• RE模块垃圾回收机制


    今日内容

      一、垃圾回收机制

      函义:不能被程序访问到的数据,就称之为垃圾

      1.引用计数

      引用计数是用来记录值的内存地址被记录的次数的

       每一次对值地址的引用都可以使该值的引用计数 +1

       每一次对值地址的释放都可以使该值得引用计数 -1

       当一个值的引用计数为0时,该值就会被系统的垃圾回收机制回收

      

      

       2.循环引用:

      循环引用 => 内存泄漏(解决方案 解除绑定 重新绑定新的值)
    ls1 = [666]
    ls2 = [888]
    ls1.append(ls2)
    # print(ls1)#[666, [888]]
    ls2.append(ls1)
    print(ls1)
    print(ls2)
    [666, [888, [...]]]
    [888, [666, [...]]]
    

      

     ****循环导入会导致某些值得引用计数永远大于0

      

      3.删除标记

      

    
    
    标记:标记的过程其实就是,遍历所有的GC Roots对象(栈区中的所有内容或者线程都可以作为GC Roots对象)
    然后将所有GC Roots的对象可以直接或间接访问到的对象标记为存活的对象,存放到新的内存空间中
    
    
    

      

    
    

     

    删除:删除的过程将遍历堆中所有的对象,将之前所有的内容全部清除
    

      

     

      4.分代回收:分代:指的是根据存活时间来为变量划分不同等级(也就是不同的代)

      1.新生代

      

    新定义的变量,放到新生代这个等级中,假设每隔1分钟扫描新生代一次,
    如果发现变量依然被引用,那么该对象的权重(权重本质就是个整数)加一

      2.青春代

      

    
    
    当变量的权重大于某个设定得值(假设为3),会将它移动到更高一级的青春代,青春代的gc扫描的频率低于新生代(扫描时间间隔更长),
    假设5分钟扫描青春代一次,这样每次gc需要扫描的变量的总个数就变少了,节省了扫描的总时间,接下来,青春代中的对象,
    也会以同样的方式被移动到老年代中。
    
    
    

      

    
    

      3.老年代

      最后老年代也就是等级(代)越高,被垃圾回收机制扫描的频率越低

      *****回收:依然是使用引用计数作为回收的依据

      

      

      二、正则(重点)

      正则表达式:

      

    一组特殊符号组成的表达式,用于描述某种规则。该应用场景生活中随处可见。
    
    ​例如:让有志青年过上体面的生活,这里面就由规则,即有志青年。
    

      正则表达式应用场景:

      

    正则表达式的作用,以及使用场景

    1.用于从字符串中匹配满足某种规则的内容,多数用于爬虫应用程序

    2.判断字符串串内容是否满足某种规则,多用于严重用户输入。例如密码是否规范,手机号是否正确等

    学习重点

    正则是一堆特殊符号组成的,我们主要学习的就是这些特殊符号

      

    # 重点:正则就是字符串

        1.定义》》正则:正则就是带语法的字符串,用来匹配目标字符串得到想要的字符串结果。

             2.语法:import re 

         2.正则语法 3.分组 。4.python re的常用方法
        print(re.findall("a",r"123wqeabac"))

        3.分类:

          

       1、单行字符
      
    print(re.findall("a",r"123wqeabac"))#匹配对应所有"a"
    ['a', 'a']
    print(re.findall(r"d",r"123wqe321abac"))#匹配所有数字
    ['1', '2', '3', '3', '2', '1']
    print(re.findall("D",r"123wqe\abac"))#打印非数字
    ['w', 'q', 'e', '\', '\', 'a', 'b', '\', 'a', 'c']
    print(re.findall(r"[A-Z]|[a-z]",r"123wqe321abQWGac"))#字母a或b
    ['w', 'q', 'e', 'a', 'b', 'Q', 'W', 'G', 'a', 'c']
    print(re.findall(r"[A-Za-z0-9漂亮]",r"123wqe321abQWGac漂亮"))
    ['1', '2', '3', 'w', 'q', 'e', '3', '2', '1', 'a', 'b', 'Q', 'W', 'G', 'a', 'c', '', '']
    print(re.findall(r".",'123qwe[
    **	yueQW
    E_12'))#匹配所有单个字符(除饿了换行符)
    ['1', '2', '3', 'q', 'w', 'e', '*', '*', 'y', 'u', 'e', 'Q', 'W', 'E', '_', '1', '2']
    
    
    print(re.findall(r"\a",r"123 abc"))#用来转义,在正则中\代表匹配
    part1
    s = "123454http://www.baidu.com/12htp46"
    res = re.findall(r'http://baidu.com/', s)
    print(res)

