' # same here 14 config['DEFAULT']['ForwardX11'] = 'yes' 15 with open('example.ini', 'w') as configfile: 16 config.write(configfile)
写完了还可以再读出来哈。
1 >>> import configparser 2 >>> config = configparser.ConfigParser() 3 >>> config.sections() 4 [] 5 >>> config.read('example.ini') 6 ['example.ini'] 7 >>> config.sections() 8 ['bitbucket.org', 'topsecret.server.com'] 9 >>> 'bitbucket.org' in config 10 True 11 >>> 'bytebong.com' in config 12 False 13 >>> config['bitbucket.org']['User'] 14 'hg' 15 >>> config['DEFAULT']['Compression'] 16 'yes' 17 >>> topsecret = config['topsecret.server.com'] 18 >>> topsecret['ForwardX11'] 19 'no' 20 >>> topsecret['Port'] 21 '50022' 22 >>> for key in config['bitbucket.org']: print(key) 23 ... 24 user 25 compressionlevel 26 serveraliveinterval 27 compression 28 forwardx11 29 >>> config['bitbucket.org']['ForwardX11'] 30 'yes'
configparser增删改查语法
1 [section1] 2 k1 = v1 3 k2:v2 4 5 [section2] 6 k1 = v1 7 8 import ConfigParser 9 10 config = ConfigParser.ConfigParser() 11 config.read('i.cfg') 12 13 # ########## 读 ########## 14 #secs = config.sections() 15 #print secs 16 #options = config.options('group2') 17 #print options 18 19 #item_list = config.items('group2') 20 #print item_list 21 22 #val = config.get('group1','key') 23 #val = config.getint('group1','key') 24 25 # ########## 改写 ########## 26 #sec = config.remove_section('group1') 27 #config.write(open('i.cfg', "w")) 28 29 #sec = config.has_section('wupeiqi') 30 #sec = config.add_section('wupeiqi') 31 #config.write(open('i.cfg', "w")) 32 33 34 #config.set('group2','k1',11111) 35 #config.write(open('i.cfg', "w")) 36 37 #config.remove_option('group2','age') 38 #config.write(open('i.cfg', "w"))
hashlib模块
用于加密相关的操作,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
1 import hashlib 2 3 m = hashlib.md5() 4 m.update(b"Hello") 5 m.update(b"It's me") 6 print(m.digest()) 7 m.update(b"It's been a long time since last time we ...") 8 9 print(m.digest()) #2进制格式hash 10 print(len(m.hexdigest())) #16进制格式hash 11 ''' 12 def digest(self, *args, **kwargs): # real signature unknown 13 """ Return the digest value as a string of binary data. """ 14 pass 15 16 def hexdigest(self, *args, **kwargs): # real signature unknown 17 """ Return the digest value as a string of hexadecimal digits. """ 18 pass 19 20 ''' 21 import hashlib 22 23 # ######## md5 ######## 24 25 hash = hashlib.md5() 26 hash.update('admin') 27 print(hash.hexdigest()) 28 29 # ######## sha1 ######## 30 31 hash = hashlib.sha1() 32 hash.update('admin') 33 print(hash.hexdigest()) 34 35 # ######## sha256 ######## 36 37 hash = hashlib.sha256() 38 hash.update('admin') 39 print(hash.hexdigest()) 40 41 42 # ######## sha384 ######## 43 44 hash = hashlib.sha384() 45 hash.update('admin') 46 print(hash.hexdigest()) 47 48 # ######## sha512 ######## 49 50 hash = hashlib.sha512() 51 hash.update('admin') 52 print(hash.hexdigest())
还不够吊?python 还有一个 hmac 模块,它内部对我们创建 key 和 内容 再进行处理然后再加密
散列消息鉴别码,简称HMAC,是一种基于消息鉴别码MAC(Message Authentication Code)的鉴别机制。使用HMAC时,消息通讯的双方,通过验证消息中加入的鉴别密钥K来鉴别消息的真伪;
一般用于网络通信中消息加密,前提是双方先要约定好key,就像接头暗号一样,然后消息发送把用key把消息加密,接收方用key + 消息明文再加密,拿加密后的值 跟 发送者的相对比是否相等,这样就能验证消息的真实性,及发送者的合法性了。
1 import hmac 2 h = hmac.new(b'天王盖地虎', b'宝塔镇河妖') 3 print h.hexdigest()
更多关于md5,sha1,sha256等介绍的文章看这里https://www.tbs-certificates.co.uk/FAQ/en/sha256.html
logging模块
很多程序都有记录日志的需求,并且日志中包含的信息即有正常的程序访问日志,还可能有错误、警告等信息输出,python的logging模块提供了标准的日志接口,你可以通过它存储各种格式的日志,logging的日志可以分为 debug()
, info()
, warning()
, error()
and critical() 5个级别,
下面我们看一下怎么用。
最简单用法
1 import logging 2 3 logging.warning("user [alex] attempted wrong password more than 3 times") 4 logging.critical("server is down") 5 6 #输出 7 WARNING:root:user [alex] attempted wrong password more than 3 times 8 CRITICAL:root:server is down
如果想把日志写到文件里,也很简单
1 import logging 2 3 logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.INFO) 4 logging.debug('This message should go to the log file') 5 logging.info('So should this') 6 logging.warning('And this, too')
其中下面这句中的level=loggin.INFO意思是,把日志纪录级别设置为INFO,也就是说,只有比日志是INFO或比INFO级别更高的日志才会被纪录到文件里,在这个例子, 第一条日志是不会被纪录的,如果希望纪录debug的日志,那把日志级别改成DEBUG就行了。
logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.INFO)
感觉上面的日志格式忘记加上时间啦,日志不知道时间怎么行呢,下面就来加上!
