python之路8-内置模块介绍

time & datetime模块

  1 #_*_coding:utf-8_*_
  2 __author__ = 'Alex Li'
  3
  4 import time
  5
  6
  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 # print(time.altzone)  #返回与utc时间的时间差,以秒计算\
  9 # print(time.asctime()) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016",
 10 # print(time.localtime()) #返回本地时间 的struct time对象格式
 11 # print(time.gmtime(time.time()-800000)) #返回utc时间的struc时间对象格式
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 13 # print(time.asctime(time.localtime())) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016",
 14 #print(time.ctime()) #返回Fri Aug 19 12:38:29 2016 格式, 同上
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 18 # 日期字符串 转成  时间戳
 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 # print(string_2_struct)
 21 # #
 22 # struct_2_stamp = time.mktime(string_2_struct) #将struct时间对象转成时间戳
 23 # print(struct_2_stamp)
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 27 #将时间戳转为字符串格式
 28 # print(time.gmtime(time.time()-86640)) #将utc时间戳转换成struct_time格式
 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
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 35 #时间加减
 36 import datetime
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 38 # print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925
 39 #print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) )  # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-19
 40 # print(datetime.datetime.now() )
 41 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天
 42 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天
 43 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时
 44 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分
 45
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 47 #
 48 # c_time  = datetime.datetime.now()
 49 # print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换

random模块——随机数

 mport random
 print random.random()
 print random.randint(1,2)
 print random.randrange(1,10)

 #生成随机验证码
 1 import random
 checkcode = ''
 for i in range(4):
     current = random.randrange(0,4)
     if current != i:
         temp = chr(random.randint(65,90))
     else:
         temp = random.randint(0,9)
     checkcode += str(temp)
 print checkcode

OS模块——提供对操作系统进行调用的接口

 os.getcwd() 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
 os.chdir("dirname")  改变当前脚本工作目录；相当于shell下cd
 os.curdir  返回当前目录: ('.')
 os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名：('..')
 os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多层递归目录
 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
 os.mkdir('dirname')    生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
 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
 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
 os.remove()  删除一个文件
 os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目录
 os.stat('path/filename')  获取文件/目录信息
 os.sep    输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"
 os.linesep    输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"
 os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串
 os.name    输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
 os.system("bash command")  运行shell命令，直接显示
 os.environ  获取系统环境变量
 os.path.abspath(path)  返回path规范化的绝对路径
 os.path.split(path)  将path分割成目录和文件名二元组返回
 os.path.dirname(path)  返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
 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
 os.path.exists(path)  如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
 os.path.isabs(path)  如果path是绝对路径，返回True
 os.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
 os.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
 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
 os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
 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

 sys.argv           命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
 sys.exit(n)        退出程序，正常退出时exit(0)
 sys.version        获取Python解释程序的版本信息
 sys.maxint         最大的Int值
 sys.path           返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
 sys.platform       返回操作系统平台名称
 sys.stdout.write('please:')
 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

 import  pickle
 import datetime
 account = {
     "id":6225353234,
     "credit": 15000, #credit card
     "balance": 8000,
     "expire_date": "2020-5-21",
     "password": "sdfsf",
     "register_date":datetime.datetime.now()
 }

 names = ["alex","jack"]

 f = open("account.db","wb")
 print(pickle.dumps(account))
 f.write(pickle.dumps(account))
 f.write(pickle.dumps(names))
 #pickle.dump(account,f)

 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

 import shelve

 d = shelve.open('shelve_test') #打开一个文件

 class Test(object):
     def __init__(self,n):
         self.n = n

 t = Test(123)
 t2 = Test(123334)

 name = ["alex","rain","test"]
 d["test"] = name #持久化列表
 d["t1"] = t      #持久化类
 d["t2"] = t2

 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:

 <?xml version="1.0"?>
 <data>
     <country name="Liechtenstein">
         <rank updated="yes">2</rank>
         <year>2008</year>
         <gdppc>141100</gdppc>
         <neighbor name="Austria" direction="E"/>
         <neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
     </country>
     <country name="Singapore">
         <rank updated="yes">5</rank>
         <year>2011</year>
         <gdppc>59900</gdppc>
         <neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
     </country>
     <country name="Panama">
         <rank updated="yes">69</rank>
         <year>2011</year>
         <gdppc>13600</gdppc>
         <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
         <neighbor name="Colombia" direction="E"/>
     </country>
 </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

 import xml.etree.ElementTree as ET

 tree = ET.parse("xmltest.xml")
 root = tree.getroot()
 print(root.tag)

 #遍历xml文档
 for child in root:
     print(child.tag, child.attrib)
     for i in child:
         print(i.tag,i.text)

 #只遍历year 节点
 for node in root.iter('year'):
     print(node.tag,node.text)

修改和删除xml文档内容

 import xml.etree.ElementTree as ET

 tree = ET.parse("xmltest.xml")
 root = tree.getroot()

 #修改
 for node in root.iter('year'):
     new_year = int(node.text) + 1
     node.text = str(new_year)
     node.set("updated","yes")

 tree.write("xmltest.xml")

 #删除node
 for country in root.findall('country'):
    rank = int(country.find('rank').text)
    if rank > 50:
      root.remove(country)

 tree.write('output.xml')

自己创建xml文档

 import xml.etree.ElementTree as ET

 new_xml = ET.Element("namelist")
 name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"})
 age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"})
 sex = ET.SubElement(name,"sex")
 sex.text = ''
 name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"})
 age = ET.SubElement(name2,"age")
 age.text = ''

 et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象
 et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True)

