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01 Re概览
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Re模块是python的内置模块,提供了正则表达式在python中的所有用法,默认安装位置在python根目录下的Lib文件夹(如 ..\Python\Python37\Lib)。主要提供了3大类字符串操作方法:
字符查找/匹配
字符替换
字符分割
由于是面向字符串类型的模块,就不得不提到字符串编码类型。re模块中,模式串和搜索串既可以是 Unicode 字符串 (常用str类型) ,也可以是8位字节串 (bytes,2位16进制数字,例如\xe5) , 但要求二者必须是同类型字符串。
02 字符串查找/匹配
预编译:compile
在介绍查找和匹配函数前,首先需要知道re的compile函数,该函数可以将一个模式串编译成正则表达式类型,以便后续快速匹配和复用
import re pattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}') type(pattern) #re.Pattern
此例创建了一个正则表达式式对象 (re.pattern) ,命名为pattern,用于匹配2-5位小写字母的模式串。后续在使用其他正则表达式函数时,即可使用pattern进行方法调用。
匹配:match
match函数用于从文本串的起始位置开始匹配,若匹配成功,则返回相应的匹配对象,此时可调用group()方法返回匹配结果,也可用span()方法返回匹配起止下标区间;否则返回None
import re pattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.match(text1) print(res) # if res: print(res.group()) #this print(res.span()) #(0, 4) text2 = '是的, this is a re test' print(pattern.match(text2))#None
match函数还有一个变形函数fullmatch,当且仅当模式串与文本串刚好全部匹配时,返回一个匹配对象,否则返回None
搜索:search
match只提供了从文本串起始位置匹配的结果,如果想从任意位置匹配,则可调用search方法,与match方法类似,当任意位置匹配成功,则立即返回一个匹配对象,也可调用span()方法获取起止区间、调用group方法获得匹配文本串
import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.search(text1) print(res) # if res: print(res.group()) #is print(res.span()) #(4, 7) pattern2 = re.compile(r'\s[a-z]{5}') text2 = '是的,this is a re test' print(pattern2.search(text2))#None
match和search均用于匹配单个结果,唯一区别在于前者是从起始位置开始匹配,而后者从任意位置匹配,匹配成功则返回一个match对象。
全搜索:findall/finditer
几乎是最常用的正则表达式函数,用于寻找所有匹配的结果,例如在爬虫信息提取中,可非常方便地提取所有匹配字段
import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.findall(text1) print(res) #[' is', ' re', ' test']
findall返回的是一个列表对象类型,当无匹配对象时,返回一个空列表。为了避免因同时返回大量匹配结果占用过多内存,可以调用finditer函数返回一个迭代器类型,其中每个迭代元素是一个match对象,可继续调用group和span方法获取相应结果
import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.finditer(text1) for r in res: print(r.group()) """ is re test """
当匹配模式串较为简单或者仅需单词调用时,上述所有方法也可直接调用re类函数,而无需事先编译。此时各方法的第一个参数为模式串。
import re pattern = re.compile(r'\d{2,5}') text = 'this is re test' re.findall('[a-z]+', text) #['this', 'is', 're', 'test'] 03 字符串替换/分割
替换:sub/subn
当需要对文本串进行条件替换时,可调用re.sub实现 (当然也可先编译后再用调用实例方法) ,相应参数分别为模式串、替换格式、文本串,还可以通过增加缺省参数限定替换次数和匹配模式。通过在模式串进行分组,可实现字符串的格式化替换(类似字符串的format方法),以实现特定任务。
import re text = 'today is 2020-03-05' print(re.sub('-', '', text)) #'today is 20200305' print(re.sub('-', '', text, 1)) #'today is 202003-05' print(re.sub('(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})', r'\2/\3/\1', text)) #'today is 03/05/2020'
re.sub的一个变形方法是re.subn,区别是返回一个2元素的元组,其中第一个元素为替换结果,第二个为替换次数
import re text = 'today is 2020-03-05' print(re.subn('-', '', text)) #('today is 20200305', 2)
分割:split
还可以调用正则表达式实现字符串的特定分割,相当于.split()方法的一个加强版,实现特定模式的分割,返回一个切割后的结果列表
import re text = 'today is a re test, what do you mind?' print(re.split(',', text)) #['today is a re test', ' what do you mind?'] 04 总结
python中的re模块提供了正则表达式的常用方法,每种方法都包括类方法调用(如re.match)或模式串的实例调用(pattern.match)2种形式
常用的匹配函数:match/fullmatch
常用的搜索函数:search/findall/finditer
常用的替换函数:sub/subn
常用的切割函数:split
还有其他很多方法,但不是很常用,具体可参考官方文档
另外,python还有第三方正则表达式库regex可供选择
到此这篇关于一文秒懂python正则表达式常用函数的文章就介绍到这了,希望大家以后多多支持!
