python常用
⑴ python常用的正則表達式處理函數詳解
正則表達式是一個特殊的字元序列，用於簡潔表達一組字元串特徵，檢查一個字元串是否與某種模式匹配，使用起來十分方便。
在Python中，我們通過調用re庫來使用re模塊：
import re
下面介紹Python常用的正則表達式處理函數。
re.match函數
re.match 函數從字元串的起始位置匹配正則表達式，返回match對象，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：匹配的正則表達式。
string：待匹配的字元串。
flags：標志位，用於控制正則表達式的匹配方式，如：是否區分大小寫，多行匹配等等。具體參數為：
re.I：忽略大小寫。
re.L：表示特殊字元集 w, W, , B, s, S 依賴於當前環境。
re.M：多行模式。
re.S：即 . ，並且包括換行符在內的任意字元（. 不包括換行符）。
re.U：表示特殊字元集 w, W, , B, d, D, s, S 依賴於 Unicode 字元屬性資料庫。
re.X：為了增加可讀性，忽略空格和 # 後面的注釋。
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)運行結果：
其中，span表示匹配成功的整個子串的索引。
使用group(num) 或 groups() 匹配對象函數來獲取匹配表達式。
group(num)：匹配的整個表達式的字元串，group() 可以一次輸入多個組號，這時它將返回一個包含那些組所對應值的元組。
groups()：返回一個包含所有小組字元串的元組，從 1 到 所含的小組號。
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())運行結果：
上述代碼中的(.*)和(.*?)表示正則表達式的貪婪匹配與非貪婪匹配。
re.search函數
re.search函數掃描整個字元串並返回第一個成功的匹配，如果匹配成功則返回match對象，否則返回None。
re.search(pattern, string, flags=0)
pattern：匹配的正則表達式。
string：待匹配的字元串。
flags：標志位，用於控制正則表達式的匹配方式，如：是否區分大小寫，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)運行結果：
使用group(num) 或 groups() 匹配對象函數來獲取匹配表達式。
group(num=0)：匹配的整個表達式的字元串，group() 可以一次輸入多個組號，這時它將返回一個包含那些組所對應值的元組。
groups()：返回一個包含所有小組字元串的元組，從 1 到 所含的小組號。
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())運行結果：
從上面不難發現re.match與re.search的區別：re.match只匹配字元串的起始位置，只要起始位置不符合正則表達式就匹配失敗，而re.search是匹配整個字元串，直到找到一個匹配為止。
re.compile 函數
compile 函數用於編譯正則表達式，生成一個正則表達式對象，供 match() 和 search() 這兩個函數使用。
re.compile(pattern[, flags])
pattern：一個字元串形式的正則表達式。
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)運行結果：
findall函數
搜索字元串，以列表形式返回正則表達式匹配的所有子串，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：待匹配的字元串。
pos：可選參數，指定字元串的起始位置，默認為0。
endpos：可選參數，指定字元串的結束位置，默認為字元串的長度。
import re #匹配數字 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)運行結果：
re.finditer函數
和 findall 類似，在字元串中找到正則表達式所匹配的所有子串，並把它們作為一個迭代器返回。
re.finditer(pattern, string, flags=0)
pattern：匹配的正則表達式。
string：待匹配的字元串。
flags：標志位，用於控制正則表達式的匹配方式，如是否區分大小寫，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())運行結果：
re.split函數
將一個字元串按照正則表達式匹配的子串進行分割後，以列表形式返回。
