常用模块

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了常用模块相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

常用模块

 

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)
复制代码
1 import time
2 #--------------------------我们先以当前时间为准,让大家快速认识三种形式的时间
3 print(time.time()) # 时间戳:1487130156.419527
4 print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) #格式化的时间字符串:\'2017-02-15 11:40:53\'
5 
6 print(time.localtime()) #本地时区的struct_time
7 print(time.gmtime())    #UTC时区的struct_time
复制代码
 格式化字符串的时间格式

 

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

复制代码
 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"。
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复制代码
1 #--------------------------按图2转换时间
2 # asctime([t]) : 把一个表示时间的元组或者struct_time表示为这种形式：\'Sun Jun 20 23:21:05 1993\'。
3 # 如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入。
4 print(time.asctime())#Sun Sep 11 00:43:43 2016
5 
6 # ctime([secs]) : 把一个时间戳（按秒计算的浮点数）转化为time.asctime()的形式。如果参数未给或者为
7 # None的时候，将会默认time.time()为参数。它的作用相当于time.asctime(time.localtime(secs))。
8 print(time.ctime())  # Sun Sep 11 00:46:38 2016
9 print(time.ctime(time.time()))  # Sun Sep 11 00:46:38 2016
复制代码
1 #--------------------------其他用法
2 # sleep(secs)
3 # 线程推迟指定的时间运行，单位为秒。
 datetime模块

二 random模块

复制代码
 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)
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 生成随机验证码

三 os模块

os模块是与操作系统交互的一个接口

 View Code
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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
复制代码

 

复制代码
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__))))
复制代码

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
 打印进度条

五 shutil模块

高级的 文件、文件夹、压缩包 处理模块

shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length])
将文件内容拷贝到另一个文件中

1 import shutil
2  
3 shutil.copyfileobj(open(\'old.xml\',\'r\'), open(\'new.xml\', \'w\'))

 

shutil.copyfile(src, dst)
拷贝文件

1 shutil.copyfile(\'f1.log\', \'f2.log\') #目标文件无需存在

 

shutil.copymode(src, dst)
仅拷贝权限。内容、组、用户均不变

1 shutil.copymode(\'f1.log\', \'f2.log\') #目标文件必须存在

 

shutil.copystat(src, dst)
仅拷贝状态的信息，包括：mode bits, atime, mtime, flags

1 shutil.copystat(\'f1.log\', \'f2.log\') #目标文件必须存在

 

shutil.copy(src, dst)
拷贝文件和权限

1 import shutil
2  
3 shutil.copy(\'f1.log\', \'f2.log\')

 

shutil.copy2(src, dst)
拷贝文件和状态信息

1 import shutil
2  
3 shutil.copy2(\'f1.log\', \'f2.log\')

 

shutil.ignore_patterns(*patterns)
shutil.copytree(src, dst, symlinks=False, ignore=None)
递归的去拷贝文件夹

1 import shutil
2  
3 shutil.copytree(\'folder1\', \'folder2\', ignore=shutil.ignore_patterns(\'*.pyc\', \'tmp*\')) #目标目录不能存在，注意对folder2目录父级目录要有可写权限，ignore的意思是排除 
 拷贝软连接

 

shutil.rmtree(path[, ignore_errors[, onerror]])
递归的去删除文件

1 import shutil
2  
3 shutil.rmtree(\'folder1\')

 

shutil.move(src, dst)
递归的去移动文件，它类似mv命令，其实就是重命名。

1 import shutil
2  
3 shutil.move(\'folder1\', \'folder3\')

 

shutil.make_archive(base_name, format,...)