字典是一种通过名字或者关键字引用的得数据结构,其键可以是数字、字符串、元组,这种结构类型也称之为映射。字典类型是Python中唯一内建的映射类型,基本的操作包括如下:
(1)len():返回字典中键—值对的数量;
(2)d[k]:返回关键字对于的值;
(3)d[k]=v:将值关联到键值k上;
(4)del d[k]:删除键值为k的项;
(5)key in d:键值key是否在d中,是返回True,否则返回False。
(6)clear函数:清除字典中的所有项
(7)copy函数:返回一个具有相同键值的新字典;deepcopy()函数使用深复制,复制其包含所有的值,这个方法可以解决由于副本修改而使原始字典也变化的问题
(8)fromkeys函数:使用给定的键建立新的字典,键默认对应的值为None
(9)get函数:访问字典成员
(10)has_key函数:检查字典中是否含有给出的键
(11)items和iteritems函数:items将所有的字典项以列表方式返回,列表中项来自(键,值),iteritems与items作用相似,但是返回的是一个迭代器对象而不是列表
(12)keys和iterkeys:keys将字典中的键以列表形式返回,iterkeys返回键的迭代器
(13)pop函数:删除字典中对应的键
(14)popitem函数:移出字典中的项
(15)setdefault函数:类似于get方法,获取与给定键相关联的值,也可以在字典中不包含给定键的情况下设定相应的键值
(16)update函数:用一个字典更新另外一个字典
(17) values和itervalues函数:values以列表的形式返回字典中的值,itervalues返回值得迭代器,由于在字典中值不是唯一的,所以列表中可以包含重复的元素
一、字典的创建
1.1 直接创建字典
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printd['two']
printd['three']
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
1.2 通过dict创建字典
# _*_ coding:utf-8 _*_
items=[('one',1),('two',2),('three',3),('four',4)]
printu'items中的内容:'
printitems
printu'利用dict创建字典,输出字典内容:'
d=dict(items)
printd
printu'查询字典中的内容:'
printd['one']
printd['three']
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
items中的内容:
[('one',1), ('two',2), ('three',3), ('four',4)]
利用dict创建字典,输出字典内容:
{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}
查询字典中的内容:
或者通过关键字创建字典
# _*_ coding:utf-8 _*_
d=dict(one=1,two=2,three=3)
printu'输出字典内容:'
printd
printu'查询字典中的内容:'
printd['one']
printd['three']
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
输出字典内容:
{'three':3,'two':2,'one':1}
查询字典中的内容:
二、字典的格式化字符串
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3,'four':4}
printd
print"three is %(three)s."%d
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}
threeis3.
