python之路8-内置模块介绍

time & datetime模块

 1  1 #_*_coding:utf-8_*_
 2  2 __author__ = 'Alex Li'
 3  3 
 4  4 import time
 5  5 
 6  6 
 7  7 # print(time.clock()) #返回处理器时间,3.3开始已废弃 , 改成了time.process_time()测量处理器运算时间,不包括sleep时间,不稳定,mac上测不出来
 8  8 # print(time.altzone)  #返回与utc时间的时间差,以秒计算
 9  9 # print(time.asctime()) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016",
10 10 # print(time.localtime()) #返回本地时间 的struct time对象格式
11 11 # print(time.gmtime(time.time()-800000)) #返回utc时间的struc时间对象格式
12 12 
13 13 # print(time.asctime(time.localtime())) #返回时间格式"Fri Aug 19 11:14:16 2016",
14 14 #print(time.ctime()) #返回Fri Aug 19 12:38:29 2016 格式, 同上
15 15 
16 16 
17 17 
18 18 # 日期字符串 转成  时间戳
19 19 # string_2_struct = time.strptime("2016/05/22","%Y/%m/%d") #将 日期字符串 转成 struct时间对象格式
20 20 # print(string_2_struct)
21 21 # #
22 22 # struct_2_stamp = time.mktime(string_2_struct) #将struct时间对象转成时间戳
23 23 # print(struct_2_stamp)
24 24 
25 25 
26 26 
27 27 #将时间戳转为字符串格式
28 28 # print(time.gmtime(time.time()-86640)) #将utc时间戳转换成struct_time格式
29 29 # print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.gmtime()) ) #将utc struct_time格式转成指定的字符串格式
30 30 
31 31 
32 32 
33 33 
34 34 
35 35 #时间加减
36 36 import datetime
37 37 
38 38 # print(datetime.datetime.now()) #返回 2016-08-19 12:47:03.941925
39 39 #print(datetime.date.fromtimestamp(time.time()) )  # 时间戳直接转成日期格式 2016-08-19
40 40 # print(datetime.datetime.now() )
41 41 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) #当前时间+3天
42 42 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) #当前时间-3天
43 43 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)) #当前时间+3小时
44 44 # print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)) #当前时间+30分
45 45 
46 46 
47 47 #
48 48 # c_time  = datetime.datetime.now()
49 49 # print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) #时间替换
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python之路8-内置模块介绍

random模块——随机数

1 mport random
2 print random.random()
3 print random.randint(1,2)
4 print random.randrange(1,10)
 #生成随机验证码
1
import random 2 checkcode = '' 3 for i in range(4): 4 current = random.randrange(0,4) 5 if current != i: 6 temp = chr(random.randint(65,90)) 7 else: 8 temp = random.randint(0,9) 9 checkcode += str(temp) 10 print checkcode

OS模块——提供对操作系统进行调用的接口

 1 os.getcwd() 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径
 2 os.chdir("dirname")  改变当前脚本工作目录;相当于shell下cd
 3 os.curdir  返回当前目录: ('.')
 4 os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名:('..')
 5 os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多层递归目录
 6 os.removedirs('dirname1')    若目录为空,则删除,并递归到上一级目录,如若也为空,则删除,依此类推
 7 os.mkdir('dirname')    生成单级目录;相当于shell中mkdir dirname
 8 os.rmdir('dirname')    删除单级空目录,若目录不为空则无法删除,报错;相当于shell中rmdir dirname
 9 os.listdir('dirname')    列出指定目录下的所有文件和子目录,包括隐藏文件,并以列表方式打印
10 os.remove()  删除一个文件
11 os.rename("oldname","newname")  重命名文件/目录
12 os.stat('path/filename')  获取文件/目录信息
13 os.sep    输出操作系统特定的路径分隔符,win下为"\",Linux下为"/"
14 os.linesep    输出当前平台使用的行终止符,win下为"	
",Linux下为"
"
15 os.pathsep    输出用于分割文件路径的字符串
16 os.name    输出字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
17 os.system("bash command")  运行shell命令,直接显示
18 os.environ  获取系统环境变量
19 os.path.abspath(path)  返回path规范化的绝对路径
20 os.path.split(path)  将path分割成目录和文件名二元组返回
21 os.path.dirname(path)  返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
22 os.path.basename(path)  返回path最后的文件名。如何path以/或结尾,那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素
23 os.path.exists(path)  如果path存在,返回True;如果path不存在,返回False
24 os.path.isabs(path)  如果path是绝对路径,返回True
25 os.path.isfile(path)  如果path是一个存在的文件,返回True。否则返回False
26 os.path.isdir(path)  如果path是一个存在的目录,则返回True。否则返回False
27 os.path.join(path1[, path2[, ...]])  将多个路径组合后返回,第一个绝对路径之前的参数将被忽略
28 os.path.getatime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
29 os.path.getmtime(path)  返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
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sys模块