re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])
pattern：匹配的正則表達式。
string：待匹配的字元串。
maxsplit：分割次數，maxsplit=1分割一次，默認為0，不限次數。
flags：標志位，用於控制正則表達式的匹配方式，如：是否區分大小寫，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)運行結果：
re.sub函數
re.sub函數用於替換字元串中的匹配項。
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
pattern：正則中的模式字元串。
repl：替換的字元串，也可為一個函數。
string：要被查找替換的原始字元串。
count：模式匹配後替換的最大次數，默認0表示替換所有的匹配。
import re r='This is 111 and That is 222' # 刪除字元串中的數字 r1=re.sub(r'd+','',r) print(r1) # 刪除非數字的字元串 r2=re.sub(r'D','',r) print(r2)運行結果：
到此這篇關於Python常用的正則表達式處理函數詳解的文章就介紹到這了，希望大家以後多多支持！
⑵ Python編程5種常用工具是什麼
【導語】Python是一種開源的編程語言，可用於Web編程、數據科學、人工智慧以及許多科學應用，學習Python可以讓程序員專注於解決問題，而不是語法，由於Python擁有各式各樣的工具，因此更具優勢，在進行Python編程學習的時候，了解使用工具和編程基礎是主要的，那麼Python編程5種常用工具是什麼?一起來了解一下吧。
1、IDLE
在安裝Python時，默認也會安裝IDLE。這是最優秀的Python工具之一。它可以降低Python入門的門檻。它的主要功能包括Python
Shell窗口(互動式解釋器)、自動補齊、高亮顯示語法以及基本的集成調試器。IDLE輕巧易用，方便學習。但是，它不適用於大型項目。許多程序員都將其作為最佳的Python工具。
2、Scikit-learn
Scikit-learn是數據科學最常使用的Python工具之一。這是一款為機器學習和數據科學而設計的Python工具。該工具主要用於處理分類、回歸、聚類、模型選擇以及預處理等任務。scikit-Learn最出色的功能是在測試數據集上執行基準測試時，表現出的驚人速度。因此，對於程序員和學生來說，Scikit-learn是最優秀的Python工具之一。
3、Theano
Theano是一款數據科學的Python工具，對於程序員和學生而言，這是一款非常可靠的工具。它是深度學習方面最好的Python工具，因此非常適合深度學習。Theano的設計主旨是用戶友好、模塊化、易於擴展，而且可以與Python配合使用。它能夠以最佳方式表達神經網路。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神經網路之上運行。
4、Selenium
Selenium是最佳的Python自動化工具之一。它適用於Python測試的自動化，常常用作Web應用程序的自動化框架。我們可以利用Selenium，通過許多編程語言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他許多程序員和學生使用的語言)來編寫測試腳本。你還可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，來管理測試用例並生成報告。
5、Test complete
Testcomplete是另一款非常出色的Python自動化工具。支持Web、移動和桌面自動化測試。更高級的應用需要獲得商業許可，而且它還可以幫助學生提高學業成績。Test
complete還可以像機器人框架一樣執行關鍵字驅動的測試。它擁有最出色的錄制以及回放功能，非常實用。
關於Python編程常用工具，就給大家介紹到這里了，以上的五種工具希望大家能夠好好利用，工具的使用必然能夠更好的簡化程序編寫，所以還是希望大家能夠不斷進行技能提升，加油!
⑶ python常用函數
1、complex()
返回一個形如a+bj的復數，傳入參數分為三種情況：
參數為空時，返回0j；參數為字元串時，將字元串表達式解釋為復數形式並返回；參數為兩個整數(a,b)時，返回a+bj；參數只有一個整數 a 時，虛部 b 默認為0，函數返回a+0j。
4、enumerate(iterable,start=0)
iterable -- 一個可迭代對象，列表、元組序列等；start -- 計數索引值，默認初始為0『該函數返回枚舉對象是個迭代器，利用 next() 方法依次返回元素值，每個元素以元組形式存在，包含一個計數元素(起始為 start )和 iterable 中對應的元素值。
