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Python常用的正則表達(dá)式處理函數(shù)詳解
正則表達(dá)式是一個(gè)特殊的字符序列，用于簡(jiǎn)潔表達(dá)一組字符串特征，檢查一個(gè)字符串是否與某種模式匹配，使用起來(lái)十分方便。
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在Python中，我們通過(guò)調(diào)用re庫(kù)來(lái)使用re模塊：
import re
下面介紹Python常用的正則表達(dá)式處理函數(shù)。
re.match函數(shù)
re.match 函數(shù)從字符串的起始位置匹配正則表達(dá)式，返回match對(duì)象，如果不是起始位置匹配成功的話，match()就返回None。
re.match(pattern, string, flags=0)
pattern：匹配的正則表達(dá)式。
string：待匹配的字符串。
flags：標(biāo)志位，用于控制正則表達(dá)式的匹配方式，如：是否區(qū)分大小寫，多行匹配等等。具體參數(shù)為：
re.I：忽略大小寫。
re.L：表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依賴于當(dāng)前環(huán)境。
re.M：多行模式。
re.S：即 . ，并且包括換行符在內(nèi)的任意字符（. 不包括換行符）。
re.U：表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依賴于 Unicode 字符屬性數(shù)據(jù)庫(kù)。
re.X：為了增加可讀性，忽略空格和 # 后面的注釋。
import?re #從起始位置匹配 r1=re.match('abc','abcdefghi') print(r1) #不從起始位置匹配 r2=re.match('def','abcdefghi') print(r2)
運(yùn)行結(jié)果：
其中，span表示匹配成功的整個(gè)子串的索引。
使用group(num) 或 groups() 匹配對(duì)象函數(shù)來(lái)獲取匹配表達(dá)式。
group(num)：匹配的整個(gè)表達(dá)式的字符串，group() 可以一次輸入多個(gè)組號(hào)，這時(shí)它將返回一個(gè)包含那些組所對(duì)應(yīng)值的元組。
groups()：返回一個(gè)包含所有小組字符串的元組，從 1 到 所含的小組號(hào)。
import?re s='This?is?a?demo' r1=re.match(r'(.*)?is?(.*)',s) r2=re.match(r'(.*)?is?(.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())
運(yùn)行結(jié)果：
上述代碼中的(.*)和(.*?)表示正則表達(dá)式的貪婪匹配與非貪婪匹配。
re.search函數(shù)
re.search函數(shù)掃描整個(gè)字符串并返回第一個(gè)成功的匹配，如果匹配成功則返回match對(duì)象，否則返回None。
re.search(pattern, string, flags=0)
pattern：匹配的正則表達(dá)式。
string：待匹配的字符串。
flags：標(biāo)志位，用于控制正則表達(dá)式的匹配方式，如：是否區(qū)分大小寫，多行匹配等等。
import?re #從起始位置匹配 r1=re.search('abc','abcdefghi') print(r1) #不從起始位置匹配 r2=re.search('def','abcdefghi') print(r2)
運(yùn)行結(jié)果：
使用group(num) 或 groups() 匹配對(duì)象函數(shù)來(lái)獲取匹配表達(dá)式。
group(num=0)：匹配的整個(gè)表達(dá)式的字符串，group() 可以一次輸入多個(gè)組號(hào)，這時(shí)它將返回一個(gè)包含那些組所對(duì)應(yīng)值的元組。
groups()：返回一個(gè)包含所有小組字符串的元組，從 1 到 所含的小組號(hào)。
import?re s='This?is?a?demo' r1=re.search(r'(.*)?is?(.*)',s) r2=re.search(r'(.*)?is?(.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())
