python全栈开发基础【第九篇】Python常用模块一（主要是re正则和collections）
一、认识模块
什么是模块：一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件，文件名就是加上.py的后缀，但其实import加载的模块分为四个通用类别 ：
1.使用python编写的代码（.py文件）
2.已被编译为共享库二和DLL的C或C++扩展
3.包好一组模块的包
4.使用C编写并连接到python解释器的内置模块
为何要使用莫模块？
如果你想退出python解释器然后重新进入，那么你之前定义的函数或变量都将丢失，因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来，需要时，就通过python test.py 方式去执行，此时test.py被称为脚本script。
随着程序的发展，功能越来越多，为了方便管理，我们通常将文件分成一个个的文件，这样做程序的结构更清晰，方便管理。这时我们不仅仅可以吧这些文件当做脚本去执行，还可以把它们当做模块来导入到其他模块中，实现了功能的重复利用。
二、常见模块分类
常用模块一、
collocations 模块
时间模块
random模块
os模块
sys模块
序列化模块
re模块
常用模块二：这些模块和面向对象有关
hashlib模块
configparse模块
logging模块
三、正则表达式
像我们平常见的那些注册页面啥的，都需要我们输入手机号码吧，你想我们的电话号码也是有限定的吧（手机号码一共11位，并且只以13,14,15,17,18开头的数字这些特点）如果你的输入有误就会提示，那么实现这个程序的话你觉得用While循环so easy嘛，那么我们来看看实现的结果。
#判断手机号码是否合法
while True:
phone_number=input('请输入你的电话号码：')
if len(phone_number)==11 and phone_number.isdigit()\
and (phone_number.startswith('13')\
or phone_number.startswith('14') \
or phone_number.startswith('15') \
or phone_number.startswith('17') \
or phone_number.startswith('18')):
print('是合法的手机号码')
else:
print('不是合法的手机号码')
看到这个代码，虽说理解很容易，但是我还有更简单的方法。那我们一起来看看吧。
import re
phone_number=input('请输入你的电话号码：')
if re.match('^(13|14|15|17|18)[0-9]{9}$',phone_number):
'''^这个符号表示的是判断是不是以13|14|15|17|18开头的，
[0-9]: []表示一个字符组，可以表示0-9的任意字符
{9}:表示后面的数字重复九次
$:表示结束符
'''
print('是合法的手机号码')
else:
print('不是合法的手机号码')
那么什么是正则呢？
首先你要知道的是，谈到正则，就只和字符串相关了。在线测试工具 http://tool.chinaz.com/regex/
比如你要用‘1’去匹配‘1’，或者用‘2’去匹配‘2’，直接就可以匹配上。
字符组：[字符组] 在同一位置可能出现的各种字符组成了一个字符组，在正则表达式中用[]表示 字符分为很多类，比如数字，字母，标点等登。 假如你现在要求一个位置‘只能出现一个数字’，那么这个位置上的字符只能是0、1、2、3.......9这是个数之一。
字符组：
字符：
量词：
.^$
*+?{}
注意：前面的*，+，？等都是贪婪匹配，也就是尽可能多的匹配，后面加？就变成了非贪婪匹配，也就是惰性匹配。
贪婪匹配：
几个常用的配贪婪匹配
*？；重复任意次，但尽可能少重复
+？：重复一次或更多次，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：
.是任意字符 *是取0到无限长度 ?是非贪婪模式 和在一起就是取尽量少的任意字符，一般不会这么单独写，大多用在： .*?x 意思就是取前面任意长度的字符，直到一个x出现
字符集：
分组（）与或|[^]：
（1）^[1-9]\d{13,16}[0-9x]$ #^以数字0-9开始，
\d{13,16}重复13次到16次 $结束标志上面的表达式可以匹配一个正确的身份证号码（2）^[1-9]\d{14}(\d{2}[0-9x])?$ #？重复0次或者1次，当是0次的时候是15位，是1的时候是18位（3）^([1-9]\d{16}[0-9x]|[1-9]\d{14})$#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}
#对于分组的理解
举个例子，比如html源码中有<title>xxx</title>标签，用以前的知识，我们只能确定源码中的<title>和</title>是固定不变的。因此，如果想获取页面标题(xxx)，充其量只能写一个类似于这样的表达式：<title>.*</title>，而这样写匹配出来的是完整的<title>xxx</title>标签，并不是单纯的页面标题xxx。
想解决以上问题，就要用到断言知识。
在讲断言之前，读者应该先了解分组，这有助于理解断言。
分组在正则中用()表示，根据小菜理解，分组的作用有两个：
n 将某些规律看成是一组，然后进行组级别的重复，可以得到意想不到的效果。
n 分组之后，可以通过后向引用简化表达式。
