• python进阶之路三


    正则表达式

    • re模块
    正则表达式处理函数
    函数函数语法描述
    re.match re.match(pattern, string, flags=0) re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,如果不是起始位置匹配成功的话,match()就返回none。
    re.search re.search(pattern, string, flags=0) re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。
    re.findall re.findall(string[, pos[, endpos]]) 在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串,并返回一个列表,如果没有找到匹配的,则返回空列表。

    注: match 和 search 是匹配一次 findall 匹配所有。

    re.finditer re.finditer(pattern, string, flags=0) 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。
    re.split re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0]) split 方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表

    :re.match与re.search的区别:re.match只匹配字符串的开始,如果字符串开始不符合正则表达式,则匹配失败,函数返回None;而re.search匹配整个字符串,直到找到一个匹配。

                
                    import re
    
                    line = "Cats are smarter than dogs";
    
                    matchObj = re.match( r'dogs', line, re.M|re.I)
                    if matchObj:
                       print ("match --> matchObj.group() : ", matchObj.group())
                    else:
                       print ("No match!!")
    
                    matchObj = re.search( r'dogs', line, re.M|re.I)
                    if matchObj:
                       print ("search --> matchObj.group() : ", matchObj.group())
                    else:
                       print ("No match!!")
                
            
    • 检索和替换:re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
      1. pattern : 正则中的模式字符串。
      2. repl : 替换的字符串,也可为一个函数。
      3. string : 要被查找替换的原始字符串。
      4. count : 模式匹配后替换的最大次数,默认 0 表示替换所有的匹配。
      5. flags : 编译时用的匹配模式,数字形式。
      6. 前三个为必选参数,后两个为可选参数。
    • compile函数: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。 语法格式为:re.compile(pattern[, flags])
      1. pattern : 一个字符串形式的正则表达式
      2. flags 可选,表示匹配模式,比如忽略大小写,多行模式等,具体参数为:
      3. re.I 忽略大小写
        • re.L 表示特殊字符集 w, W, , B, s, S 依赖于当前环境
        • re.M 多行模式
        • re.S 即为' . '并且包括换行符在内的任意字符(' . '不包括换行符)
        • re.U 表示特殊字符集 w, W, , B, d, D, s, S 依赖于 Unicode 字符属性数据库
        • re.X 为了增加可读性,忽略空格和' # '后面的注释
                
                    >>> import re
                    >>> pattern = re.compile(r'd+')                    # 用于匹配至少一个数字
                    >>> m = pattern.match('one12twothree34four')        # 查找头部,没有匹配
                    >>> print m
                    None
                    >>> m = pattern.match('one12twothree34four', 2, 10) # 从'e'的位置开始匹配,没有匹配
                    >>> print m
                    None
                    >>> m = pattern.match('one12twothree34four', 3, 10) # 从'1'的位置开始匹配,正好匹配
                    >>> print m                                         # 返回一个 Match 对象
                    <_sre.SRE_Match object at 0x10a42aac0>
                    >>> m.group(0)   # 可省略 0
                    '12'
                    >>> m.start(0)   # 可省略 0
                    3
                    >>> m.end(0)     # 可省略 0
                    5
                    >>> m.span(0)    # 可省略 0
                    (3, 5)
    
    
                    //在上面,当匹配成功时返回一个 Match 对象,其中:
                    //      group([group1, …]) 方法用于获得一个或多个分组匹配的字符串,当要获得整个匹配的子串时,可直接使用 group() 或 group(0);
                    //      start([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的起始位置(子串第一个字符的索引),参数默认值为 0;
                    //      end([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的结束位置(子串最后一个字符的索引+1),参数默认值为 0;
                    //      span([group]) 方法返回 (start(group), end(group))。
                
            
                
                    >>> import re
                    >>> pattern = re.compile(r'([a-z]+) ([a-z]+)', re.I)   # re.I 表示忽略大小写
                    >>> m = pattern.match('Hello World Wide Web')
                    >>> print m                               # 匹配成功,返回一个 Match 对象
                    <_sre.SRE_Match object at 0x10bea83e8>
                    >>> m.group(0)                            # 返回匹配成功的整个子串
                    'Hello World'
                    >>> m.span(0)                             # 返回匹配成功的整个子串的索引
                    (0, 11)
                    >>> m.group(1)                            # 返回第一个分组匹配成功的子串
                    'Hello'
                    >>> m.span(1)                             # 返回第一个分组匹配成功的子串的索引
                    (0, 5)
                    >>> m.group(2)                            # 返回第二个分组匹配成功的子串
                    'World'
                    >>> m.span(2)                             # 返回第二个分组匹配成功的子串索引
                    (6, 11)
                    >>> m.groups()                            # 等价于 (m.group(1), m.group(2), ...)
                    ('Hello', 'World')
                    >>> m.group(3)                            # 不存在第三个分组
                    Traceback (most recent call last):
                      File "<stdin>", line 1, in <module>
                    IndexError: no such group
                