運(yùn)行結(jié)果：
從上面不難發(fā)現(xiàn)re.match與re.search的區(qū)別：re.match只匹配字符串的起始位置，只要起始位置不符合正則表達(dá)式就匹配失敗，而re.search是匹配整個(gè)字符串，直到找到一個(gè)匹配為止。
re.compile 函數(shù)
compile 函數(shù)用于編譯正則表達(dá)式，生成一個(gè)正則表達(dá)式對(duì)象，供 match() 和 search() 這兩個(gè)函數(shù)使用。
re.compile(pattern[, flags])
pattern：一個(gè)字符串形式的正則表達(dá)式。
flags：可選，表示匹配模式，比如忽略大小寫，多行模式等。
import?re #匹配數(shù)字 r=re.compile(r'\d+')? r1=r.match('This?is?a?demo') r2=r.match('This?is?111?and?That?is?222',0,27) r3=r.match('This?is?111?and?That?is?222',8,27) ? print(r1) print(r2) print(r3)
運(yùn)行結(jié)果：
findall函數(shù)
搜索字符串，以列表形式返回正則表達(dá)式匹配的所有子串，如果沒有找到匹配的，則返回空列表。
需要注意的是，match 和 search 是匹配一次，而findall 匹配所有。
findall(string[, pos[, endpos]])
string：待匹配的字符串。
pos：可選參數(shù)，指定字符串的起始位置，默認(rèn)為0。
endpos：可選參數(shù)，指定字符串的結(jié)束位置，默認(rèn)為字符串的長(zhǎng)度。
import?re #匹配數(shù)字 r=re.compile(r'\d+')? r1=r.findall('This?is?a?demo') r2=r.findall('This?is?111?and?That?is?222',0,11) r3=r.findall('This?is?111?and?That?is?222',0,27) ? print(r1) print(r2) print(r3)
運(yùn)行結(jié)果：
re.finditer函數(shù)
和 findall 類似，在字符串中找到正則表達(dá)式所匹配的所有子串，并把它們作為一個(gè)迭代器返回。
re.finditer(pattern, string, flags=0)
pattern：匹配的正則表達(dá)式。
string：待匹配的字符串。
flags：標(biāo)志位，用于控制正則表達(dá)式的匹配方式，如是否區(qū)分大小寫，多行匹配等。
import?re? r=re.finditer(r'\d+','This?is?111?and?That?is?222') for?i?in?r:? ?print?(i.group())
運(yùn)行結(jié)果：
re.split函數(shù)
將一個(gè)字符串按照正則表達(dá)式匹配的子串進(jìn)行分割后，以列表形式返回。
re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])
pattern：匹配的正則表達(dá)式。
string：待匹配的字符串。
maxsplit：分割次數(shù)，maxsplit=1分割一次，默認(rèn)為0，不限次數(shù)。
flags：標(biāo)志位，用于控制正則表達(dá)式的匹配方式，如：是否區(qū)分大小寫，多行匹配等。
import?re? r1=re.split('\W+','This?is?111?and?That?is?222')? r2=re.split('\W+','This?is?111?and?That?is?222',maxsplit=1)? r3=re.split('\d+','This?is?111?and?That?is?222')? r4=re.split('\d+','This?is?111?and?That?is?222',maxsplit=1)? print(r1) print(r2) print(r3) print(r4)
運(yùn)行結(jié)果：
re.sub函數(shù)
re.sub函數(shù)用于替換字符串中的匹配項(xiàng)。
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
pattern：正則中的模式字符串。
repl：替換的字符串，也可為一個(gè)函數(shù)。
string：要被查找替換的原始字符串。