创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar

创建压缩包并返回文件路径，例如：zip、tar

  • base_name： 压缩包的文件名，也可以是压缩包的路径。只是文件名时，则保存至当前目录，否则保存至指定路径，
    如 data_bak                       =>保存至当前路径
    如：/tmp/data_bak =>保存至/tmp/
  • format： 压缩包种类，“zip”, “tar”, “bztar”，“gztar”
  • root_dir： 要压缩的文件夹路径（默认当前目录）
  • owner： 用户，默认当前用户
  • group： 组，默认当前组
  • logger： 用于记录日志，通常是logging.Logger对象
复制代码
1 #将 /data 下的文件打包放置当前程序目录
2 import shutil
3 ret = shutil.make_archive("data_bak", \'gztar\', root_dir=\'/data\')
4   
5   
6 #将 /data下的文件打包放置 /tmp/目录
7 import shutil
8 ret = shutil.make_archive("/tmp/data_bak", \'gztar\', root_dir=\'/data\') 
复制代码

shutil 对压缩包的处理是调用 ZipFile 和 TarFile 两个模块来进行的，详细：

 zipfile压缩解压缩
 tarfile压缩解压缩

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。

1 import json
2 x="[null,true,false,1]"
3 print(eval(x)) #报错，无法解析null类型，而json就可以
4 print(json.loads(x)) 

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：

复制代码
 1 import json
 2  
 3 dic={\'name\':\'alvin\',\'age\':23,\'sex\':\'male\'}
 4 print(type(dic))#<class \'dict\'>
 5  
 6 j=json.dumps(dic)
 7 print(type(j))#<class \'str\'>
 8  
 9  
10 f=open(\'序列化对象\',\'w\')
11 f.write(j)  #-------------------等价于json.dump(dic,f)
12 f.close()
13 #-----------------------------反序列化<br>
14 import json
15 f=open(\'序列化对象\')
16 data=json.loads(f.read())#  等价于data=json.load(f)
复制代码
 注意点

pickle

复制代码
 1 import pickle
 2  
 3 dic={\'name\':\'alvin\',\'age\':23,\'sex\':\'male\'}
 4  
 5 print(type(dic))#<class \'dict\'>
 6  
 7 j=pickle.dumps(dic)
 8 print(type(j))#<class \'bytes\'>
 9  
10  
11 f=open(\'序列化对象_pickle\',\'wb\')#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是\'bytes\'
12 f.write(j)  #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)
13  
14 f.close()
15 #-------------------------反序列化
16 import pickle
17 f=open(\'序列化对象_pickle\',\'rb\')
18  
19 data=pickle.loads(f.read())#  等价于data=pickle.load(f)
20  
21  
22 print(data[\'age\'])
复制代码

    Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。

七 shelve模块

 shelve模块比pickle模块简单，只有一个open函数，返回类似字典的对象，可读可写;key必须为字符串，而值可以是python所支持的数据类型

复制代码
import shelve

f=shelve.open(r\'sheve.txt\')
# f[\'stu1_info\']={\'name\':\'egon\',\'age\':18,\'hobby\':[\'piao\',\'smoking\',\'drinking\']}
# f[\'stu2_info\']={\'name\':\'gangdan\',\'age\':53}
# f[\'school_info\']={\'website\':\'http://www.pypy.org\',\'city\':\'beijing\'}

print(f[\'stu1_info\'][\'hobby\'])
f.close()
复制代码

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:

 xml数据

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：

# print(root.iter(\'year\')) #全文搜索
# print(root.find(\'country\')) #在root的子节点找，只找一个
# print(root.findall(\'country\')) #在root的子节点找，找所有

 

 View Code
复制代码
#在country内添加（append）节点year2
import xml.etree.ElementTree as ET
tree = ET.parse("a.xml")
root=tree.getroot()
for country in root.findall(\'country\'):
    for year in country.findall(\'year\'):
        if int(year.text) > 2000:
            year2=ET.Element(\'year2\')
            year2.text=\'新年\'
            year2.attrib={\'update\':\'yes\'}
            country.append(year2) #往country节点下添加子节点

tree.write(\'a.xml.swap\')
复制代码

自己创建xml文档：

 View Code

九 configparser模块

配置文件如下：

复制代码
# 注释1
; 注释2

[section1]
k1 = v1
k2:v2
user=egon
age=18
is_admin=true
salary=31

[section2]
k1 = v1
复制代码

读取

复制代码
import configparser

config=configparser.ConfigParser()
config.read(\'a.cfg\')