            
    • 正则表达式模式

          模式字符串使用特殊的语法来表示一个正则表达式: 字母和数字表示他们自身。一个正则表达式模式中的字母和数字匹配同样的字符串。 多数字母和数字前加一个反斜杠时会拥有不同的含义。 标点符号只有被转义时才匹配自身,否则它们表示特殊的含义。 反斜杠本身需要使用反斜杠转义。 由于正则表达式通常都包含反斜杠,所以你最好使用原始字符串来表示它们。模式元素(如 r' ',等价于 \t )匹配相应的特殊字符。

    标志参数
    模式描述
    ^ 匹配字符串的开头
    $ 匹配字符串的末尾。
    . 匹配任意字符,除了换行符,当re.DOTALL标记被指定时,则可以匹配包括换行符的任意字符。
    [...] 用来表示一组字符,单独列出:[amk] 匹配 'a','m'或'k'
    [^...] 不在[]中的字符:[^abc] 匹配除了a,b,c之外的字符。
    re* 匹配0个或多个的表达式。
    re+ 匹配1个或多个的表达式。
    re? 匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段,非贪婪方式
    re{ n} 匹配n个前面表达式。例如,"o{2}"不能匹配"Bob"中的"o",但是能匹配"food"中的两个o。
    re{ n,} 精确匹配n个前面表达式。例如,"o{2,}"不能匹配"Bob"中的"o",但能匹配"foooood"中的所有o。"o{1,}"等价于"o+"。"o{0,}"则等价于"o*"。
    re{ n, m} 匹配 n 到 m 次由前面的正则表达式定义的片段,贪婪方式
    a| b 匹配a或b
    (re) 匹配括号内的表达式,也表示一个组
    (?imx) 正则表达式包含三种可选标志:i, m, 或 x 。只影响括号中的区域。
    (?-imx) 正则表达式关闭 i, m, 或 x 可选标志。只影响括号中的区域。
    (?: re) 类似 (...), 但是不表示一个组
    (?imx: re) 在括号中使用i, m, 或 x 可选标志
    (?-imx: re) 在括号中不使用i, m, 或 x 可选标志
    (?#...) 注释.
    (?= re) 前向肯定界定符。如果所含正则表达式,以 ... 表示,在当前位置成功匹配时成功,否则失败。但一旦所含表达式已经尝试,匹配引擎根本没有提高;模式的剩余部分还要尝试界定符的右边。
    (?! re) 前向否定界定符。与肯定界定符相反;当所含表达式不能在字符串当前位置匹配时成功。
    (?> re) 匹配的独立模式,省去回溯。
    w 匹配数字字母下划线
    W 匹配非数字字母下划线
    s 匹配任意空白字符,等价于 [ f]。
    S 匹配任意非空字符
    d 匹配任意数字,等价于 [0-9]。
    D 匹配任意非数字
    A 匹配字符串开始
     匹配字符串结束,如果是存在换行,只匹配到换行前的结束字符串。
    z 匹配字符串结束
    G 匹配最后匹配完成的位置。
     匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间的位置。例如, 'er' 可以匹配"never" 中的 'er',但不能匹配 "verb" 中的 'er'。
    B 匹配非单词边界。'erB' 能匹配 "verb" 中的 'er',但不能匹配 "never" 中的 'er'。
    , , 等。 匹配一个换行符。匹配一个制表符, 等
    1...9 匹配第n个分组的内容。
    10 匹配第n个分组的内容,如果它经匹配。否则指的是八进制字符码的表达式。

    深浅拷贝

    赋值

    • 直接赋值拷贝,比如:a=b
      1. 数字和字符串在内存中是同一块地址
      2. 字典、列表、元组等其他类型也是同一块内存地址,不发生变化

    浅拷贝

    • 浅拷贝需要导入copy模块,并调用其copy方法。比如:b = copy.copy(a)
      1. 数字和字符串在内存中是同一块地址
      2. 无嵌套的列表和字典,如a=[1,2,3]或a={'username':'zhangsan','password':123},内存地址会改变
      3. 无嵌套的元组,如a=(1,2,3),在内存中是同一块地址
      4. 字典中嵌套列表,如a= {'username':'zhangsan','password':123,'code':[1,2,3]},第一层的内存地址会改变,其他的内存地址不发生改变。看下图可以比较清楚了解。