count：模式匹配后替換的最大次數(shù)，默認(rèn)0表示替換所有的匹配。
import?re? r='This?is?111?and?That?is?222' #?刪除字符串中的數(shù)字 r1=re.sub(r'\d+','',r) print(r1) #?刪除非數(shù)字的字符串? r2=re.sub(r'\D','',r) print(r2)
運(yùn)行結(jié)果：
到此這篇關(guān)于Python常用的正則表達(dá)式處理函數(shù)詳解的文章就介紹到這了，希望大家以后多多支持！
68 個(gè) Python 內(nèi)置函數(shù)詳解
內(nèi)置函數(shù)就是Python給你提供的，拿來(lái)直接用的函數(shù)，比如print.，input等。
截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68個(gè)內(nèi)置函數(shù)，具體如下
本文將這68個(gè)內(nèi)置函數(shù)綜合整理為12大類，正在學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)的讀者一定不要錯(cuò)過(guò)，建議收藏學(xué)習(xí)！
（1）列表和元組
（2）相關(guān)內(nèi)置函數(shù)
（3）字符串
frozenset 創(chuàng)建一個(gè)凍結(jié)的集合，凍結(jié)的集合不能進(jìn)行添加和刪除操作。
語(yǔ)法：sorted(Iterable, key=函數(shù)(排序規(guī)則), reverse=False)
語(yǔ)法：fiter(function. Iterable)
function: 用來(lái)篩選的函數(shù). 在?lter中會(huì)自動(dòng)的把iterable中的元素傳遞給function. 然后根據(jù)function返回的True或者False來(lái)判斷是否保留留此項(xiàng)數(shù)據(jù) , Iterable: 可迭代對(duì)象
搜索公眾號(hào)頂級(jí)架構(gòu)師后臺(tái)回復(fù)“面試”，送你一份驚喜禮包。
語(yǔ)法 : map(function, iterable)
可以對(duì)可迭代對(duì)象中的每一個(gè)元素進(jìn)行映射. 分別去執(zhí)行 function
hash : 獲取到對(duì)象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空間換的時(shí)間 比較耗費(fèi)內(nèi)存
Python|range函數(shù)用法完全解讀
迭代器是 23 種設(shè)計(jì)模式中最常用的一種（之一），在 Python 中隨處可見它的身影，我們經(jīng)常用到它，但是卻不一定意識(shí)到它的存在。在關(guān)于迭代器的系列文章中（鏈接見文末），我至少提到了 23 種生成迭代器的方法。有些方法是專門用于生成迭代器的，還有一些方法則是為了解決別的問題而“暗中”使用到迭代器。
在系統(tǒng)學(xué)習(xí)迭代器之前，我一直以為 range() 方法也是用于生成迭代器的，現(xiàn)在卻突然發(fā)現(xiàn)，它生成的只是可迭代對(duì)象，而并不是迭代器！ （PS：Python2 中 range() 生成的是列表，本文基于Python3，生成的是可迭代對(duì)象）
于是，我有了這樣的疑問：為什么 range() 不生成迭代器呢？在查找答案的過(guò)程中，我發(fā)現(xiàn)自己對(duì) range 類型的認(rèn)識(shí)存在一些誤區(qū)。因此，本文將和大家全面地認(rèn)識(shí)一下 range ，期待與你共同學(xué)習(xí)進(jìn)步。
1、range() 是什么？
它的語(yǔ)法：range(start, stop [,step]) ；start 指的是計(jì)數(shù)起始值，默認(rèn)是 0；stop 指的是計(jì)數(shù)結(jié)束值，但不包括 stop ；step 是步長(zhǎng)，默認(rèn)為 1，不可以為 0 。range() 方法生成一段左閉右開的整數(shù)范圍。
對(duì)于 range() 函數(shù)，有幾個(gè)注意點(diǎn)：（1）它表示的是左閉右開區(qū)間；（2）它接收的參數(shù)必須是整數(shù)，可以是負(fù)數(shù)，但不能是浮點(diǎn)數(shù)等其它類型；（3）它是不可變的序列類型，可以進(jìn)行判斷元素、查找元素、切片等操作，但不能修改元素；（4）它是可迭代對(duì)象，卻不是迭代器。
