shelve模块、re模块

cnblogs.com/linhaifeng/articles/6384466.html#_label13

在模糊匹配时使用

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

import re
 
ret=re.findall('a..in','helloalvin')
print(ret)#['alvin']
 
 
ret=re.findall('^a...n','alvinhelloawwwn')
print(ret)#['alvin']
 
 
ret=re.findall('a...n$','alvinhelloawwwn')
print(ret)#['awwwn']
 
 
ret=re.findall('a...n$','alvinhelloawwwn')
print(ret)#['awwwn']
 
 
ret=re.findall('abc*','abcccc')#贪婪匹配[0,+oo]  
print(ret)#['abcccc']
 
ret=re.findall('abc+','abccc')#[1,+oo]
print(ret)#['abccc']
 
ret=re.findall('abc?','abccc')#[0,1]
print(ret)#['abc']
 
 
ret=re.findall('abc{1,4}','abccc')
print(ret)#['abccc'] 贪婪匹配

注意：前面的*,+,?等都是贪婪匹配，也就是尽可能匹配，后面加?号使其变成惰性匹配

ret=re.findall('abc*?','abcccccc')
print(ret)#['ab']

元字符之字符集［］：或

在字符集里有功能的符号: - ^ 

#--------------------------------------------字符集[]
ret=re.findall('a[bc]d','acd')
print(ret)#['acd']
 
ret=re.findall('[a-z]','acd')
print(ret)#['a', 'c', 'd']
 
ret=re.findall('[.*+]','a.cd+')
print(ret)#['.', '+']
 
#在字符集里有功能的符号: - ^ 
 
ret=re.findall('[1-9]','45dha3')
print(ret)#['4', '5', '3']
 
ret=re.findall('[^ab]','45bdha3')#^在这里表示非
print(ret)#['4', '5', 'd', 'h', '3']
 
ret=re.findall('[d]','45bdha3')
print(ret)#['4', '5', '3']

re.findall('([^()]*)','12+(34*6+2-5*(2-1))')
['(2-1)']

元字符之转义符

反斜杠后边跟元字符去除特殊功能,比如.
反斜杠后边跟普通字符实现特殊功能,比如d

d  匹配任何十进制数；它相当于类 [0-9]。
D 匹配任何非数字字符；它相当于类 [^0-9]。
s  匹配任何空白字符；它相当于类 [ fv]。
S 匹配任何非空白字符；它相当于类 [^ fv]。
w 匹配任何字母数字字符；它相当于类 [a-zA-Z0-9_]。
W 匹配任何非字母数字字符；它相当于类 [^a-zA-Z0-9_]
  匹配一个特殊字符边界，比如空格 ，&，＃等

ret=re.findall('I','I am LIST')
print(ret)#[]
ret=re.findall(r'I','I am LIST')
print(ret)#['I']

#-----------------------------eg1:
import re
ret=re.findall('cl','abcle')
print(ret)#[]
ret=re.findall('c\l','abcle')
print(ret)#[]
ret=re.findall('c\\l','abcle')
print(ret)#['c\l']
ret=re.findall(r'c\l','abcle')
print(ret)#['c\l']
 
#-----------------------------eg2:
#之所以选择是因为在ASCII表中是有意义的
m = re.findall('blow', 'blow')
print(m)
m = re.findall(r'blow', 'blow')
print(m)

                   

  

元字符之分组()

m = re.findall(r'(ad)+', 'add')
print(m)
 
ret=re.search('(?P<id>d{2})/(?P<name>w{3})','23/com')
print(ret.group())#23/com
print(ret.group('id'))#23

元字符之｜

ret=re.search('(ab)|d','rabhdg8sd')
print(ret.group())#ab

re模块下的常用方法

(?P<   >)分组

 

import re
#1
re.findall('a','alvin yuan')    #返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里
#2
re.search('a','alvin yuan').group()  #函数会在字符串内查找模式匹配,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
re.match('a','abc').group()     #同search,不过尽在字符串开始处进行匹配
 
#4
ret=re.split('[ab]','abcd')     #先按'a'分割得到''和'bcd',在对''和'bcd'分别按'b'分割
print(ret)#['', '', 'cd']
 
#5
ret=re.sub('d','abc','alvin5yuan6',1)      #用于替换字符串中的匹配项，1为次数
print(ret)#alvinabcyuan6
ret=re.subn('d','abc','alvin5yuan6')             #得到次数
print(ret)#('alvinabcyuanabc', 2)
 
#6
obj=re.compile('d{3}')               #compile 函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式（ Pattern ）对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。#相当于提前写好匹配规则
ret=obj.search('abc123eeee')
print(ret.group())#123

import re
 
ret=re.findall('www.(baidu|oldboy).com','www.oldboy.com')
print(ret)#['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')    #去优先级
print(ret)#['www.oldboy.com']

import re

print(re.findall("<(?P<tag_name>w+)>w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>"))
print(re.search("<(?P<tag_name>w+)>w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>"))
print(re.search(r"<(w+)>w+</1>","<h1>hello</h1>"))




#匹配出所有的整数
import re

#ret=re.findall(r"d+{0}]","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")
ret=re.findall(r"-?d+.d*|(-?d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")
ret.remove("")

print(ret)

re.finditer

和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。

https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5732581.html

1