import logging logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s', datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p') logging.warning('is when this event was logged.') #输出 12/12/2010 11:46:36 AM is when this event was logged.
日志格式
%(name)s |
Logger的名字 |
%(levelno)s |
数字形式的日志级别 |
%(levelname)s |
文本形式的日志级别 |
%(pathname)s |
调用日志输出函数的模块的完整路径名,可能没有 |
%(filename)s |
调用日志输出函数的模块的文件名 |
%(module)s |
调用日志输出函数的模块名 |
%(funcName)s |
调用日志输出函数的函数名 |
%(lineno)d |
调用日志输出函数的语句所在的代码行 |
%(created)f |
当前时间,用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示 |
%(relativeCreated)d |
输出日志信息时的,自Logger创建以 来的毫秒数 |
%(asctime)s |
字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒 |
%(thread)d |
线程ID。可能没有 |
%(threadName)s |
线程名。可能没有 |
%(process)d |
进程ID。可能没有 |
%(message)s |
用户输出的消息 |
如果想同时把log打印在屏幕和文件日志里,就需要了解一点复杂的知识 了
Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类,使用官方文档中的概括最为合适:
logger提供了应用程序可以直接使用的接口;
handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出;
filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录;
formatter决定日志记录的最终输出格式。
logger
每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger。Logger通常对应了程序的模块名,比如聊天工具的图形界面模块可以这样获得它的Logger:
LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)
而核心模块可以这样:
LOG=logging.getLogger(”chat.kernel”)
Logger.setLevel(lel):指定最低的日志级别,低于lel的级别将被忽略。debug是最低的内置级别,critical为最高
Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt):添加或删除指定的filter
Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr):增加或删除指定的handler
Logger.debug()、Logger.info()、Logger.warning()、Logger.error()、Logger.critical():可以设置的日志级别
handler
handler对象负责发送相关的信息到指定目的地。Python的日志系统有多种Handler可以使用。有些Handler可以把信息输出到控制台,有些Logger可以把信息输出到文件,还有些 Handler可以把信息发送到网络上。如果觉得不够用,还可以编写自己的Handler。可以通过addHandler()方法添加多个多handler
Handler.setLevel(lel):指定被处理的信息级别,低于lel级别的信息将被忽略
Handler.setFormatter():给这个handler选择一个格式
Handler.addFilter(filt)、Handler.removeFilter(filt):新增或删除一个filter对象
每个Logger可以附加多个Handler。接下来我们就来介绍一些常用的Handler:
1) logging.StreamHandler
使用这个Handler可以向类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息。它的构造函数是:
StreamHandler([strm])
其中strm参数是一个文件对象。默认是sys.stderr
2) logging.FileHandler
和StreamHandler类似,用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件。它的构造函数是:
FileHandler(filename[,mode])
filename是文件名,必须指定一个文件名。
mode是文件的打开方式。参见Python内置函数open()的用法。默认是’a',即添加到文件末尾。
3) logging.handlers.RotatingFileHandler
这个Handler类似于上面的FileHandler,但是它可以管理文件大小。当文件达到一定大小之后,它会自动将当前日志文件改名,然后创建 一个新的同名日志文件继续输出。比如日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小之后,RotatingFileHandler自动把 文件改名为chat.log.1。不过,如果chat.log.1已经存在,会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。。。最后重新创建 chat.log,继续输出日志信息。它的构造函数是:
RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])
其中filename和mode两个参数和FileHandler一样。
maxBytes用于指定日志文件的最大文件大小。如果maxBytes为0,意味着日志文件可以无限大,这时上面描述的重命名过程就不会发生。
backupCount用于指定保留的备份文件的个数。比如,如果指定为2,当上面描述的重命名过程发生时,原有的chat.log.2并不会被更名,而是被删除。
4) logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
这个Handler和RotatingFileHandler类似,不过,它没有通过判断文件大小来决定何时重新创建日志文件,而是间隔一定时间就 自动创建新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler类似,不过新的文件不是附加数字,而是当前时间。它的构造函数是:
TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])
其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具有相同的意义。
interval是时间间隔。
when参数是一个字符串。表示时间间隔的单位,不区分大小写。它有以下取值:
S 秒
M 分
H 小时
D 天
W 每星期(interval==0时代表星期一)
midnight 每天凌晨
1 import logging 2 3 #create logger 4 logger = logging.getLogger('TEST-LOG') 5 logger.setLevel(logging.DEBUG) 6 7 8 # create console handler and set level to debug 9 ch = logging.StreamHandler() 10 ch.setLevel(logging.DEBUG) 11 12 # create file handler and set level to warning 13 fh = logging.FileHandler("access.log") 14 fh.setLevel(logging.WARNING) 15 # create formatter 16 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') 17 18 # add formatter to ch and fh 19 ch.setFormatter(formatter) 20 fh.setFormatter(formatter) 21 22 # add ch and fh to logger 23 logger.addHandler(ch) 24 logger.addHandler(fh) 25 26 # 'application' code 27 logger.debug('debug message') 28 logger.info('info message') 29 logger.warn('warn message') 30 logger.error('error message') 31 logger.critical('critical message')
文件自动截断例子
1 import logging 2 3 from logging import handlers 4 5 logger = logging.getLogger(__name__) 6 7 log_file = "timelog.log" 8 #fh = handlers.RotatingFileHandler(filename=log_file,maxBytes=10,backupCount=3) 9 fh = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=log_file,when="S",interval=5,backupCount=3) 10 11 12 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(module)s:%(lineno)d %(message)s') 13 14 fh.setFormatter(formatter) 15 16 logger.addHandler(fh) 17 18 19 logger.warning("test1") 20 logger.warning("test12") 21 logger.warning("test13") 22 logger.warning("test14")
re模块——常用正则表达式符号
'.' 默认匹配除\n之外的任意一个字符,若指定flag DOTALL,则匹配任意字符,包括换行 '^' 匹配字符开头,若指定flags MULTILINE,这种也可以匹配上(r"^a","\nabc\neee",flags=re.MULTILINE) '$' 匹配字符结尾,或e.search("foo$","bfoo\nsdfsf",flags=re.MULTILINE).group()也可以 '*' 匹配*号前的字符0次或多次,re.findall("ab*","cabb3abcbbac") 结果为['abb', 'ab', 'a'] '+' 匹配前一个字符1次或多次,re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 结果['ab', 'abb'] '?' 匹配前一个字符1次或0次 '{m}' 匹配前一个字符m次 '{n,m}' 匹配前一个字符n到m次,re.findall("ab{1,3}","abb abc abbcbbb") 结果'abb', 'ab', 'abb'] '|' 匹配|左或|右的字符,re.search("abc|ABC","ABCBabcCD").group() 结果'ABC' '(...)' 分组匹配,re.search("(abc){2}a(123|456)c", "abcabca456c").group() 结果 abcabca456c '\A' 只从字符开头匹配,re.search("\Aabc","alexabc") 是匹配不到的 '\Z' 匹配字符结尾,同$ '\d' 匹配数字0-9 '\D' 匹配非数字 '\w' 匹配[A-Za-z0-9] '\W' 匹配非[A-Za-z0-9] 's' 匹配空白字符、\t、\n、\r , re.search("\s+","ab\tc1\n3").group() 结果 '\t' '(?P<name>...)' 分组匹配 re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481199306143242").groupdict("city")
结果{'province': '3714', 'city': '81', 'birthday': '1993'}
最常用的匹配语法
re.match 从头开始匹配 re.search 匹配包含 re.findall 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回 re.splitall 以匹配到的字符当做列表分隔符 re.sub 匹配字符并替换
反斜杠的困扰
与大多数编程语言相同,正则表达式里使用"\"作为转义字符,这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符"\",那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\\\":前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠,转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题,这个例子中的正则表达式可以使用r"\\"表示。同样,匹配一个数字的"\\d"可以写成r"\d"。有了原生字符串,你再也不用担心是不是漏写了反斜杠,写出来的表达式也更直观。