1 sys.argv           命令行参数List,第一个元素是程序本身路径
2 sys.exit(n)        退出程序,正常退出时exit(0)
3 sys.version        获取Python解释程序的版本信息
4 sys.maxint         最大的Int值
5 sys.path           返回模块的搜索路径,初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
6 sys.platform       返回操作系统平台名称
7 sys.stdout.write('please:')
8 val = sys.stdin.readline()[:-1]

json & pickle 模块

用于序列化的两个模块

  • json,用于字符串 和 python数据类型间进行转换
  • pickle,用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换

Json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load

pickle模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load

 1 import  pickle
 2 import datetime
 3 account = {
 4     "id":6225353234,
 5     "credit": 15000, #credit card
 6     "balance": 8000,
 7     "expire_date": "2020-5-21",
 8     "password": "sdfsf",
 9     "register_date":datetime.datetime.now()
10 }
11 
12 names = ["alex","jack"]
13 
14 f = open("account.db","wb")
15 print(pickle.dumps(account))
16 f.write(pickle.dumps(account))
17 f.write(pickle.dumps(names))
18 #pickle.dump(account,f)
19 
20 f.close()
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shelve 模块

shelve模块是一个简单的k,v将内存数据通过文件持久化的模块,可以持久化任何pickle可支持的python数据格式

 1 import shelve
 2  
 3 d = shelve.open('shelve_test') #打开一个文件
 4  
 5 class Test(object):
 6     def __init__(self,n):
 7         self.n = n
 8  
 9  
10 t = Test(123) 
11 t2 = Test(123334)
12  
13 name = ["alex","rain","test"]
14 d["test"] = name #持久化列表
15 d["t1"] = t      #持久化类
16 d["t2"] = t2
17  
18 d.close()
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xml处理模块

xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议,跟json差不多,但json使用起来更简单,不过,古时候,在json还没诞生的黑暗年代,大家只能选择用xml呀,至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml。

xml的格式如下,就是通过<>节点来区别数据结构的:

 1 <?xml version="1.0"?>
 2 <data>
 3     <country name="Liechtenstein">
 4         <rank updated="yes">2</rank>
 5         <year>2008</year>
 6         <gdppc>141100</gdppc>
 7         <neighbor name="Austria" direction="E"/>
 8         <neighbor name="Switzerland" direction="W"/>
 9     </country>
10     <country name="Singapore">
11         <rank updated="yes">5</rank>
12         <year>2011</year>
13         <gdppc>59900</gdppc>
14         <neighbor name="Malaysia" direction="N"/>
15     </country>
16     <country name="Panama">
17         <rank updated="yes">69</rank>
18         <year>2011</year>
19         <gdppc>13600</gdppc>
20         <neighbor name="Costa Rica" direction="W"/>
21         <neighbor name="Colombia" direction="E"/>
22     </country>
23 </data>
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xml协议在各个语言里的都 是支持的,在python中可以用以下模块操作xml

 1 import xml.etree.ElementTree as ET
 2  
 3 tree = ET.parse("xmltest.xml")
 4 root = tree.getroot()
 5 print(root.tag)
 6  
 7 #遍历xml文档
 8 for child in root:
 9     print(child.tag, child.attrib)
10     for i in child:
11         print(i.tag,i.text)
12  
13 #只遍历year 节点
14 for node in root.iter('year'):
15     print(node.tag,node.text)
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修改和删除xml文档内容

 1 import xml.etree.ElementTree as ET
 2  
 3 tree = ET.parse("xmltest.xml")
 4 root = tree.getroot()
 5  
 6 #修改
 7 for node in root.iter('year'):
 8     new_year = int(node.text) + 1
 9     node.text = str(new_year)
10     node.set("updated","yes")
11  
12 tree.write("xmltest.xml")
13  
14  
15 #删除node
16 for country in root.findall('country'):
17    rank = int(country.find('rank').text)
18    if rank > 50:
19      root.remove(country)
20  
21 tree.write('output.xml')
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自己创建xml文档