2、 為什么range()不生產(chǎn)迭代器？
可以獲得迭代器的內(nèi)置方法很多，例如 zip() 、enumerate()、map()、filter() 和 reversed() 等等，但是像 range() 這樣僅僅得到的是可迭代對(duì)象的方法就絕無(wú)僅有了（若有反例，歡迎告知）。這就是我存在知識(shí)誤區(qū)的地方。
在 for-循環(huán) 遍歷時(shí)，可迭代對(duì)象與迭代器的性能是一樣的，即它們都是惰性求值的，在空間復(fù)雜度與時(shí)間復(fù)雜度上并無(wú)差異。我曾概括過(guò)兩者的差別是“一同兩不同”：相同的是都可惰性迭代，不同的是可迭代對(duì)象不支持自遍歷（即next()方法），而迭代器本身不支持切片（即 getitem () 方法）。
雖然有這些差別，但很難得出結(jié)論說(shuō)它們哪個(gè)更優(yōu)。現(xiàn)在微妙之處就在于，為什么給 5 種內(nèi)置方法都設(shè)計(jì)了迭代器，偏偏給 range() 方法設(shè)計(jì)的就是可迭代對(duì)象呢？把它們都統(tǒng)一起來(lái)，不是更好么？
事實(shí)上，Pyhton 為了規(guī)范性就干過(guò)不少這種事，例如，Python2 中有 range() 和 xrange() 兩種方法，而 Python3 就干掉了其中一種，還用了“李代桃僵”法。為什么不更規(guī)范點(diǎn)，令 range() 生成的是迭代器呢？
關(guān)于這個(gè)問題，我沒找到官方解釋，以下純屬個(gè)人觀點(diǎn) 。
zip() 等方法都需要接收確定的可迭代對(duì)象的參數(shù)，是對(duì)它們的一種再加工的過(guò)程，因此也希望馬上產(chǎn)出確定的結(jié)果來(lái)，所以 Python 開發(fā)者就設(shè)計(jì)了這個(gè)結(jié)果是迭代器。這樣還有一個(gè)好處，即當(dāng)作為參數(shù)的可迭代對(duì)象發(fā)生變化的時(shí)候，作為結(jié)果的迭代器因?yàn)槭窍男偷模粫?huì)被錯(cuò)誤地使用。
而 range() 方法就不同了，它接收的參數(shù)不是可迭代對(duì)象，本身是一種初次加工的過(guò)程，所以設(shè)計(jì)它為可迭代對(duì)象，既可以直接使用，也可以用于其它再加工用途。例如，zip() 等方法就完全可以接收 range 類型的參數(shù)。
也就是說(shuō)，range() 方法作為一種初級(jí)生產(chǎn)者，它生產(chǎn)的原料本身就有很大用途，早早把它變?yōu)榈鞯脑挘瑹o(wú)疑是一種畫蛇添足的行為。
對(duì)于這種解讀，你是否覺得有道理呢？歡迎就這個(gè)話題與我探討。
3、range 類型是什么？
以上是我對(duì)“為什么range()不產(chǎn)生迭代器”的一種解答。順著這個(gè)思路，我研究了一下它產(chǎn)生的 range 對(duì)象，一研究就發(fā)現(xiàn)，這個(gè) range 對(duì)象也并不簡(jiǎn)單。
首先奇怪的一點(diǎn)就是，它竟然是不可變序列！我從未注意過(guò)這一點(diǎn)。雖然說(shuō)，我從未想過(guò)修改 range() 的值，但這一不可修改的特性還是令我驚訝。
翻看文檔，官方是這樣明確劃分的——有三種基本的序列類型：列表、元組和范圍（range）對(duì)象。（There are three basic sequence types: lists, tuples, and range objects.）
這我倒一直沒注意，原來(lái) range 類型居然跟列表和元組是一樣地位的基礎(chǔ)序列！我一直記掛著字符串是不可變的序列類型，不曾想，這里還有一位不可變的序列類型呢。
那 range 序列跟其它序列類型有什么差異呢？
普通序列都支持的操作有 12 種。range 序列只支持其中的 10 種，不支持進(jìn)行加法拼接與乘法重復(fù)。
那么問題來(lái)了：同樣是不可變序列，為什么字符串和元組就支持上述兩種操作，而偏偏 range 序列不支持呢？雖然不能直接修改不可變序列，但我們可以將它們拷貝到新的序列上進(jìn)行操作啊，為何 range 對(duì)象連這都不支持呢？
且看官方文檔的解釋：
…due to the fact that range objects can only represent sequences that follow a strict pattern and repetition and concatenation will usually violate that pattern.
