day13.常用模块

一.time与datetime模块

1.1time

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)

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

1.2时间格式的相互转换

　　

#--------------------------按图1转换时间
# localtime([secs])
# 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。
time.localtime()
time.localtime(1473525444.037215)
 
# 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。
 
# mktime(t) : 将一个struct_time转化为时间戳。
print(time.mktime(time.localtime()))#1473525749.0
 
# strftime(format[, t]) : 把一个代表时间的元组或者struct_time（如由time.localtime()和
# 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
# 元素越界，ValueError的错误将会被抛出。
print(time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()))#2016-09-11 00:49:56
 
# time.strptime(string[, format])
# 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。
print(time.strptime('2011-05-05 16:37:06', '%Y-%m-%d %X'))
#time.struct_time(tm_year=2011, tm_mon=5, tm_mday=5, tm_hour=16, tm_min=37, tm_sec=6,
#  tm_wday=3, tm_yday=125, tm_isdst=-1)
#在这个函数中，format默认为："%a %b %d %H:%M:%S %Y"。

　　

#--------------------------按图2转换时间
# 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'。
# 如果没有参数，将会将time.localtime()作为参数传入。
print(time.asctime())#Sun Sep 11 00:43:43 2016
 
# 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
# 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))。
print(time.ctime())  # Sun Sep 11 00:46:38 2016
print(time.ctime(time.time()))  # Sun Sep 11 00:46:38 2016

1.3其它

time.sleep      # 线程推迟指定的时间运行，单位为秒

2.datetime  时间加减

import datetime
 
# print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925格式
#print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) )  # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-19
# print(datetime.datetime.now() )
# print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天
# print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天
# print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时
# print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分
 
#
# c_time  = datetime.datetime.now()
# print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换

二.random模块

import random
 
print(random.random())#(0,1)----float    大于0且小于1之间的小数
 
print(random.randint(1,3))  #[1,3]    大于等于1且小于等于3之间的整数
 
print(random.randrange(1,3)) #[1,3)    大于等于1且小于3之间的整数
 
print(random.choice([1,'23',[4,5]]))#1或者23或者[4,5]
 
print(random.sample([1,'23',[4,5]],2))#列表元素任意2个组合
 
print(random.uniform(1,3))#大于1小于3的小数，如1.927109612082716
 
item=[1,3,5,7,9]
random.shuffle(item) #打乱item的顺序,相当于"洗牌"
print(item)

　应用：生成随机验证码

import random
def make_code(n):
    res=''
    for i in range(n):
        s1=chr(random.randint(65,90))
        s2=str(random.randint(0,9))
        res+=random.choice([s1,s2])
    return res
 
print(make_code(9))

三.scondigparser模块

配置文件如下：

# 注释1
; 注释2
 
[section1]
k1 = v1
k2:v2
user=egon
age=18
is_admin=true
salary=31

[section2]
k1 = v1

读取

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

改写

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'))

四.OS模块

os模块是与操作系统交互的一个接口

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 win下为;,Linux下为:
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
os.path.getsize(path) 返回path的大小

　　

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

　　

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__))))

五.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

#=========知识储备==========
#进度条的效果
[#             ]
[##            ]
[###           ]
[####          ]
 
#指定宽度
print('[%-15s]' %'#')
print('[%-15s]' %'##')
print('[%-15s]' %'###')
print('[%-15s]' %'####')
 
#打印%
print('%s%%' %(100)) #第二个%号代表取消第一个%的特殊意义
 
#可传参来控制宽度
print('[%%-%ds]' %50) #[%-50s]
print(('[%%-%ds]' %50) %'#')
print(('[%%-%ds]' %50) %'##')
print(('[%%-%ds]' %50) %'###')
 
#=========实现打印进度条函数==========
import sys
import time
 
def progress(percent,width=50):
    if percent >= 1:
        percent=1
    show_str=('[%%-%ds]' %width) %(int(width*percent)*'#')
    print('\r%s %d%%' %(show_str,int(100*percent)),file=sys.stdout,flush=True,end='')
 
#=========应用==========
data_size=1025
recv_size=0
while recv_size < data_size:
    time.sleep(0.1) #模拟数据的传输延迟
    recv_size+=1024 #每次收1024
 
    percent=recv_size/data_size #接收的比例
    progress(percent,width=70) #进度条的宽度70　

六.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_pat

在这里：：：：https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/6384466.html#_label3

七.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：

 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)
 
#注意
import json
#dct="{'1':111}"#json 不认单引号
#dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{'one': 1}
 
dct='{"1":"111"}'
print(json.loads(dct))
 
#conclusion:
#        无论数据是怎样创建的，只要满足json格式，就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads
 
#了解
# 在python解释器2.7与3.6之后都可以json.loads(bytes类型)，但唯独3.5不可以
>>> import json
>>> json.loads(b'{"a":111}')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/Users/linhaifeng/anaconda3/lib/python3.5/json/__init__.py", line 312, in loads
    s.__class__.__name__))
TypeError: the JSON object must be str, not 'bytes'
 