三、字典方法
3.1 clear函数:清除字典中的所有项
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3,'four':4}
printd
d.clear()
printd
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}
{}
请看下面两个例子
3.1.1
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={}
dd=d
d['one']=1
d['two']=2
printdd
d={}
printd
printdd
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'two':2,'one':1}
{}
{'two':2,'one':1}
3.1.2
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={}
dd=d
d['one']=1
d['two']=2
printdd
d.clear()
printd
printdd
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'two':2,'one':1}
{}
{}
3.1.2与3.1.1唯一不同的是在对字典d的清空处理上,3.1.1将d关联到一个新的空字典上,这种方式对字典dd是没有影响的,所以在字典d被置空后,字典dd里面的值仍旧没有变化。但是在3.1.2中clear方法清空字典d中的内容,clear是一个原地操作的方法,使得d中的内容全部被置空,这样dd所指向的空间也被置空。
3.2 copy函数:返回一个具有相同键值的新字典
# _*_ coding:utf-8 _*_
x={'one':1,'two':2,'three':3,'test':['a','b','c']}
printu'初始X字典:'
printx
printu'X复制到Y:'
y=x.copy()
printu'Y字典:'
printy
y['three']=33
printu'修改Y中的值,观察输出:'
printy
printx
printu'删除Y中的值,观察输出'
y['test'].remove('c')
printy
printx
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
初始X字典:
{'test': ['a','b','c'],'three':3,'two':2,'one':1}
X复制到Y:
Y字典:
{'test': ['a','b','c'],'one':1,'three':3,'two':2}
修改Y中的值,观察输出:
{'test': ['a','b','c'],'one':1,'three':33,'two':2}
{'test': ['a','b','c'],'three':3,'two':2,'one':1}
删除Y中的值,观察输出
{'test': ['a','b'],'one':1,'three':33,'two':2}
{'test': ['a','b'],'three':3,'two':2,'one':1}
注:在复制的副本中对值进行替换后,对原来的字典不产生影响,但是如果修改了副本,原始的字典也会被修改。deepcopy函数使用深复制,复制其包含所有的值,这个方法可以解决由于副本修改而使原始字典也变化的问题。
# _*_ coding:utf-8 _*_
fromcopyimportdeepcopy
x={}
x['test']=['a','b','c','d']
y=x.copy()
z=deepcopy(x)
printu'输出:'
printy
printz
printu'修改后输出:'
x['test'].append('e')
printy
printz
运算输出:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
输出:
{'test': ['a','b','c','d']}
{'test': ['a','b','c','d']}
修改后输出:
{'test': ['a','b','c','d','e']}
{'test': ['a','b','c','d']}
3.3 fromkeys函数:使用给定的键建立新的字典,键默认对应的值为None
# _*_ coding:utf-8 _*_
d=dict.fromkeys(['one','two','three'])
printd
运算输出:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':None,'two':None,'one':None}
或者指定默认的对应值
# _*_ coding:utf-8 _*_
d=dict.fromkeys(['one','two','three'],'unknow')
printd
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':'unknow','two':'unknow','one':'unknow'}
3.4 get函数:访问字典成员
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printd.get('one')
printd.get('four')
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
1
None
注:get函数可以访问字典中不存在的键,当该键不存在是返回None
3.5 has_key函数:检查字典中是否含有给出的键
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printd.has_key('one')
printd.has_key('four')
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
True
False
3.6 items和iteritems函数:items将所有的字典项以列表方式返回,列表中项来自(键,值),iteritems与items作用相似,但是返回的是一个迭代器对象而不是列表
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
list=d.items()
forkey,valueinlist:
printkey,':',value
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
three :3
two :2
one :1
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
it=d.iteritems()