 1 import xml.etree.ElementTree as ET
 2  
 3  
 4 new_xml = ET.Element("namelist")
 5 name = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"yes"})
 6 age = ET.SubElement(name,"age",attrib={"checked":"no"})
 7 sex = ET.SubElement(name,"sex")
 8 sex.text = '33'
 9 name2 = ET.SubElement(new_xml,"name",attrib={"enrolled":"no"})
10 age = ET.SubElement(name2,"age")
11 age.text = '19'
12  
13 et = ET.ElementTree(new_xml) #生成文档对象
14 et.write("test.xml", encoding="utf-8",xml_declaration=True)
15  
16 ET.dump(new_xml) #打印生成的格式
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PyYAML模块

Python也可以很容易的处理ymal文档格式,只不过需要安装一个模块,参考文档:http://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation 

ConfigParser模块

 1 [DEFAULT]
 2 ServerAliveInterval = 45
 3 Compression = yes
 4 CompressionLevel = 9
 5 ForwardX11 = yes
 6  
 7 [bitbucket.org]
 8 User = hg
 9  
10 [topsecret.server.com]
11 Port = 50022
12 ForwardX11 = no
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如果想用python生成一个这样的文档怎么做呢?

 1 import configparser
 2  
 3 config = configparser.ConfigParser()
 4 config["DEFAULT"] = {'ServerAliveInterval': '45',
 5                       'Compression': 'yes',
 6                      'CompressionLevel': '9'}
 7  
 8 config['bitbucket.org'] = {}
 9 config['bitbucket.org']['User'] = 'hg'
10 config['topsecret.server.com'] = {}
11 topsecret = config['topsecret.server.com']
12 topsecret['Host Port'] = '50022'     # mutates the parser
13 topsecret['ForwardX11'] = 'no'  # same here
14 config['DEFAULT']['ForwardX11'] = 'yes'
15 with open('example.ini', 'w') as configfile:
16    config.write(configfile)
View Code

写完了还可以再读出来哈。

 1 >>> import configparser
 2 >>> config = configparser.ConfigParser()
 3 >>> config.sections()
 4 []
 5 >>> config.read('example.ini')
 6 ['example.ini']
 7 >>> config.sections()
 8 ['bitbucket.org', 'topsecret.server.com']
 9 >>> 'bitbucket.org' in config
10 True
11 >>> 'bytebong.com' in config
12 False
13 >>> config['bitbucket.org']['User']
14 'hg'
15 >>> config['DEFAULT']['Compression']
16 'yes'
17 >>> topsecret = config['topsecret.server.com']
18 >>> topsecret['ForwardX11']
19 'no'
20 >>> topsecret['Port']
21 '50022'
22 >>> for key in config['bitbucket.org']: print(key)
23 ...
24 user
25 compressionlevel
26 serveraliveinterval
27 compression
28 forwardx11
29 >>> config['bitbucket.org']['ForwardX11']
30 'yes'
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configparser增删改查语法

 1 [section1]
 2 k1 = v1
 3 k2:v2
 4   
 5 [section2]
 6 k1 = v1
 7  
 8 import ConfigParser
 9   
10 config = ConfigParser.ConfigParser()
11 config.read('i.cfg')
12   
13 # ########## 读 ##########
14 #secs = config.sections()
15 #print secs
16 #options = config.options('group2')
17 #print options
18   
19 #item_list = config.items('group2')
20 #print item_list
21   
22 #val = config.get('group1','key')
23 #val = config.getint('group1','key')
24   
25 # ########## 改写 ##########
26 #sec = config.remove_section('group1')
27 #config.write(open('i.cfg', "w"))
28   
29 #sec = config.has_section('wupeiqi')
30 #sec = config.add_section('wupeiqi')
31 #config.write(open('i.cfg', "w"))
32   
33   
34 #config.set('group2','k1',11111)
35 #config.write(open('i.cfg', "w"))
36   
37 #config.remove_option('group2','age')
38 #config.write(open('i.cfg', "w"))
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hashlib模块 

用于加密相关的操作,3.x里代替了md5模块和sha模块,主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ,MD5 算法

 1 import hashlib
 2  
 3 m = hashlib.md5()
 4 m.update(b"Hello")
 5 m.update(b"It's me")
 6 print(m.digest())
 7 m.update(b"It's been a long time since last time we ...")
 8  
 9 print(m.digest()) #2进制格式hash
10 print(len(m.hexdigest())) #16进制格式hash
11 '''
12 def digest(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
13     """ Return the digest value as a string of binary data. """
14     pass
15  
16 def hexdigest(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
17     """ Return the digest value as a string of hexadecimal digits. """
18     pass
19  
20 '''
21 import hashlib
22  
23 # ######## md5 ########
24  
25 hash = hashlib.md5()
26 hash.update('admin')
27 print(hash.hexdigest())
28  
29 # ######## sha1 ########
30  
31 hash = hashlib.sha1()
32 hash.update('admin')
33 print(hash.hexdigest())
34  
35 # ######## sha256 ########
36  
37 hash = hashlib.sha256()
38 hash.update('admin')
39 print(hash.hexdigest())
40  
41  
42 # ######## sha384 ########
43  
44 hash = hashlib.sha384()
45 hash.update('admin')
46 print(hash.hexdigest())
47  
48 # ######## sha512 ########
49  
50 hash = hashlib.sha512()
51 hash.update('admin')
52 print(hash.hexdigest())
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还不够吊?python 还有一个 hmac 模块,它内部对我们创建 key 和 内容 再进行处理然后再加密

