• python 常用模块介绍


    1.定义

    模块:用来从逻辑上组织python代码(变量、函数、类,逻辑),本质就是.py结尾的python文件(文件名:test.py,对应的模块名: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 module1_name,module2_name    #导入多个模块

    from   module1_name    import  *            #导入模块的全部方法

    from  module1_name    import  logger,names   #导入模块的多个方法

    from  module1_name    import  logger as logger_a   #起别名

    import 模块名  #导入的是整个模块

    from  模块名  import  方法名     #导入的是模块中的方法,不建议使用这种导入,因为如果导入的模块方法和本程序中的方法重名会有冲突,本程序中的方法覆盖导入模块中发方法,所以执行本程序中定义的方法。

    通过使用别名可用在调用模块方法重名的情况下,直接使用别名。

     3.import 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。

    (import test     test='test.py   all   code') 

    (from test improt  name  name='code')

    imoprt  module_name ——>module_name.py——>module_name.py的路径——>sys.path

    导入包的本质就是执行该包下的__init__.py文件

    其他目录文件需要导入包时,需要在包目录下的__init__.py文件里添加from  .  improt  模块名

    import 模块名  #本质是解释整个模块  并赋给模块名。

    from  module1_name    import  logger,names  #本质是只解释模块中的某几个方法。

    4.导入优化

    同一目录下的不同py文件a、b,a要用b文件中的方法时:

    from b  improt  方法名  (也可以起别名  ,as  名)

    在a中直接使用方法名就可以。

    5.模块的分类

    a.标准库(内置函数)

    b.开源模块

    c.自定义模块

    标准库:

    1.time、datetime

    2.random

    random.random  #取0-1之间的随机数

    random.randrange(1,3)#随机1-3不包含3

    random.randint(0,9)    # 随机取0-9的数,包括0,9

    .......

    3.os

    4.sys

    5.shutil

    6.xml

    7.shelve

    8.yaml

    9.Configparser

    10.re

    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
    

    常用正则表达式符号:

    '.'     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'}
    

    具体参考:http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5161349.html

    11.logging

    12.hashlib

    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

    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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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/iexperience/p/9088074.html
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