先来看第一个作用，对于IP地址的匹配，简单的可以写为如下形式：
\d{1,3}.\d{1,3}.\d{1,3}.\d{1,3}
但仔细观察，我们可以发现一定的规律，可以把.\d{1,3}看成一个整体，也就是把他们看成一组，再把这个组重复3次即可。表达式如下：
\d{1,3}(.\d{1,3}){3}
这样一看，就比较简洁了。
再来看第二个作用，就拿匹配<title>xxx</title>标签来说，简单的正则可以这样写：
<title>.*</title>
可以看出，上边表达式中有两个title，完全一样，其实可以通过分组简写。表达式如下：
<(title)>.*</\1>
这个例子实际上就是反向引用的实际应用。对于分组而言，整个表达式永远算作第0组，在本例中，第0组是<(title)>.*</\1>，然后从左到右，依次为分组编号，因此，(title)是第1组。
用\1这种语法，可以引用某组的文本内容，\1当然就是引用第1组的文本内容了，这样一来，就可以简化正则表达式，只写一次title，把它放在组里，然后在后边引用即可。
以此为启发，我们可不可以简化刚刚的IP地址正则表达式呢？原来的表达式为\d{1,3}(.\d{1,3}){3}，里边的\d{1,3}重复了两次，如果利用后向引用简化，表达式如下：
(\d{1,3})(.\1){3}
简单的解释下，把\d{1,3}放在一组里，表示为(\d{1,3})，它是第1组，(.\1)是第2组，在第2组里通过\1语法，后向引用了第1组的文本内容。
经过实际测试，会发现这样写是错误的，为什么呢？
小菜一直在强调，后向引用，引用的仅仅是文本内容，而不是正则表达式！
也就是说，组中的内容一旦匹配成功，后向引用，引用的就是匹配成功后的内容，引用的是结果，而不是表达式。
因此，(\d{1,3})(.\1){3}这个表达式实际上匹配的是四个数都相同的IP地址，比如：123.123.123.123。
分组命名：语法（？p<name>）注意先命名，后正则
import re
import re
ret=re.search('<(\w+)>\w+<(/\w+)>','<h1>hello</h1>')
print(ret.group())
# 给分组起个名字。就用下面的分组命名，上面的方法和下面的分组命名是一样的，只不过就是给命了个名字
ret=re.search('<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>','<h1>hello</h1>')
#(?P=tag_name)就代表的是（\w+）
print(ret.group()) # 了解（和上面的是一样的，是上面方式的那种简写）
ret=re.search(r'<(\w+)>\w+</\1>','<h1>hello</h1>')
print(ret.group(1))
转义符：
四、re模块
re模块相关的方法
# 1.re模块下的常用方法
# 1.findall方法
import re
ret = re.findall('a','eva ang egons')
# #返回所有满足匹配条件的结果，放在列表里
print(ret)
# 2.search方法
# 函数会在字符串中查找模式匹配，只会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，则报错
ret = re.search('s','eva ang egons')#找第一个
print(ret.group())
# 3.match方法
print(re.match('a','abc').group())
#同search，只从字符串开始匹配,并且guoup才能找到
# 4.split方法
print(re.split('[ab]','abcd'))
#先按'a'分割得到''和'bcd'，在对''和'bcd'分别按'b'分割
# 5.sub方法
print(re.sub('\d','H','eva3sdf4ahi4asd45',1))
# 将数字替换成'H'，参数1表示只替换一个
# 6.subn方法
print(re.subn('\d','H','eva3sdf4ahi4asd45'))
#将数字替换成’H‘，返回元组（替换的结果，替换了多少次）
# 7.compile方法
obj = re.compile('\d{3}')#将正则表达式编译成一个正则表达式对象，规则要匹配的是三个数字
print(obj)
ret = obj.search('abc12345eeeee')#正则表达式对象调用search，参数为待匹配的字符串
print(ret.group()) #.group一下就显示出结果了
# 8.finditer方法
ret = re.finditer('\d','dsf546sfsc')#finditer返回的是一个存放匹配结果的迭代器
# print(ret)#<callable_iterator object at 0x00000000021E9E80>
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
findall的优先级查询
import re
ret = re.findall('www.(baidu|oldboy).com','www.oldboy.com')
print(ret) #结果是['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']
split的优先级查询
ret = re.split('\d+','eva123dasda9dg')#按数字分割开了
