re模块
垃圾回收机制
引用计数：是用来记录值在内存地址被记录的次数 每一次对值地址的引用都会使值得引用计数加 1 每一次对值地址的释放都会使值的引用计数减 1 当一个值得引用计数为0时，该值就会被系统的垃圾回收机制回收
循环引用
ls1 = [111] ls2 = [222] ls1.append(ls2) ls2.append(ls1) print(ls1) ======>[111, [222, [...]]] print(ls2) ======>[222, [111, [...]]] 循环导入会致使值得计数永远大于0，会造成内存泄漏
标记删除
标记：标记的过程其实就是，遍历所有的GC Roots对象(栈区中的所有内容或者线程都可以作为GC Roots对象），
然后将所有GC Roots的对象可以直接或间接访问到的对象标记为存活的对象，存放到新的内存空间中
删除：删除的过程将遍历堆中所有的对象，将之前所有的内容全部清除
分代回收
分代回收：（垃圾回收机制的优化机制） 牺牲内存，优化时间 分代：指的是根据存活时间来为变量划分不同等级（也就是不同的代） ''' 新定义的变量，放到新生代这个等级中，假设每隔1分钟扫描新生代一次，如果发现变量依然被引用， 那么该对象的权重（权重本质就是个整数）加一，当变量的权重大于某个设定得值（假设为3）， 会将它移动到更高一级的青春代，青春代的gc扫描的频率低于新生代（扫描时间间隔更长）， 假设5分钟扫描青春代一次，这样每次gc需要扫描的变量的总个数就变少了，节省了扫描的总时间， 接下来，青春代中的对象，也会以同样的方式被移动到老年代中。也就是等级（代）越高，被垃圾回收机制扫描的频率越低 ''' 回收：依然是使用引用计数作为回收的依据
正则：re
正则： 带语法的字符串，用来匹配目标字符串得到想要的字符串结果 重点：1.正则就是字符串 2.正则语法 3.分组 4.Python中re的常用方法 语法：re.findall(r're',r'目标字符串') print(re.findall(r'\\a', r'123\abc')) # 用来转义，在正则中\\代表匹配\
单个字符串
匹配任意数字 \d == [0-9] print(re.findall(r'\d',r'qwe\123ASD市东南方')) 结果：['1', '2', '3'] 匹配非任意数字 \D ==[^0-9] print(re.findall(r'\D',r'qwe\123ASD市东南方')) 结果：['q', 'w', 'e', '\\', 'A', 'S', 'D', '市', '东', '南', '方'] a|b |c匹配a或b # print(re.findall(r'[a-z]|[A-Z]|\d',r'qwe\123ASD市东南方')) 结果：['q', 'w', 'e', 'A', 'S', 'D'] [a-zA-Z0-9] 匹配字母+数字 print(re.findall(r'[a-zA-Z0-9]',r'qwe\123ASD市东南方')) 结果：['q', 'w', 'e', '1', '2', '3', 'A', 'S', 'D'] 匹配 字母+数字+_ \w print(re.findall(r'\w',r'qwe\123ASD_市东南方')) 结果：['q', 'w', 'e', '1', '2', '3', 'A', 'S', 'D', '_', '市', '东', '南', '方'] 匹配 非字母+数字+_ \W print(re.findall(r'\W',r'qwe\f123\nASD\t_\r市东南方')) 结果：['\\', '\\', '\\', '\\'] 匹配 任意空白符 \s print(re.findall(r'\s','qwe\f123\nASD\t_\r市东南方')) 结果：['\x0c', '\n', '\t', '\r'] 匹配 非任意空白符 \S print(re.findall(r'\S','qwe\f123\nASD\t_\r市东南方')) 结果： ['q', 'w', 'e', '1', '2', '3', 'A', 'S', 'D', '_', '市', '东', '南', '方'] 匹配所有单个字符（刨除换行） ., print(re.findall(r'.','qwe\f123\nASD\t_\r市东南方')) 结果：['q', 'w', 'e', '\x0c', '1', '2', '3', 'A', 'S', 'D', '\t', '_', '\r', '市', '东', '南', '方']
多个字符
匹配n到m个，贪婪匹配 {n,m} print(re.findall(r'o{1,2}', r'foodfoood')) 结果：['oo', 'oo', 'o'] 匹配0到n个，贪婪匹配 {*} print(re.findall(r'zo*',r'zzozoozooozoo')) 结果：['z', 'zo', 'zoo', 'zooo', 'zoo'] 匹配1到n个，贪婪匹配 {+} print(re.findall(r'zo+',r'zzozoozooozoo')) 结果：['zo', 'zoo', 'zooo', 'zoo'] 匹配0到1个，贪婪匹配 {?} print(re.findall(r'zo?',r'zzozoozooozoo')) 结果：['z', 'zo', 'zo', 'zo', 'zo'] 匹配1到n个，非贪婪匹配 {+?} print(re.findall(r'zo+?',r'zzozoozooozoo')) 结果：['zo', 'zo', 'zo', 'zo'] 匹配0到n个，非贪婪匹配 {*?} print(re.findall(r'zo*?',r'zzozoozooozoo')) 结果：['z', 'z', 'z', 'z', 'z']
多行匹配
re.S：将\n也能被.匹配 re.I：不区分大小写 re.M：结合^ $来使用，完成多行匹配 print(re.findall(r'^owen.+vv$', 'owen_name_vv\nowen_age_vv\nzero_owen\nowen_oo', re.M)) 结果：['owen_name_vv', 'owen_age_vv']
分组
1.从左往右数数 ( 进行编号，自己的分组从1开始，group(0)代表匹配到的目标整体 2.(?: ... )：取消所属分组，()就是普通()，可以将里面的信息作为整体包裹，但不产生分组 regexp = re.compile('(?:(?:http://)(.+)/)') # 生成正则对象 target = regexp.match('http://www.baidu.com/') print(target.group(1)) # www.baidu.com 结果：www.baidu.com
拆分
print(re.split('\s', '123 456\n789\t000')) 结果：['123', '456', '789', '000']
替换
1.不参与匹配的原样带下 2.参与匹配的都会被替换为指定字符串 3.在指定字符串值\num拿到具体分组 4.其他字符串信息都是原样字符串 print(re.sub('《(?:[a-z]+)(\d+)(.{2})', r'\\2abc\2\1', '《abc123你好》')) 结果：\2abc你好123》 print(re.subn('《(?:[a-z]+)(\d+)(.{2})', r'\\2abc\2\1', '《abc123你好》')) print(re.sub('《(?:[a-z]+)(\d+)(.{2})', r'\\2abc\2\1', '《abc123你好》'))