 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

 [DEFAULT]
 ServerAliveInterval = 45
 Compression = yes
 CompressionLevel = 9
 ForwardX11 = yes

 [bitbucket.org]
 User = hg

 [topsecret.server.com]
 Port = 50022
 ForwardX11 = no

如果想用python生成一个这样的文档怎么做呢？

 import configparser

 config = configparser.ConfigParser()
 config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '',
                       'Compression': 'yes',
                      'CompressionLevel': ''}

 config['bitbucket.org'] = {}
 config['bitbucket.org']['User'] = 'hg'
 config['topsecret.server.com'] = {}
 topsecret = config['topsecret.server.com']
 topsecret['Host Port'] = ''     # mutates the parser
 topsecret['ForwardX11'] = 'no'  # same here
 config['DEFAULT']['ForwardX11'] = 'yes'
 with open('example.ini', 'w') as configfile:
    config.write(configfile)

写完了还可以再读出来哈。

 >>> import configparser
 >>> config = configparser.ConfigParser()
 >>> config.sections()
 []
 >>> config.read('example.ini')
 ['example.ini']
 >>> config.sections()
 ['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']
 >>> 'bitbucket.org' in config
 True
 >>> 'bytebong.com' in config
 False
 >>> config['bitbucket.org']['User']
 'hg'
 >>> config['DEFAULT']['Compression']
 'yes'
 >>> topsecret = config['topsecret.server.com']
 >>> topsecret['ForwardX11']
 'no'
 >>> topsecret['Port']
 ''
 >>> for key in config['bitbucket.org']: print(key)
 ...
 user
 compressionlevel
 serveraliveinterval
 compression
 forwardx11
 >>> config['bitbucket.org']['ForwardX11']
 'yes'

configparser增删改查语法

 [section1]
 k1 = v1
 k2:v2

 [section2]
 k1 = v1

 import ConfigParser

 config = ConfigParser.ConfigParser()
 config.read('i.cfg')

 # ########## 读 ##########
 #secs = config.sections()
 #print secs
 #options = config.options('group2')
 #print options

 #item_list = config.items('group2')
 #print item_list

 #val = config.get('group1','key')
 #val = config.getint('group1','key')

 # ########## 改写 ##########
 #sec = config.remove_section('group1')
 #config.write(open('i.cfg', "w"))

 #sec = config.has_section('wupeiqi')
 #sec = config.add_section('wupeiqi')
 #config.write(open('i.cfg', "w"))

 #config.set('group2','k1',11111)
 #config.write(open('i.cfg', "w"))

 #config.remove_option('group2','age')
 #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

 import hashlib

 m = hashlib.md5()
 m.update(b"Hello")
 m.update(b"It's me")
 print(m.digest())
 m.update(b"It's been a long time since last time we ...")

 print(m.digest()) #2进制格式hash
 print(len(m.hexdigest())) #16进制格式hash
 '''
 def digest(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
     """ Return the digest value as a string of binary data. """
     pass

 def hexdigest(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
     """ Return the digest value as a string of hexadecimal digits. """
     pass

 '''
 import hashlib

 # ######## md5 ########

 hash = hashlib.md5()
 hash.update('admin')
 print(hash.hexdigest())

 # ######## sha1 ########

 hash = hashlib.sha1()
 hash.update('admin')
 print(hash.hexdigest())

 # ######## sha256 ########

 hash = hashlib.sha256()
 hash.update('admin')
 print(hash.hexdigest())

 # ######## sha384 ########

 hash = hashlib.sha384()
 hash.update('admin')
 print(hash.hexdigest())

 # ######## sha512 ########

 hash = hashlib.sha512()
 hash.update('admin')
 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。

 import hmac
 h = hmac.new(b'天王盖地虎', b'宝塔镇河妖')
 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

 import logging

 logging.warning("user [alex] attempted wrong password more than 3 times")
 logging.critical("server is down")

 #输出
 WARNING:root:user [alex] attempted wrong password more than 3 times
 CRITICAL:root:server is down

如果想把日志写到文件里，也很简单

 import logging

 logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.INFO)
 logging.debug('This message should go to the log file')
 logging.info('So should this')
 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

 import logging

 #create logger
 logger = logging.getLogger('TEST-LOG')
 logger.setLevel(logging.DEBUG)

 # create console handler and set level to debug
 ch = logging.StreamHandler()
 ch.setLevel(logging.DEBUG)

 # create file handler and set level to warning
 fh = logging.FileHandler("access.log")
 fh.setLevel(logging.WARNING)
 # create formatter
 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

 # add formatter to ch and fh
 ch.setFormatter(formatter)
 fh.setFormatter(formatter)

 # add ch and fh to logger
 logger.addHandler(ch)
 logger.addHandler(fh)

 # 'application' code
 logger.debug('debug message')
 logger.info('info message')
 logger.warn('warn message')
 logger.error('error message')
 logger.critical('critical message')

文件自动截断例子

 import logging

 from logging import handlers

 logger = logging.getLogger(__name__)

 log_file = "timelog.log"
 #fh = handlers.RotatingFileHandler(filename=log_file,maxBytes=10,backupCount=3)
 fh = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=log_file,when="S",interval=5,backupCount=3)

 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(module)s:%(lineno)d %(message)s')

 fh.setFormatter(formatter)

 logger.addHandler(fh)

 logger.warning("test1")
 logger.warning("test12")
 logger.warning("test13")
 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})","").groupdict("city") 
结果{'province': '', 'city': '', 'birthday': ''}

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。