#查看所有的标题
res=config.sections() #[\'section1\', \'section2\']
print(res)

#查看标题section1下所有key=value的key
options=config.options(\'section1\')
print(options) #[\'k1\', \'k2\', \'user\', \'age\', \'is_admin\', \'salary\']

#查看标题section1下所有key=value的(key,value)格式
item_list=config.items(\'section1\')
print(item_list) #[(\'k1\', \'v1\'), (\'k2\', \'v2\'), (\'user\', \'egon\'), (\'age\', \'18\'), (\'is_admin\', \'true\'), (\'salary\', \'31\')]

#查看标题section1下user的值=>字符串格式
val=config.get(\'section1\',\'user\')
print(val) #egon

#查看标题section1下age的值=>整数格式
val1=config.getint(\'section1\',\'age\')
print(val1) #18

#查看标题section1下is_admin的值=>布尔值格式
val2=config.getboolean(\'section1\',\'is_admin\')
print(val2) #True

#查看标题section1下salary的值=>浮点型格式
val3=config.getfloat(\'section1\',\'salary\')
print(val3) #31.0
复制代码

改写

复制代码
import configparser

config=configparser.ConfigParser()
config.read(\'a.cfg\',encoding=\'utf-8\')


#删除整个标题section2
config.remove_section(\'section2\')

#删除标题section1下的某个k1和k2
config.remove_option(\'section1\',\'k1\')
config.remove_option(\'section1\',\'k2\')

#判断是否存在某个标题
print(config.has_section(\'section1\'))

#判断标题section1下是否有user
print(config.has_option(\'section1\',\'\'))


#添加一个标题
config.add_section(\'egon\')

#在标题egon下添加name=egon,age=18的配置
config.set(\'egon\',\'name\',\'egon\')
config.set(\'egon\',\'age\',18) #报错,必须是字符串


#最后将修改的内容写入文件,完成最终的修改
config.write(open(\'a.cfg\',\'w\'))
复制代码
 基于上述方法添加一个ini文档

十 hashlib模块

hash：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
三个特点：
1.内容相同则hash运算结果相同，内容稍微改变则hash值则变
2.不可逆推
3.相同算法：无论校验多长的数据，得到的哈希值长度固定。

复制代码
 1 import hashlib
 2  
 3 m=hashlib.md5()# m=hashlib.sha256()
 4  
 5 m.update(\'hello\'.encode(\'utf8\'))
 6 print(m.hexdigest())  #5d41402abc4b2a76b9719d911017c592
 7  
 8 m.update(\'alvin\'.encode(\'utf8\'))
 9  
10 print(m.hexdigest())  #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af
11  
12 m2=hashlib.md5()
13 m2.update(\'helloalvin\'.encode(\'utf8\'))
14 print(m2.hexdigest()) #92a7e713c30abbb0319fa07da2a5c4af
15 
16 \'\'\'
17 注意：把一段很长的数据update多次，与一次update这段长数据，得到的结果一样
18 但是update多次为校验大文件提供了可能。
19 \'\'\'
复制代码

 

以上加密算法虽然依然非常厉害，但时候存在缺陷，即：通过撞库可以反解。所以，有必要对加密算法中添加自定义key再来做加密。

复制代码
1 import hashlib
2  
3 # ######## 256 ########
4  
5 hash = hashlib.sha256(\'898oaFs09f\'.encode(\'utf8\'))
6 hash.update(\'alvin\'.encode(\'utf8\'))
7 print (hash.hexdigest())#e79e68f070cdedcfe63eaf1a2e92c83b4cfb1b5c6bc452d214c1b7e77cdfd1c7
复制代码
 模拟撞库破解密码