          2、多个字符

      

    print(re.findall(r'zo*?', r'zzozoozooo'))  # {0,n} 1到n个,非贪婪匹配,尽可能少的匹配 == {0}
    print(re.findall(r'zo+?', r'zzozoozooo'))  # {1,n} 1到n个,非贪婪匹配,尽可能少的匹配 == {1}
    print(re.findall(r'zo?', r'zzozoozooo'))  # {0,1} 0到1个,贪婪匹配,尽可能多的匹配
    print(re.findall(r'zo+', r'zzozoozooo'))  # {1,n} 1到n个,贪婪匹配,尽可能多的匹配
    print(re.findall(r'zo*', r'zzozoozooo'))  # {,n} 0到n个,贪婪匹配,尽可能多的匹配
    print(re.findall(r'o{1,2}', r'foodfoood'))  # {n,m} n到m个,贪婪匹配,尽可能多的匹配
    print(re.findall(r'o{2,}', r'foodfoood'))  # {n, } n到多个,贪婪匹配,尽可能多的匹配
    print(re.findall(r'[a-z]{2}', r'123abcabc'))  # {n} n代表个数
    print(re.findall(r'ab', r'123abcabc'))
    多行匹配
    re.S:将
    也能被.匹配 re.I :不区分大小写 re.M:结合^  $ 来使用,完成多行匹配
    print(re.findall(r'^owen.+vv$','owen name_vv
    owen age vv
    owen zro owen
    owen 00',re.M))
    ['owen name_vv', 'owen age vv']
    

      

      3、分组
    # 分组:
    # 1.从左到右数数(进行编号,自己的分组从1开始,group(0)代表匹配到的目标整体
    # 2.(?:....):取消所属分组,()就是普通(),可以将里面的信息作为整体包裹起来,但不产生分组
    

      

    egexp = re.compile('((http://)((.+))/)')  # 生成正则对象
    
    target = regexp.match("http://www.baidu.com/")
    print(target.group(1))
    
    # http://(www.baidu.com)/
    print(target.group(2))
    # http://
    print(target.group(3))
    # www.baidu.com
    result=re.findall(r'^http://.+/$','http://.bsidu.com/
    http://www.sina.com.cn/',re.M)
    print(result)

      4,替换

    part4
    #替换1.不参与匹配的原样带下,
    2.参与匹配的都会被替换为指定字符串
    3.在指定字符串值 um拿到具体分组
    4.其他字符串信息都是原样字符串

      

    print(re.sub('《(?:[a-z]+)(d+)(.{2})', r'\2abc21', '《abc123你好》'))
    
    print(re.sub('[0-9]+', '数字', 'abc123你好'))
    2abc你好123》
    abc数字你好
    print(re.search('http://(.+)/', 'http://www.baidu.com/'))
    <_sre.SRE_Match object; span=(0, 21), match='http://www.baidu.com/'>
     

        5、拆分

      

      

    
    
    print(re.split('s', '123 456
    789	000'))#
    按照换行符,字表符拆分
    
    
    ['123', '456', '789', '000']
     
     

