• Python全栈开发-Day5-常用模块学习

    本节大纲：

    1. 模块介绍
    2. time &datetime模块
    3. random
    4. os
    5. sys
    6. shutil
    7. shelve
    8. xml处理
    9. pyyaml处理
    10. configparser
    11. hashlib
    12. re正则表达式

    1、模块介绍

     

    　　1）定义：

    　　模块：用来从逻辑上组织python代码（变量、函数、类、逻辑：实现一个功能），本质就是.py结尾的python文件（文件名：test.py，模块名就是：test）

    　　包：用来从逻辑上组织模块的，本质就是一个目录（必须带有一个__init__.py文件）

    　　2）导入方法：

    　　import module_name

    　　import module_name, module2_name

    　　from module_gavin import *  #  *表示从module_gavin 导入所有方法。等同于把该模块下的所有代码复制到当前主程序。不推荐使用该方法，是因为可能会和主程序中的某些函数重名，而被覆盖。所以不推荐使用该方法。

    　　from module_gavin import logger #是仅仅导入该模块下的logger方法。

    　　from module_gavin import logger as logger_gavin # 把该模块下的logger方法起了一个别名：logger_gavin，主程序调用时，直接调用别名。

    　　3）import 的本质（路径搜索和搜索路径）：

    　　导入模块的本质就是把python文件解释一遍，然后把解释的结果封装起来，赋值给一个叫做‘模块名’的变量，所以在下面程序引用时，前面需要加上封装后的模块名。

    　　导入包的本质就是执行该包下的__init__.py文件

    　　form XXX import XXX本质是：等同于把该模块下的所有或对应的代码复制到当前主程序并解释一遍。被引用的变量或函数可以直接在主程序使用，前面不需要加入模块名。

    　　4）导入优化：

    　　from module_gavin import logger #使用该方法，直接复制logger函数并解释，省略了import module_gavin 这种方法中，寻找模块名的过程，如果在一个程序中大范围的调用，该模块下的logger方法，则每次调用，需要先寻找module_gavin这个模块，然后才能调用下面的方法。用from XXX import XXX方法就可以省略去寻找模块的过程，速度大大提高。

    　　5）模块的分类：

    　　a、标准库，或内置模块

    　　b、开源模块，或第三方模块

    　　c、自定义模块

    　

    2、time & datetime模块

    在Python中，通常有这几种方式来表示时间：1）时间戳 2）格式化的时间字符串 3）元组（struct_time）共九个元素。由于Python的time模块实现主要调用C库，所以各个平台可能有所不同。

    UTC（Coordinated Universal Time，世界协调时）亦即格林威治天文时间，世界标准时间。在中国为UTC+8。DST（Daylight Saving Time）即夏令时。

    时间戳（timestamp）的方式：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。返回时间戳方式的函数主要有time()，clock()等。

    元组（struct_time）方式：struct_time元组共有9个元素，返回struct_time的函数主要有gmtime()，localtime()，strptime()。下面列出这种方式元组中的几个元素：

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    #_*_coding:utf-8_*_
    import time
     
     
    # 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
    # print(time.altzone)  #返回与utc时间的时间差,以秒计算
    # print(time.asctime()) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016",
    # print(time.localtime()) #返回本地时间 的struct time对象格式
    # print(time.gmtime(time.time()-800000)) #返回utc时间的struc时间对象格式
     
    # print(time.asctime(time.localtime())) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016",
    #print(time.ctime()) #返回Fri Aug 19 12:38:29 2016 格式, 同上
     
     
     
    # 日期字符串 转成  时间戳
    # 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
    # print(string_2_struct)
    # #
    # struct_2_stamp = time.mktime(string_2_struct) #将struct时间对象转成时间戳
    # print(struct_2_stamp)
     
     
     
    #将时间戳转为字符串格式
    # print(time.gmtime(time.time()-86640)) #将utc时间戳转换成struct_time格式
    # 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
     
    #时间加减
    import datetime
     
    # print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925
    #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

    格式参照

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    %a    本地（locale）简化星期名称    
    %A    本地完整星期名称    
    %b    本地简化月份名称    
    %B    本地完整月份名称    
    %c    本地相应的日期和时间表示    
    %d    一个月中的第几天（01 - 31）    
    %H    一天中的第几个小时（24小时制，00 - 23）    
    %I    第几个小时（12小时制，01 - 12）    
    %j    一年中的第几天（001 - 366）    
    %m    月份（01 - 12）    
    %M    分钟数（00 - 59）    
    %p    本地am或者pm的相应符    一    
    %S    秒（01 - 61）    二    
    %U    一年中的星期数。（00 - 53星期天是一个星期的开始。）第一个星期天之前的所有天数都放在第0周。    三    
    %w    一个星期中的第几天（0 - 6，0是星期天）    三    
    %W    和%U基本相同，不同的是%W以星期一为一个星期的开始。    
    %x    本地相应日期    
    %X    本地相应时间    
    %y    去掉世纪的年份（00 - 99）    
    %Y    完整的年份    
    %Z    时区的名字（如果不存在为空字符）    
    %%    ‘%’字符