print(ret) #输出结果：['eva', 'dasda', 'dg']
ret = re.split('(\d+)','eva123dasda9dg')
print(ret) #输出结果：['eva', '123', 'dasda', '9', 'dg']
#
# 在匹配部分加上()之后和不加括号切出的结果是不同的，
# 没有括号的没有保留所匹配的项，但是有括号的却能够保留了
# 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
五、re模块和正则表达式的关系
re模块和正则表达式没有一点毛线关系。re模块和正则表达式的关系类似于time模块和时间的关系，你没有学习python之前，也不知道有一个time模块，但是你已经认识时间了呀，12:30就表示中午十二点半。时间有自己的格式，年月日时分秒，已成为一种规则。你早就牢记于心了，time模块只不过是python提供给我们的可以方便我们操作时间的一个工具而已。
六、collections模块
在内置数据类型（dict，list，set，tuple）的基础上，collections 模块还提供了几个额外的数据类型：
1.namedtuple：生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
2.deque：双向队列（两头都可进可出，但是不能取中间的值），可以快速的从另外一侧追加和推出对象
3.Counter：计数器，主要用来计数
4.OrderedDict：有序字典
5.defaultdict：带有默认值的字典
namedtuple:
我们知道tuple可以表示不变集合，例如，一个点的二维坐标就可以表示成：p=(1,2)
但是，看到（1，2），很难看出这个tuple是用来表示坐标的。
那么，我们的namedtuple就能用上了。
namedtuple('名称'，‘属性list’)
from collections import namedtuple
point = namedtuple('point',['x','y'])
p = point(1,2)
print(p.x,p.y)、<br><br><br>
Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])#用坐标和半径表示一个圆
deque
单向队列<br># import queue #队列模块
# q = queue.Queue()# q.put(10)# q.put(20)# q.put(30)# # 10 20 30# print(q.get())# print(q.get())# print(q.get())# print(q.get())deque是为了高效实现插入和删除操作的双向队列，适用于队列和栈
from collections import deque
q = deque(['a','b','c'])
q.append('ee')#添加元素
q.append('ff')
q.append('qq')
print(q)
q.appendleft('www')#从左边添加
print(q)
q.pop() #删除元素
q.popleft() #从左边删除元素
print(q)
OrderedDict
使用字典时，key是无序的。在对字典做迭代时，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 = {'z':'qww','x':'asd','y':'asd','name':'alex'}
print(d.keys()) #key是无序的
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) print(od)# OrderedDict的Key是有序的 <br>OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])<br><br><br>OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：od = OderedDict ()
od['z']=1
od['y']=2
od['x']=3
print(od.keys()) #按照插入额key的顺序返回
defaultdict
#找大于66和小于66的
d = {'z':'qww','x':'asd','y':'asd','name':'alex'}
print(d.keys())
from collections import defaultdict
values = [11,22,33,44,55,66,77,88,99]
my_dict = defaultdict(list)
for v in values:
if v>66:
my_dict['k1'].append(v)
else:
my_dict['k2'].append(v)
print(my_dict)
from collections import defaultdict dd = defaultdict(lambda: 'N/A') dd['key1'] = 'abc' print(dd['key1']) # key1存在 print(dd['key2']) # key2不存在，返回默认值
Counter
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。
from collections import Counter
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