     6、常用使用元符
    | 元字符      | 描述                                                         |
    | ----------- | :----------------------------------------------------------- |
    |            | 将下一个字符标记符、或一个向后引用、或一个八进制转义符。例如,“\n”匹配
    。“
    ”匹配换行符。序列“\”匹配“”而“(”则匹配“(”。即相当于多种编程语言中都有的“转义字符”的概念。 |
    | ^           | 匹配输入字行首。如果设置了RegExp对象的Multiline属性,^也匹配“
    ”或“
    ”之后的位置。 |
    | $           | 匹配输入行尾。如果设置了RegExp对象的Multiline属性,$也匹配“
    ”或“
    ”之前的位置。 |
    | *           | 匹配前面的子表达式任意次。例如,zo*能匹配“z”,也能匹配“zo”以及“zoo”。*等价于{0,}。 |
    | +           | 匹配前面的子表达式一次或多次(大于等于1次)。例如,“zo+”能匹配“zo”以及“zoo”,但不能匹配“z”。+等价于{1,}。 |
    | {*n*}       | *n*是一个非负整数。匹配确定的*n*次。例如,“o{2}”不能匹配“Bob”中的“o”,但是能匹配“food”中的两个o。 |
    | {*n*,}      | *n*是一个非负整数。至少匹配*n*次。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*”。 |
    | {*n*,*m*}   | *m*和*n*均为非负整数,其中*n*<=*m*。最少匹配*n*次且最多匹配*m*次。例如,“o{1,3}”将匹配“fooooood”中的前三个o为一组,后三个o为一组。“o{0,1}”等价于“o?”。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。 |
    | ?           | 匹配前面的子表达式零次或一次。例如,“do(es)?”可以匹配“do”或“does”。?等价于{0,1}。 |
    | ?           | 当该字符紧跟在任何一个其他限制符(*,+,?,{*n*},{*n*,},{*n*,*m*})后面时,匹配模式是非贪婪的。非贪婪模式尽可能少地匹配所搜索的字符串,而默认的贪婪模式则尽可能多地匹配所搜索的字符串。例如,对于字符串“oooo”,“o+”将尽可能多地匹配“o”,得到结果[“oooo”],而“o+?”将尽可能少地匹配“o”,得到结果 ['o', 'o', 'o', 'o'] |
    | .点         | 匹配除“
    ”和"
    "之外的任何单个字符。要匹配包括“
    ”和"
    "在内的任何字符,请使用像“[sS]”的模式。 |
    |             |                                                              |
    | x|y        | 匹配x或y。例如,“z|food”能匹配“z”或“food”(此处请谨慎)。“[zf]ood”则匹配“zood”或“food”。 |
    | [xyz]       | 字符集合。匹配所包含的任意一个字符。例如,“[abc]”可以匹配“plain”中的“a”。 |
    | [^xyz]      | 负值字符集合。匹配未包含的任意字符。例如,“[^abc]”可以匹配“plain”中的“plin”任一字符。 |
    | [a-z]       | 字符范围。匹配指定范围内的任意字符。例如,“[a-z]”可以匹配“a”到“z”范围内的任意小写字母字符。注意:只有连字符在字符组内部时,并且出现在两个字符之间时,才能表示字符的范围; 如果出字符组的开头,则只能表示连字符本身. |
    | [^a-z]      | 负值字符范围。匹配任何不在指定范围内的任意字符。例如,“[^a-z]”可以匹配任何不在“a”到“z”范围内的任意字符。 |
    |           | 匹配一个单词的边界,也就是指单词和空格间的位置(即正则表达式的“匹配”有两种概念,一种是匹配字符,一种是匹配位置,这里的就是匹配位置的)。例如,“er”可以匹配“never”中的“er”,但不能匹配“verb”中的“er”;“1_”可以匹配“1_23”中的“1_”,但不能匹配“21_3”中的“1_”。 |
    | 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” |
    | s          | 匹配任何不可见字符,包括空格、制表符、换页符等等。等价于[ f
    
    	v]。 |
    | S          | 匹配任何可见字符。等价于[^ f
    
    	v]。                     |
    | w          | 匹配包括下划线的任何单词字符。类似但不等价于“[A-Za-z0-9_]”,这里的"单词"字符使用Unicode字符集。 |
    | W          | 匹配任何非单词字符。等价于“[^A-Za-z0-9_]”。                  |
    | d          | 匹配一个数字字符。等价于[0-9]。grep 要加上-P,perl正则支持   |
    | D          | 匹配一个非数字字符。等价于[^0-9]。grep要加上-P,perl正则支持 |
    | 
              | 匹配一个换行符。等价于x0a和cJ。                            |
    | 
              | 匹配一个回车符。等价于x0d和cM。                            |
    | 	          | 匹配一个制表符。等价于x09和cI。                            |
    | ( )         | 将( 和 ) 之间的表达式定义为“组”(group),并且将匹配这个表达式的字符保存到一个临时区域(一个正则表达式中最多可以保存9个),它们可以用 1 到9 的符号来引用。 |
    | (?:pattern) | 非获取匹配,匹配pattern但不获取匹配结果,不进行存储供以后使用。这在使用或字符“(|)”来组合一个模式的各个部分时很有用。例如“industr(?:y|ies)”就是一个比“industry|industries”更简略的表达式。 |
    | |          | 将两个匹配条件进行逻辑“或”(Or)运算。例如正则表达式(him|her) 匹配"it belongs to him"和"it belongs to her",但是不能匹配"it belongs to them."。注意:这个元字符不是所有的软件都支持的。 |
    
    
    

      

     

      

    
    
    
    
    

      

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