re模块
re.findall
import re ret = re.findall("q","qwe,qdf,dsq") # 返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里 print(ret)#结果 : ['a', 'a']
re.findall优先级问题：
ret = re.findall('www.(baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com') print(ret) # ['oldboy'] 这是因为findall会优先把匹配结果组里内容返回,如果想要匹配结果,取消权限即可 ret = re.findall('www.(?:baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com') print(ret) # ['www.oldboy.com']
re.search
ret=re.search("q","qwe,qdf,dsq") print(ret) #结果：<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='q'> print(ret.group()) #结果"q" 找到第一个就结束 # 函数会在字符串内查找模式匹配,只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以 # 通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配，则返回None。
re.match
ret=re.match("qw","qweqdfdsq") # 同search,不过必须是字符串的开头处进行匹配，类似^ print(ret.group())#结果："a"
re.split
ret = re.split('[ab]', 'abcd') # 先按'a'分割得到''和'bcd',在对''和'bcd'分别按'b'分割 print(ret) # ['', '', 'cd']
re.split优先级问题：
ret=re.split("d+","eva3egon4yuan") print(ret) #结果 ： ['eva', 'egon', 'yuan'] ret=re.split("(d+)","eva3egon4yuan") print(ret) #结果 ： ['eva', '3', 'egon', '4', 'yuan'] #在匹配部分加上（）之后所切出的结果是不同的， #没有（）的没有保留所匹配的项，但是有（）的却能够保留了匹配的项， #这个在某些需要保留匹配部分的使用过程是非常重要的。
re.sub
ret=re.sub('d',"H","a1b2c3d4e5f",2) #将数字替换成'H'，参数2表示只替换2个 print(ret)#aHbHc3d4e5f
re.subn
subn('d', 'H', 'a1b2c3d4e5f"')#将数字替换成'H'，返回元组 print(ret) #返回替换后的结果，和替换次数，在一个元组里 结果：('aHbHcHdHeHf"', 5)
re.compile
obj = re.compile('d{3}') #将正则表达式编译成为一个 正则表达式对象，规则要匹配的是3个数字 ret = obj.search('abc123eeee') #正则表达式对象调用search，参数为待匹配的字符串 print(ret.group()) #结果 ： 123
re.finditer
ret = re.finditer('d', 'ds3sy4784a') #finditer返回一个存放匹配结果的迭代器 print(ret) # <callable_iterator object at 0x10195f940> print(next(ret).group()) #查看第一个结果 print(next(ret).group()) #查看第二个结果 print([i.group() for i in ret]) #查看剩余的左右结果
collections模块
在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，collections模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict等。
1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
2.deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象
3.Counter: 计数器，主要用来计数
4.OrderedDict: 有序字典
5.defaultdict: 带有默认值的字典
namedtuple
用namedtuple表示一个坐标：
from collections import namedtuple point=namedtuple("point",["x","y"])#类似于写一个point方法，只要point后加一个元组，就会对应把值给x和y p=point(1,2) print(p) #point(x=1, y=2) print(p.x)#1 point.x 就会调出x对应的值 print(p.y)#2 #这就很方便的调用元组中的值
deque
使用list存储数据时，按索引访问元素很快，但是插入和删除元素就很慢了，因为list是线性存储，数据量大的时候，插入和删除效率很低。
deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈：
from collections import deque l=[1,2,3,4,5] l1=deque(l) print(l1) #deque([1, 2, 3, 4, 5]) l1.append(6) print(l1)#deque([1, 2, 3, 4, 5, 6]) l1.appendleft(7) print(l1)#deque([7, 1, 2, 3, 4, 5, 6]) l1.pop() print(l1)#deque([7, 1, 2, 3, 4, 5] 默认从右侧删除 l1.popleft() print(l1)#deque([1, 2, 3, 4, 5]) 从左侧删 #操作该列表，只可以从两侧操作
OrderedDict
使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。
如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict：
from collections import OrderedDict d=dict([("a",1),("b",2),("c",3)])#创建一个字典 print(d)#{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} dic = OrderedDict() dic['z'] = 1 dic['y'] = 2 dic['x'] = 3 print(dic) #OrderedDict([('z', 1), ('y', 2), ('x', 3)]) print(dic.keys()) # 按照插入的Key的顺序返回 print(dic.values()) # 按照顺序返回values
defaultdict
有如下值集合 [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...]，将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中，将小于 66 的值保存至第二个key的值中。
即： {'k1': 大于66 , 'k2': 小于66}用原生字典写：
l=[11,22,33,44,55,66,77,88,99,90] dic={"key1":[],"key2":[]} #必须先创建一个带有key的字典，不然会报错 for i in l: if i <66: dic["key2"].append(i) elif i>66: dic["key1"].append(i) print(dic)
defaultdict字典解决方法：
from collections import defaultdict l = [11, 22, 33,44,55,66,77,88,99,90] dic = defaultdict(list) #创建一个defaultdict字典，不需要先写key，因为他有默认参数list for i in l: if i>66: dic['k1'].append(i) else: dic['k2'].append(i) print(dic)
使用dict时，如果引用的Key不存在，就会抛出KeyError。如果希望key不存在时，返回一个默认值，就可以用defaultdict：
from collections import defaultdict dd = defaultdict(lambda:None) dd['key1'] = 'abc' dd['key1'] # key1存在 dd['key2'] # key2不存在，返回默认值 print(dd)#defaultdict(<function <lambda> at 0x0000023411182E18>, {'key1': 'abc', 'key2': None})
Counter
Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。
from collections import Counter s="asdfkjdskfjhasa" print(Counter(s))#Counter({'a': 3, 's': 3, 'd': 2, 'f': 2, 'k': 2, 'j': 2, 'h': 1})
random模块
import random #随机小数 random.random() # 大于0且小于1之间的小数 0.7664338663654585 random.uniform(1,3) #大于1小于3的小数 1.6270147180533838 #随机整数 random.randint(1,5) # 大于等于1且小于等于5之间的整数 random.randrange(1,10,2) # 大于等于1且小于10之间的奇数 #随机选择一个返回 random.choice([1,'23',[4,5]]) # #1或者23或者[4,5] #随机选择多个返回，返回的个数为函数的第二个参数 random.sample([1,'23',[4,5]],2) # #列表元素任意2个组合 [[4, 5], '23'] #打乱列表顺序 item=[1,3,5,7,9] random.shuffle(item) # 打乱次序 item [5, 1, 3, 7, 9] random.shuffle(item) item [5, 9, 7, 1, 3]
随机验证码练习：