散列消息鉴别码,简称HMAC,是一种基于消息鉴别码MAC(Message Authentication Code)的鉴别机制。使用HMAC时,消息通讯的双方,通过验证消息中加入的鉴别密钥K来鉴别消息的真伪;

一般用于网络通信中消息加密,前提是双方先要约定好key,就像接头暗号一样,然后消息发送把用key把消息加密,接收方用key + 消息明文再加密,拿加密后的值 跟 发送者的相对比是否相等,这样就能验证消息的真实性,及发送者的合法性了。

1 import hmac
2 h = hmac.new(b'天王盖地虎', b'宝塔镇河妖')
3 print h.hexdigest()
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更多关于md5,sha1,sha256等介绍的文章看这里https://www.tbs-certificates.co.uk/FAQ/en/sha256.html 

logging模块

很多程序都有记录日志的需求,并且日志中包含的信息即有正常的程序访问日志,还可能有错误、警告等信息输出,python的logging模块提供了标准的日志接口,你可以通过它存储各种格式的日志,logging的日志可以分为 debug()info()warning()error() and critical() 5个级别,下面我们看一下怎么用。

最简单用法

1 import logging
2  
3 logging.warning("user [alex] attempted wrong password more than 3 times")
4 logging.critical("server is down")
5  
6 #输出
7 WARNING:root:user [alex] attempted wrong password more than 3 times
8 CRITICAL:root:server is down

python之路8-内置模块介绍

如果想把日志写到文件里,也很简单

1 import logging
2  
3 logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.INFO)
4 logging.debug('This message should go to the log file')
5 logging.info('So should this')
6 logging.warning('And this, too')

其中下面这句中的level=loggin.INFO意思是,把日志纪录级别设置为INFO,也就是说,只有比日志是INFO或比INFO级别更高的日志才会被纪录到文件里,在这个例子, 第一条日志是不会被纪录的,如果希望纪录debug的日志,那把日志级别改成DEBUG就行了。

logging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.INFO)

感觉上面的日志格式忘记加上时间啦,日志不知道时间怎么行呢,下面就来加上!

import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s %(message)s', datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p')
logging.warning('is when this event was logged.')
 
#输出
12/12/2010 11:46:36 AM is when this event was logged.

  日志格式

%(name)s

Logger的名字

%(levelno)s

数字形式的日志级别

%(levelname)s

文本形式的日志级别

%(pathname)s

调用日志输出函数的模块的完整路径名,可能没有

%(filename)s

调用日志输出函数的模块的文件名

%(module)s

调用日志输出函数的模块名

%(funcName)s

调用日志输出函数的函数名

%(lineno)d

调用日志输出函数的语句所在的代码行

%(created)f

当前时间,用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示

%(relativeCreated)d

输出日志信息时的,自Logger创建以 来的毫秒数

%(asctime)s

字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒

%(thread)d

线程ID。可能没有

%(threadName)s

线程名。可能没有

%(process)d

进程ID。可能没有

%(message)s

用户输出的消息

如果想同时把log打印在屏幕和文件日志里,就需要了解一点复杂的知识 了


Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类,使用官方文档中的概括最为合适:

logger提供了应用程序可以直接使用的接口;

handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出;

filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录;

formatter决定日志记录的最终输出格式。

logger
每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger。Logger通常对应了程序的模块名,比如聊天工具的图形界面模块可以这样获得它的Logger:
LOG=logging.getLogger(”chat.gui”)
而核心模块可以这样:
LOG=logging.getLogger(”chat.kernel”)