原因是 range 對(duì)象僅僅表示一個(gè)遵循著嚴(yán)格模式的序列，而重復(fù)與拼接通常會(huì)破壞這種模式…
問題的關(guān)鍵就在于 range 序列的 pattern，仔細(xì)想想，其實(shí)它表示的就是一個(gè)等差數(shù)列啊（喵，高中數(shù)學(xué)知識(shí)沒忘…），拼接兩個(gè)等差數(shù)列，或者重復(fù)拼接一個(gè)等差數(shù)列，想想確實(shí)不妥，這就是為啥 range 類型不支持這兩個(gè)操作的原因了。由此推論，其它修改動(dòng)作也會(huì)破壞等差數(shù)列結(jié)構(gòu)，所以統(tǒng)統(tǒng)不給修改就是了。
4、小結(jié)
回顧全文，我得到了兩個(gè)偏冷門的結(jié)論：range 是可迭代對(duì)象而不是迭代器；range 對(duì)象是不可變的等差序列。
若單純看結(jié)論的話，你也許沒有感觸，或許還會(huì)說(shuō)這沒啥了不得啊。但如果我追問，為什么 range 不是迭代器呢，為什么 range 是不可變序列呢？對(duì)這倆問題，你是否還能答出個(gè)自圓其說(shuō)的設(shè)計(jì)思想呢？（PS：我決定了，若有機(jī)會(huì)面試別人，我必要問這兩個(gè)問題的嘿~）
由于 range 對(duì)象這細(xì)微而有意思的特性，我覺得這篇文章寫得值了。本文是作為迭代器系列文章的一篇來(lái)寫的，所以對(duì)于迭代器的基礎(chǔ)知識(shí)介紹不多，另外，還有一種特殊的迭代器也值得單獨(dú)成文，那就是生成器了。
Python基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)之函數(shù)的參數(shù)講解（三）
參數(shù)可以是任意類型。
比如可以是列表。
-------------------------------
library=['python精通','MySQL','數(shù)據(jù)分析','人工智能']
#形參
def add_book(bookname):
library.append(bookname)
print('圖書添加成功！')
pass
def show_book(books):
for book in books:
print(book)
pass
pass
#調(diào)用函數(shù)
add_book('新概念英語(yǔ)')
show_book(library)
------------------------------
#輸出列表中所有大于50的數(shù)
list1=[23,45,77,88,58,10]
def get_list(list_1):
new_list=[ ]
for e in list_1:
if e=50:
new_list.append(e)
pass
pass
print(new_list)
pass
#調(diào)用函數(shù)
get_list(list1) #[77,88,58]
------------------------------
#刪除列表中小于50的數(shù)
def remove_from_list(list_1):
n=0
while nlen(list_1): p="" /len(list_1):
if list_1[n]50:
list_1.remove(list_1[n])
pass
else:
n+=1
pass
pass
print(list_1)
pass
#調(diào)用函數(shù)
remove_from_list(list1) #[77,88,58]
python中eval函數(shù)的用法詳解
可以把list,tuple,dict和string相互轉(zhuǎn)化。
1、字符串轉(zhuǎn)換成列表
a = "[[1,2], [3,4], [5,6], [7,8], [9,0]]"
type(a)
b = eval(a)
print b[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 0]]
type(b)
2、字符串轉(zhuǎn)換成字典
a = "{1: 'a', 2: 'b'}"
type(a)
b = eval(a)
print b{1: 'a', 2: 'b'}
type(b)
3、字符串轉(zhuǎn)換成元組
a = "([1,2], [3,4], [5,6], [7,8], (9,0))"
type(a)
b = eval(a)
print b([1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], (9, 0))