     时间关系转换

    wKioL1e28cPBlYGaAAGLKN2Vq_c463.jpg-wh_50

    3、random模块

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    #!/usr/bin/env python
    #_*_encoding: utf-8_*_
    import random
    print (random.random())  #0.6445010863311293  
    #random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0
    print (random.randint(1,7)) #4
    #random.randint()的函数原型为：random.randint(a, b)，用于生成一个指定范围内的整数。
    # 其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n: a <= n <= b
    print (random.randrange(1,10)) #5
    #random.randrange的函数原型为：random.randrange([start], stop[, step])，
    # 从指定范围内，按指定基数递增的集合中 获取一个随机数。如：random.randrange(10, 100, 2)，
    # 结果相当于从[10, 12, 14, 16, ... 96, 98]序列中获取一个随机数。
    # random.randrange(10, 100, 2)在结果上与 random.choice(range(10, 100, 2) 等效。
    print(random.choice('liukuni')) #i
    #random.choice从序列中获取一个随机元素。
    # 其函数原型为：random.choice(sequence)。参数sequence表示一个有序类型。
    # 这里要说明一下：sequence在python不是一种特定的类型，而是泛指一系列的类型。
    # list, tuple, 字符串都属于sequence。有关sequence可以查看python手册数据模型这一章。
    # 下面是使用choice的一些例子：
    print(random.choice("学习Python"))#学
    print(random.choice(["JGood","is","a","handsome","boy"]))  #List
    print(random.choice(("Tuple","List","Dict")))   #List
    print(random.sample([1,2,3,4,5],3))    #[1, 2, 5]
    #random.sample的函数原型为：random.sample(sequence, k)，从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列。

    实际应用：

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    #!/usr/bin/env python
    # encoding: utf-8
    import random
    import string
    #随机整数：
    print( random.randint(0,99))  #70
     
    #随机选取0到100间的偶数：
    print(random.randrange(0, 101, 2)) #4
     
    #随机浮点数：
    print( random.random()) #0.2746445568079129
    print(random.uniform(1, 10)) #9.887001463194844
     
    #随机字符：
    print(random.choice('abcdefg&#%^*f')) #f
     
    #多个字符中选取特定数量的字符：
    print(random.sample('abcdefghij',3)) #['f', 'h', 'd']
     
    #随机选取字符串：
    print( random.choice ( ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon'] )) #apple
    #洗牌#
    items = [1,2,3,4,5,6,7]
    print(items) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
    random.shuffle(items)
    print(items) #[1, 4, 7, 2, 5, 3, 6]

    生成随机验证码：

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    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)

     

    4、os模块

    提供对操作系统进行调用的接口

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    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" ",Linux下为" "
    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

     

    5、sys模块

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    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]

     

    6、shutil 模块

    直接参考 http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4963027.html 

    7、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

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    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()

    　　

    8、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:

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    <?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 　　

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    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

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    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

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    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 = '33'
    name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"})
    age = ET.SubElement(name2,"age")
    age.text = '19'
     
    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

     

    9、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 

    10、ConfigParser模块

    用于生成和修改常见配置文档，当前模块的名称在 python 3.x 版本中变更为 configparser。

    来看一个好多软件的常见文档格式如下

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    [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？

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    import configparser
     
    config = configparser.ConfigParser()
    config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45',
                          'Compression': 'yes',
                         'CompressionLevel': '9'}
     
    config['bitbucket.org'] = {}
    config['bitbucket.org']['User'] = 'hg'
    config['topsecret.server.com'] = {}
    topsecret = config['topsecret.server.com']
    topsecret['Host Port'] = '50022'     # 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。

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    >>> 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']
    '50022'
    >>> 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

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    [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"))

     

    11、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

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    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。

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    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 

     

    12、re模块　　 

    常用正则表达式符号

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    '.'     默认匹配除 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"," abc eee",flags=re.MULTILINE)
    '$'     匹配字符结尾，或e.search("foo$","bfoo sdfsf",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
    ''    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、 、 、 , re.search("s+","ab c1 3").group() 结果 ' '
     
    '(?P<name>...)' 分组匹配 re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481199306143242").groupdict("city") 结果{'province': '3714', 'city': '81', 'birthday': '1993'}

    最常用的匹配语法

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    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。

    仅需轻轻知道的几个匹配模式

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    re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
    M(MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）
    S(DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为

    　　

    　　
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