Logger.setLevel(lel):指定最低的日志级别,低于lel的级别将被忽略。debug是最低的内置级别,critical为最高
Logger.addFilter(filt)、Logger.removeFilter(filt):添加或删除指定的filter
Logger.addHandler(hdlr)、Logger.removeHandler(hdlr):增加或删除指定的handler
Logger.debug()、Logger.info()、Logger.warning()、Logger.error()、Logger.critical():可以设置的日志级别

handler

handler对象负责发送相关的信息到指定目的地。Python的日志系统有多种Handler可以使用。有些Handler可以把信息输出到控制台,有些Logger可以把信息输出到文件,还有些 Handler可以把信息发送到网络上。如果觉得不够用,还可以编写自己的Handler。可以通过addHandler()方法添加多个多handler
Handler.setLevel(lel):指定被处理的信息级别,低于lel级别的信息将被忽略
Handler.setFormatter():给这个handler选择一个格式
Handler.addFilter(filt)、Handler.removeFilter(filt):新增或删除一个filter对象


每个Logger可以附加多个Handler。接下来我们就来介绍一些常用的Handler:
1) logging.StreamHandler
使用这个Handler可以向类似与sys.stdout或者sys.stderr的任何文件对象(file object)输出信息。它的构造函数是:
StreamHandler([strm])
其中strm参数是一个文件对象。默认是sys.stderr


2) logging.FileHandler
和StreamHandler类似,用于向一个文件输出日志信息。不过FileHandler会帮你打开这个文件。它的构造函数是:
FileHandler(filename[,mode])
filename是文件名,必须指定一个文件名。
mode是文件的打开方式。参见Python内置函数open()的用法。默认是’a',即添加到文件末尾。

3) logging.handlers.RotatingFileHandler
这个Handler类似于上面的FileHandler,但是它可以管理文件大小。当文件达到一定大小之后,它会自动将当前日志文件改名,然后创建 一个新的同名日志文件继续输出。比如日志文件是chat.log。当chat.log达到指定的大小之后,RotatingFileHandler自动把 文件改名为chat.log.1。不过,如果chat.log.1已经存在,会先把chat.log.1重命名为chat.log.2。。。最后重新创建 chat.log,继续输出日志信息。它的构造函数是:
RotatingFileHandler( filename[, mode[, maxBytes[, backupCount]]])
其中filename和mode两个参数和FileHandler一样。
maxBytes用于指定日志文件的最大文件大小。如果maxBytes为0,意味着日志文件可以无限大,这时上面描述的重命名过程就不会发生。
backupCount用于指定保留的备份文件的个数。比如,如果指定为2,当上面描述的重命名过程发生时,原有的chat.log.2并不会被更名,而是被删除。


4) logging.handlers.TimedRotatingFileHandler
这个Handler和RotatingFileHandler类似,不过,它没有通过判断文件大小来决定何时重新创建日志文件,而是间隔一定时间就 自动创建新的日志文件。重命名的过程与RotatingFileHandler类似,不过新的文件不是附加数字,而是当前时间。它的构造函数是:
TimedRotatingFileHandler( filename [,when [,interval [,backupCount]]])
其中filename参数和backupCount参数和RotatingFileHandler具有相同的意义。
interval是时间间隔。
when参数是一个字符串。表示时间间隔的单位,不区分大小写。它有以下取值:
S 秒
M 分
H 小时
D 天
W 每星期(interval==0时代表星期一)
midnight 每天凌晨

 1 import logging
 2  
 3 #create logger
 4 logger = logging.getLogger('TEST-LOG')
 5 logger.setLevel(logging.DEBUG)
 6  
 7  
 8 # create console handler and set level to debug
 9 ch = logging.StreamHandler()
10 ch.setLevel(logging.DEBUG)
11  
12 # create file handler and set level to warning
13 fh = logging.FileHandler("access.log")
14 fh.setLevel(logging.WARNING)
15 # create formatter
16 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
17  
18 # add formatter to ch and fh
19 ch.setFormatter(formatter)
20 fh.setFormatter(formatter)
21  
22 # add ch and fh to logger
23 logger.addHandler(ch)
24 logger.addHandler(fh)
25  
26 # 'application' code
27 logger.debug('debug message')
28 logger.info('info message')
29 logger.warn('warn message')
30 logger.error('error message')
31 logger.critical('critical message')
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文件自动截断例子

 1 import logging
 2 
 3 from logging import handlers
 4 
 5 logger = logging.getLogger(__name__)
 6 
 7 log_file = "timelog.log"
 8 #fh = handlers.RotatingFileHandler(filename=log_file,maxBytes=10,backupCount=3)
 9 fh = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=log_file,when="S",interval=5,backupCount=3)
10 
11 
12 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(module)s:%(lineno)d %(message)s')
13 
14 fh.setFormatter(formatter)
15 
16 logger.addHandler(fh)
17 
18 
19 logger.warning("test1")
20 logger.warning("test12")
21 logger.warning("test13")
22 logger.warning("test14")
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re模块——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'}

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

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。

 

 

 

 

 

 

 

 

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