 

python 还有一个 hmac 模块，它内部对我们创建 key 和 内容 进行进一步的处理然后再加密:

1 import hmac
2 h = hmac.new(\'alvin\'.encode(\'utf8\'))
3 h.update(\'hello\'.encode(\'utf8\'))
4 print (h.hexdigest())#320df9832eab4c038b6c1d7ed73a5940
 注意！注意！注意

 

十一 suprocess模块

复制代码
 1 import  subprocess
 2 
 3 \'\'\'
 4 sh-3.2# ls /Users/egon/Desktop |grep txt$
 5 mysql.txt
 6 tt.txt
 7 事物.txt
 8 \'\'\'
 9 
10 res1=subprocess.Popen(\'ls /Users/jieli/Desktop\',shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
11 res=subprocess.Popen(\'grep txt$\',shell=True,stdin=res1.stdout,
12                  stdout=subprocess.PIPE)
13 
14 print(res.stdout.read().decode(\'utf-8\'))
15 
16 
17 #等同于上面,但是上面的优势在于,一个数据流可以和另外一个数据流交互,可以通过爬虫得到结果然后交给grep
18 res1=subprocess.Popen(\'ls /Users/jieli/Desktop |grep txt$\',shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
19 print(res1.stdout.read().decode(\'utf-8\'))
20 
21 
22 #windows下:
23 # dir | findstr \'test*\'
24 # dir | findstr \'txt$\'
25 import subprocess
26 res1=subprocess.Popen(r\'dir C:\\Users\\Administrator\\PycharmProjects\\test\\函数备课\',shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
27 res=subprocess.Popen(\'findstr test*\',shell=True,stdin=res1.stdout,
28                  stdout=subprocess.PIPE)
29 
30 print(res.stdout.read().decode(\'gbk\')) #subprocess使用当前系统默认编码，得到结果为bytes类型，在windows下需要用gbk解码
复制代码

 详细参考官网

十二 logging模块

一 日志级别

CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL
ERROR = 40
WARNING = 30 #WARN = WARNING
INFO = 20
DEBUG = 10
NOTSET = 0 #不设置

二 默认级别为warning，默认打印到终端

复制代码
import logging

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\')

\'\'\'
WARNING:root:警告warn
ERROR:root:错误error
CRITICAL:root:严重critical
\'\'\'
复制代码

三 为logging模块指定全局配置，针对所有logger有效，控制打印到文件中

 logging.basicConfig()
 View Code

四 logging模块的Formatter，Handler，Logger，Filter对象

原理图：https://pan.baidu.com/s/1skWyTT7

复制代码
#logger：产生日志的对象

#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
复制代码
 View Code

五 Logger与Handler的级别

logger是第一级过滤，然后才能到handler，我们可以给logger和handler同时设置level，但是需要注意的是

 重要，重要，重要！！！

六 Logger的继承（了解）

 View Code

七 应用

 logging配置文件
 使用
 !!!关于如何拿到logger对象的详细解释！！！
另外一个django的配置，瞄一眼就可以，跟上面的一样
 View Code

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。

生活中处处都是正则：

    比如我们描述：4条腿

    　　你可能会想到的是四条腿的动物或者桌子，椅子等

    继续描述：4条腿，活的

          就只剩下四条腿的动物这一类了

二：常用匹配模式(元字符)

http://blog.csdn.net/yufenghyc/article/details/51078107

 

复制代码
# =================================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(\'compan(?:y|ies)\',\'Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company\'))
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# ===========================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
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 补充一
 补充二
#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)
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#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
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#_*_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&amp;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()))
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以上是关于常用模块的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

Python 常用模块学习

如何使用模块化代码片段中的LeakCanary检测内存泄漏？

C#常用代码片段备忘

swift常用代码片段

# Java 常用代码片段

# Java 常用代码片段