    深拷贝

    浅拷贝需要导入copy模块,并调用其deepcopy方法。比如:b = copy.deepcopy(a).深拷贝的话记住一点:一定会每层重新新开辟一块内存,但是最里边的最小元素,如zhangsan,123,[1,2,3],不会发生改变。

                
                    import copy
                    a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始对象
    
                    b = a                       #赋值,传对象的引用
                    c = copy.copy(a)            #对象拷贝,浅拷贝
                    d = copy.deepcopy(a)        #对象拷贝,深拷贝
    
                    a.append(5)                 #修改对象a
                    a[4].append('c')            #修改对象a中的['a', 'b']数组对象
    
                    print( 'a = ', a )
                    print( 'b = ', b )
                    print( 'c = ', c )
                    print( 'd = ', d )
    
    
                    //以上实例执行输出结果为:
                    ('a = ', [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5])
                    ('b = ', [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5])
                    ('c = ', [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']])
                    ('d = ', [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']])
                
            

    JSON 数据解析

    JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。 Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码,它包含了两个函数:

    • json.dumps(): 对数据进行编码。
    • json.loads(): 对数据进行解码。
    Python 编码为 JSON 类型转换对应表
    PythonJSON
    dict object
    list, tuple array
    str string
    int, float, int- & float-derived Enums number
    True true
    False false
    None null
    JSON 解码为 Python 类型转换对应表
    JSONPython
    object dict
    array list
    string str
    number(int) int
    number(real) float
    true True
    false False
    null None
                
                    import json
    
                    # Python 字典类型转换为 JSON 对象
                    data = {
                        'no' : 1,
                        'name' : 'Runoob',
                        'url' : 'http://www.runoob.com'
                    }
    
                    json_str = json.dumps(data)
                    print ("Python 原始数据:", repr(data))
                    print ("JSON 对象:", json_str)
    
    
                    //执行以上代码输出结果为:
                    Python 原始数据: {'url': 'http://www.runoob.com', 'no': 1, 'name': 'Runoob'}
                    JSON 对象: {"url": "http://www.runoob.com", "no": 1, "name": "Runoob"}
                
            

    Python3 日期和时间

    Python 程序能用很多方式处理日期和时间,转换日期格式是一个常见的功能。 Python 提供了一个 time 和 calendar 模块可以用于格式化日期和时间。 时间间隔是以秒为单位的浮点小数。 每个时间戳都以自从1970年1月1日午夜(历元)经过了多长时间来表示。

    获取当前时间

                
                    import time
    
                    localtime = time.localtime(time.time())
                    print ("本地时间为 :", localtime)
                
            

    获取格式化的时间

                
                    import time
    
                    localtime = time.asctime( time.localtime(time.time()) )
                    print ("本地时间为 :", localtime)
                
            

    格式化日期

                
                    import time
    
                    # 格式化成2016-03-20 11:45:39形式
                    print (time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
    
                    # 格式化成Sat Mar 28 22:24:24 2016形式
                    print (time.strftime("%a %b %d %H:%M:%S %Y", time.localtime()))
    
                    # 将格式字符串转换为时间戳
                    a = "Sat Mar 28 22:24:24 2016"
                    print (time.mktime(time.strptime(a,"%a %b %d %H:%M:%S %Y")))
                
            
      python中时间日期格式化符号:
    • %y 两位数的年份表示(00-99)
    • %Y 四位数的年份表示(000-9999)
    • %m 月份(01-12)
    • %d 月内中的一天(0-31)
    • %H 24小时制小时数(0-23)
    • %I 12小时制小时数(01-12)
    • %M 分钟数(00=59)
    • %S 秒(00-59)
    • %a 本地简化星期名称
    • %A 本地完整星期名称
    • %b 本地简化的月份名称
    • %B 本地完整的月份名称
    • %c 本地相应的日期表示和时间表示
    • %j 年内的一天(001-366)
    • %p 本地A.M.或P.M.的等价符
    • %U 一年中的星期数(00-53)星期天为星期的开始
    • %w 星期(0-6),星期天为星期的开始
    • %W 一年中的星期数(00-53)星期一为星期的开始
    • %x 本地相应的日期表示
    • %X 本地相应的时间表示
    • %Z 当前时区的名称
    • %% %号本身

    获取某月日历

                
                    import calendar
    
                    cal = calendar.month(2016, 1)
                    print ("以下输出2016年1月份的日历:")
                    print (cal)
                
            
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    uva11401(Triangle Counting)
    UVA
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/caozhenghua/p/11889540.html
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