type(b)
4、eval()函數(shù)傳進(jìn)去的參數(shù)必須是字符串或者是對(duì)象
示例1：
a=10;
print(eval("a+1"))
執(zhí)行結(jié)果： 11
示例2：
a=10;
g={'a':4}
print(eval("a+1",g))
執(zhí)行結(jié)果：5
示例3：
a=10
b=20
c=30
g={'a':6,'b':8}
t={'b':100,'c':10}
print(eval('a+b+c',g,t))
執(zhí)行結(jié)果：116? （a=6, b=100, c=10）
5、eval函數(shù)，eval去除引號(hào)后會(huì)檢查到它是不是可計(jì)算的，如果可計(jì)算會(huì)將計(jì)算的結(jié)果打印出來(lái)，如果不可計(jì)算直接返回結(jié)果
示例1：不可計(jì)算》》》直接輸出結(jié)果
s='["a","b","c"]'
print(eval(s))
執(zhí)行結(jié)果：?['a', 'b', 'c']
示例2：表達(dá)式可計(jì)算》》》計(jì)算之后輸出結(jié)果
s='abs(-10)'??
print(eval(s))
輸出結(jié)果：10?
5、eval()函數(shù)，功能是將string變成算術(shù)表達(dá)式來(lái)執(zhí)行
示例1：
eval("1+2")
執(zhí)行結(jié)果： 3
示例2：
eval("print(\"hello, world\")")
輸出結(jié)果：hello, world
一文讀懂Python 高階函數(shù)
將函數(shù)作為參數(shù)傳入，這樣的函數(shù)稱為高階函數(shù)。 函數(shù)式編程就是指這種高度抽象的編程范式。
變量可以指向函數(shù)，函數(shù)的參數(shù)能接收變量，那么一個(gè)函數(shù)就可以接收另一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)，這種函數(shù)就稱之為高階函數(shù)。如下所示：
map(fun, lst)，將傳入的函數(shù)變量func作用到lst變量的每個(gè)元素中，并將結(jié)果組成新的列表返回。
定義一個(gè)匿名函數(shù)并調(diào)用，定義格式如--lambda arg1,arg2…:表達(dá)式
reduce把一個(gè)函數(shù)作用在一個(gè)序列[x1, x2, x3, …]上，這個(gè)函數(shù)必須接收兩個(gè)參數(shù)，reduce把結(jié)果繼續(xù)和序列的下一個(gè)元素做累積計(jì)算。
filter() 函數(shù)用于過(guò)濾序列，過(guò)濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新列表。
閉包的定義？閉包本質(zhì)上就是一個(gè)函數(shù)
如何創(chuàng)建閉包？
如何使用閉包？典型的使用場(chǎng)景是裝飾器的使用。
global與nonlocal的區(qū)別：
簡(jiǎn)單的使用如下：
偏函數(shù)主要輔助原函數(shù)，作用其實(shí)和原函數(shù)差不多，不同的是，我們要多次調(diào)用原函數(shù)的時(shí)候，有些參數(shù)，我們需要多次手動(dòng)的去提供值。
而偏函數(shù)便可簡(jiǎn)化這些操作，減少函數(shù)調(diào)用，主要是將一個(gè)或多個(gè)參數(shù)預(yù)先賦值，以便函數(shù)能用更少的參數(shù)進(jìn)行調(diào)用。
我們?cè)賮?lái)看一下偏函數(shù)的定義：
類func = functools.partial(func, *args, **keywords)
我們可以看到，partial 一定接受三個(gè)參數(shù)，從之前的例子，我們也能大概知道這三個(gè)參數(shù)的作用。簡(jiǎn)單介紹下：
總結(jié)
本文是對(duì)Python 高階函數(shù)相關(guān)知識(shí)的分享，主題內(nèi)容總結(jié)如下：
網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題：python函數(shù)解讀 定義函數(shù)python代碼和解析
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