一、垃圾回收机制
1、不能被程序访问到的数据，就称之为垃圾
2、引用计数：每一次对值地址的引用都可以使该值得引用计数加1
每一次对值地址的释放都可以使该值得引用计数减一
当一个值的引用计数为0时，该值就会被系统的垃圾回收机制回收
3、循环导入：循环导入会导致某些值得引用计数永远大于0
ls1 = [666]
ls2 = [888]
ls1.append(ls2)
ls2.append(ls1)
print(ls1) [666, [888, [...]]]
print(ls2) [888, [666, [...]]]
4、标记删除：解决了循环导入的垃圾回收
标记：标记的过程其实就是遍历栈区中所有内容或者线程(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：遍历堆中所有对象，将之前内容全部清除（之前标记的存活状态的值已经移到新的内存空间中）
5、分代回收
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，假设每隔一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的值（假设为3），会将它移到更高
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
被移到老年代中，被垃圾回收机制扫描的频率越低
回收：依然使用引用计数作为回收的依据
二、正则
正则就是带语法的字符串，用来匹配目标字符串得到想要的字符串结果
1、单个字符
d == [0-9] 匹配一个数字字符
D == [^0-9] 匹配一个非数字字符
w == 字母+数字+_ 匹配数字字母下划线（包括中文）
W == 非（字母+数字+_） 匹配非数字字母下划线
[0-9A-Za-z] == 所有字母+数字
. == 匹配所有单个字符（换行符除外）
S == 匹配所有可见字符
s == 匹配所有不可见字符 包括空格、制表符、换行符等
2、多个字符
z == {0,} {n,}贪婪匹配，尽可能多的匹配
z == {1,2} {n,m}n到m，贪婪匹配，尽可能多的匹配
zo* == zo{,n} 0到n个，贪婪匹配，尽可能多的匹配（以z开头，可以匹配z，也可以匹配zo，zoo，zooo...）
zo+ == zo{1,} 1到n个，贪婪匹配，尽可能多的匹配（必须以zo开头，不能匹配z）
zo? == zo{0,1} 0到1个，贪婪匹配，尽可能多的匹配（只能匹配z，zo）
zo+? == zo{1,n} 1到n个，非贪婪匹配，尽可能少的匹配（只匹配zo）
zo*? == zo{0,n} 0到n个，非贪婪匹配，尽可能少的匹配
应用场景
匹配多个zo: zozozozo （?:zo）{1,}
3、多行
^:以什么开头
$:以什么结尾
结合flags = re.M 可以按
来完成多行匹配
re.S：将
也能被.匹配
re.I：不区分大小写
4、分组
1、从左往右数（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
5、拆分
print(re.split('s','123 456
789 000')) #['123', '456', '789', '000']
6、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