fork,vinit:
print"d[%s]="%k,v
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
d[three]=3
d[two]=2
d[one]=1
3.7 keys和iterkeys:keys将字典中的键以列表形式返回,iterkeys返回键的迭代器
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printu'keys方法:'
list=d.keys()
printlist
printu'\niterkeys方法:'
it=d.iterkeys()
forxinit:
printx
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
keys方法:
['three','two','one']
iterkeys方法:
three
two
one
3.8 pop函数:删除字典中对应的键
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
d.pop('one')
printd
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
{'three':3,'two':2}
3.9 popitem函数:移出字典中的项
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
d.popitem()
printd
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
{'two':2,'one':1}
3.10 setdefault函数:类似于get方法,获取与给定键相关联的值,也可以在字典中不包含给定键的情况下设定相应的键值
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printd.setdefault('one',1)
printd.setdefault('four',4)
printd
运算结果:
{'three':3,'two':2,'one':1}
{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}
3.11 update函数:用一个字典更新另外一个字典
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={
'one':123,
'two':2,
'three':3
}
printd
x={'one':1}
d.update(x)
printd
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':123}
{'three':3,'two':2,'one':1}
3.12 values和itervalues函数:values以列表的形式返回字典中的值,itervalues返回值得迭代器,由于在字典中值不是唯一的,所以列表中可以包含重复的元素
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={
'one':123,
'two':2,
'three':3,
'test':2
}
printd.values()
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
[2,3,2,123]
parameter 是函数定义的参数形式
argument 是函数调用时传入的参数实体。
对于函数调用的传参模式,一般有两种:
此外,
也是关键字传参
python的函数参数定义一般来说有五种: 位置和关键字参数混合 , 仅位置参数 , 仅关键字参数 , 可变位置参数 , 可变关键字参数 。其中仅位置参数的方式仅仅是一个概念,python语法中暂时没有这样的设计。
通常我们见到的函数是位置和关键字混合的方式。
既可以用关键字又可以用位置调用
或
这种方式的定义只能使用关键字传参的模式
f(*some_list) 与 f(arg1, arg2, ...) (其中some_list = [arg1, arg2, ...])是等价的
网络模块request的request方法的设计
多数的可选参数被设计成可变关键字参数
有多种方法能够为函数定义输出:
非常晦涩
如果使用可变对象作为函数的默认参数,会导致默认参数在所有的函数调用中被共享。
例子1:
addItem方法的data设计了一个默认参数,使用不当会造成默认参数被共享。
python里面,函数的默认参数被存在__default__属性中,这是一个元组类型
例子2:
在例子1中,默认参数是一个列表,它是mutable的数据类型,当它写进 __defauts__属性中时,函数addItem的操作并不会改变它的id,相当于 __defauts__只是保存了data的引用,对于它的内存数据并不关心,每次调用addItem,都可以修改 addItem.__defauts__中的数据,它是一个共享数据。
如果默认参数是一个imutable类型,情况将会不一样,你无法改变默认参数第一次存入的值。
例子1中,连续调用addItem('world') 的结果会是
而不是期望的
Python中如何实现运算符的重载,即实现例如a+b这样的运算符操作呢?
在C++中可以使用 operator 关键字实现运算符的重载。但是在Python中没有类似这样的关键字,所以要实现运算符的重载,就要用到Python的魔法函数。Python魔法函数是以双下划线开头,双下划线结尾的一组函数。我们在类定义中最常用到的 __init__ 函数就是这样一个魔法函数,它在创建类对象时被自动调用。
下面我们来看个简单的例子。
上述代码示例了几个魔法函数的用法。 __add__ 函数对应了二元运算符+,当执行a+b语句时,python就会自动调用a. add (b)。 对于上述例子中的v1+v2+v3,则相当于调用了(v1. add(v2)). add(v3)。
代码中还有一个在Python类定义经常使用的 __str__ 函数,当使用 str() 时会被调用。print函数对传入的参数都调用了str()将其转换成易读的字符串形式,便于打印输出,因而会调用类定义的__str__函数打出自定义的字符串。
代码中还有一个特殊的 __call__ 函数,该函数在将对象采用函数调用方式使用时被调用, 例如v1()相当于v1. call ()。
以上就是魔法函数的基本使用方法。常见的魔法函数我们可以使用 dir() 函数来查看。
输出结果为:
上述结果中形式为‘__函数名__’的函数为魔法函数,注意有些对象也是这种形式,例如__class__, __module__等, 这些不是魔法函数。具体的魔法函数说明可以参考Python官方说明文档。
以上代码在Python3.6运行通过.