#猴子补丁与ujson
# 一.什么是猴子补丁?
      属性在运行时的动态替换，叫做猴子补丁（Monkey Patch）。
      猴子补丁的核心就是用自己的代码替换所用模块的源代码，详细地如下
　　1，这个词原来为Guerrilla Patch，杂牌军、游击队，说明这部分不是原装的，在英文里guerilla发音和gorllia(猩猩)相似，再后来就写了monkey(猴子)。
　　2，还有一种解释是说由于这种方式将原来的代码弄乱了(messing with it)，在英文里叫monkeying about(顽皮的)，所以叫做Monkey Patch。
 
# 二. 猴子补丁的功能(一切皆对象)
　　1.拥有在模块运行时替换的功能, 例如: 一个函数对象赋值给另外一个函数对象(把函数原本的执行的功能给替换了)
class Monkey:
    def hello(self):
        print('hello')
 
    def world(self):
        print('world')
 
def other_func():
    print("from other_func")
 
monkey = Monkey()
monkey.hello = monkey.world
monkey.hello()
monkey.world = other_func
monkey.world()
 
# 三.monkey patch的应用场景
如果我们的程序中已经基于json模块编写了大量代码了，发现有一个模块ujson比它性能更高，
但用法一样，我们肯定不会想所有的代码都换成ujson.dumps或者ujson.loads,那我们可能
会想到这么做
import ujson as json，但是这么做的需要每个文件都重新导入一下，维护成本依然很高
此时我们就可以用到猴子补丁了
只需要在入口处加上
, 只需要在入口加上:
 
import json
import ujson
 
def monkey_patch_json():
    json.__name__ = 'ujson'
    json.dumps = ujson.dumps
    json.loads = ujson.loads
 
monkey_patch_json() # 之所以在入口处加，是因为模块在导入一次后，后续的导入便直接引用第一次的成果
 
#其实这种场景也比较多, 比如我们引用团队通用库里的一个模块, 又想丰富模块的功能, 除了继承之外也可以考虑用Monkey
Patch.采用猴子补丁之后，如果发现ujson不符合预期，那也可以快速撤掉补丁。个人感觉Monkey
Patch带了便利的同时也有搞乱源代码的风险!

八.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

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()

　　

九.Xml模块

https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/6384466.html#_label3

十.hashlib模块

# 1、什么叫hash:hash是一种算法（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），该算法接受传入的内容，经过运算得到一串hash值

# 2、hash值的特点是：

#2.1 只要传入的内容一样，得到的hash值必然一样=====>要用明文传输密码文件完整性校验

#2.2 不能由hash值返解成内容=======》把密码做成hash值，不应该在网络传输明文密码

#2.3 只要使用的hash算法不变，无论校验的内容有多大，得到的hash值长度是固定的

hash算法就像一座工厂，工厂接收你送来的原材料（可以用m.update()为工厂运送原材料），经过加工返回的产品就是hash值

十一.suprocess模块

https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/6384466.html#_label3

十二.logging模块

https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/6384466.html#_label3

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。

二：常用匹配模式(元字符)

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

# =================================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==>$
^
指定匹配必须出现在字符串的开头或行的开头。
 
\A
指定匹配必须出现在字符串的开头（忽略 Multiline 选项）。
 
$
指定匹配必须出现在以下位置：字符串结尾、字符串结尾的 \n 之前或行的结尾。
 
\Z
指定匹配必须出现在字符串的结尾或字符串结尾的 \n 之前（忽略 Multiline 选项）。
 
#^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('href="(.*?)"','<a href="http://www.baidu.com">点击</a>'))#['http://www.baidu.com']
print(re.findall('href="(?:.*?)"','<a href="http://www.baidu.com">点击</a>'))#['href="http://www.baidu.com"']
 
#|
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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import re
print(re.findall("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>")) #['h1']
print(re.search("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>").group()) #<h1>hello</h1>
print(re.search("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>").groupdict()) #<h1>hello</h1>
 
print(re.search(r"<(\w+)>\w+</(\w+)>","<h1>hello</h1>").group())
print(re.search(r"<(\w+)>\w+</\1>","<h1>hello</h1>").group())
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#补充二
import re
 
#使用|，先匹配的先生效，|左边是匹配小数，而findall最终结果是查看分组，所有即使匹配成功小数也不会存入结果
#而不是小数时，就去匹配(-?\d+)，匹配到的自然就是，非小数的数，在此处即整数
#
print(re.findall(r"-?\d+\.\d*|(-?\d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #找出所有整数['1', '-2', '60', '', '5', '-4', '3']
 
#找到所有数字:
print(re.findall('\D?(\-?\d+\.?\d*)',"1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) # ['1','2','60','-40.35','5','-4','3']
 
#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)

　　

#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&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()))