re模块

垃圾回收机制

引用计数：是用来记录值在内存地址被记录的次数

每一次对值地址的引用都会使值得引用计数加 1
每一次对值地址的释放都会使值的引用计数减 1
当一个值得引用计数为0时，该值就会被系统的垃圾回收机制回收

循环引用

ls1 = [111]
ls2 = [222]
ls1.append(ls2)
ls2.append(ls1)
print(ls1)    ======>[111, [222, [...]]]
print(ls2)    ======>[222, [111, [...]]]
循环导入会致使值得计数永远大于0，会造成内存泄漏

标记删除

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

分代回收

分代回收：（垃圾回收机制的优化机制）   牺牲内存，优化时间
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）
'''
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，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。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

正则：re

正则：
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
重点：1.正则就是字符串 2.正则语法 3.分组 4.Python中re的常用方法
语法：re.findall(r're',r'目标字符串')
print(re.findall(r'\a', r'123abc'))  # 用来转义，在正则中\代表匹配

单个字符串

匹配任意数字 d == [0-9]
print(re.findall(r'd',r'qwe123ASD市东南方'))
结果：['1', '2', '3']
匹配非任意数字  D ==[^0-9]
print(re.findall(r'D',r'qwe123ASD市东南方'))
结果：['q', 'w', 'e', '\', 'A', 'S', 'D', '市', '东', '南', '方']
a|b |c匹配a或b
# print(re.findall(r'[a-z]|[A-Z]|d',r'qwe123ASD市东南方'))
结果：['q', 'w', 'e', 'A', 'S', 'D']
[a-zA-Z0-9]  匹配字母+数字
print(re.findall(r'[a-zA-Z0-9]',r'qwe123ASD市东南方'))
结果：['q', 'w', 'e', '1', '2', '3', 'A', 'S', 'D']
匹配 字母+数字+_  w
print(re.findall(r'w',r'qwe123ASD_市东南方'))
结果：['q', 'w', 'e', '1', '2', '3', 'A', 'S', 'D', '_', '市', '东', '南', '方']
匹配 非字母+数字+_   W
print(re.findall(r'W',r'qwef123
ASD	_
市东南方'))
结果：['\', '\', '\', '\']
匹配  任意空白符 s
print(re.findall(r's','qwef123
ASD	_
市东南方'))
结果：['x0c', '
', '	', '
']
匹配 非任意空白符 S
print(re.findall(r'S','qwef123
ASD	_
市东南方'))
结果： ['q', 'w', 'e', '1', '2', '3', 'A', 'S', 'D', '_', '市', '东', '南', '方']
匹配所有单个字符（刨除换行）  .,
print(re.findall(r'.','qwef123
ASD	_
市东南方'))
结果：['q', 'w', 'e', 'x0c', '1', '2', '3', 'A', 'S', 'D', '	', '_', '
', '市', '东', '南', '方']

多个字符

匹配n到m个，贪婪匹配   {n,m}
print(re.findall(r'o{1,2}', r'foodfoood'))
结果：['oo', 'oo', 'o']
匹配0到n个，贪婪匹配  {*}
print(re.findall(r'zo*',r'zzozoozooozoo'))
结果：['z', 'zo', 'zoo', 'zooo', 'zoo']
匹配1到n个，贪婪匹配  {+}
print(re.findall(r'zo+',r'zzozoozooozoo'))
结果：['zo', 'zoo', 'zooo', 'zoo']
匹配0到1个，贪婪匹配   {?}
print(re.findall(r'zo?',r'zzozoozooozoo'))
结果：['z', 'zo', 'zo', 'zo', 'zo']
匹配1到n个，非贪婪匹配  {+?}
print(re.findall(r'zo+?',r'zzozoozooozoo'))
结果：['zo', 'zo', 'zo', 'zo']
匹配0到n个，非贪婪匹配  {*?}
print(re.findall(r'zo*?',r'zzozoozooozoo'))
结果：['z', 'z', 'z', 'z', 'z']

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
zero_owen
owen_oo', re.M))
结果：['owen_name_vv', 'owen_age_vv']

分组

1.从左往右数数 ( 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，但不产生分组
regexp = re.compile('(?:(?:http://)(.+)/)')  # 生成正则对象
target = regexp.match('http://www.baidu.com/')
print(target.group(1))  # www.baidu.com
结果：www.baidu.com

拆分

print(re.split('s', '123 456
789	000'))
结果：['123', '456', '789', '000']

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》'))
结果：2abc你好123》
print(re.subn('《(?:[a-z]+)(d+)(.{2})', r'\2abc21', '《abc123你好》'))
print(re.sub('《(?:[a-z]+)(d+)(.{2})', r'\2abc21', '《abc123你好》'))