⑷ Python有哪些常用的數據類型
Numbers(數字型)：
即我們常說的1，2，3等等這些數字，Python有兩個常見的數據類型轉化函數：int和float，一般數據類型可以用來做一些算術功能，如加減乘除乘方等等，還可以用作比較功能，一般返回的是true和false，也就是大於、等於、小於、小於等於諸如此類的有很多，這里就不一一解釋了。
String(字元串)：
字元串是Python中比較常見的數據類型之一，能夠使用str函數將其他類型的數據強制轉換為字元串類型，有三種生成方法，即單引號'XXX'，雙引號"XXX"，三引號'''XXX
'''，其中三引號一般用於字元串內容較長的時候。
List(列表)：
列表可以說是Python中最為活躍的一個數據類型，使用也很頻繁，操作也很多，可以通過list函數或方括弧[]進行列表的創建。常見函數如求長度，用len，合並多個列表用+，列表元素重復*等等。
Tuple(元組)：
元組可以看成是一種不可修改的特殊列表，可以通過小括弧()或者tuple函數來創建，即便是只有一個元素，元組中的元素最後也要有逗號。常見操作有求長度len，元組元素重復*，元組拼接+，查看最值max、min等。
Dictionary(字典)：字元串、列表、元組都是有序的數據類型，字典是無序的數據類型，主要是用來存放具有一定映射關系的數據。可以通過兩種方法創建，1、{}2、dict函數創建。
set(集合)：
集合不能有重復元素，可以看作是列表和字典的「雜合體」，可以通過三種方式創建，1、set函數，空集合只能用這種方法;2、{}創建，3、創建凍集合，frozenst。
⑸ 常用的python庫有哪些
10個頂級且實用的python庫
1、Dash
Dash是比較新的軟體包，它是用純python構建數據可視化app的理想選擇，因此特別適合處理數據的任何人。Dash是Flask、Plotly.js和React.js的混合體。
2、Pygame
Pygame是SDL多媒體庫的python裝飾器，SDL是一個跨平台開發庫，旨在提供對以下內容的低級介面：音頻、鍵盤、滑鼠、游戲桿、基於OpenGL和Direct3D的圖形硬體。
Pygame具有高度的可移植性，幾乎可以在所有平台和操作系統上運行。盡管它具有完善的游戲引擎，但您也可以使用此庫直接從python腳本播放MP3文件。
3、Pillow
Pillow專門用於處理圖像，您可以使用該庫創建縮略圖，在文件格式之間轉換、旋轉、應用濾鏡、顯示圖像等等。如果您需要對許多圖像執行批量操作，這是理想的選擇。
4、Colorama
Colorama允許你在終端使用顏色，非常適合python腳本，文檔簡短而有趣，可以在Colorama PyPi頁面上找到。
5、JmesPath
在python中使用JSON非常容易，因為JSON在python字典上的映射非常好。此外，python帶有自己出色的json庫，用於解析和創建JSON。對我來說，這是它最好的功能之一，如果我需要使用JSON，可以考慮使用python。
JmesPath使python處理JSON更加容易，它允許您明確地指定如何從JSON文檔中提取元素。
6、Requests
Requests建立在世界上下載量最大的python庫urllib3上，它令Web請求變得非常簡單，功能強大且用途廣泛。
Requests可以完成您能想到的所有高級工作，比如：認證，使用cookie，執行POST、PUT、DELETE等，使用自定義證書，使用會話Session、使用代理等。
7、Simplejson
python中的本地json模塊有什麼問題?沒有!實際上，python的json是Simplejson。意思是：python採用了Simplejson的一個版本，並將其合並到每個發行版中，但是使用Simplejson具有一些優點：它適用於更多python版本、它比python隨附的版本更新頻率更高、它具有用C編寫的部分，因此非常快速。
8、Emoji
Emoji庫非常意思，但並非每個人都喜歡表情包，分析視角媒體數據時，Emoji包非常有用。
9、Python-dateutil
Python-dateutil模塊提供了對標准datetime模塊的強大擴展。我的經驗是：常規的python日期時間功能在哪裡結束，而Python-dateutil就出現了。
10、BeautifulSoup
如果您從網站上提取了一些HTML，則需要對其進行解析以獲取實際所需的內容。BeautifulSoup是一個python庫，用於從HTML和XML文件中提取數據。它提供了導航，搜索和修改解析樹的簡單方法。它非常強大，即使損壞了，也能夠處理各種HTML，這是一個非常強大的功能。
它的一些主要功能：
①BeautifulSoup會自動將傳入文檔轉換為Unicode，將傳出文檔轉換為UTF-8，您無需考慮編碼。
②BeautifulSoup位於流行的python解析器的頂部，使您可以嘗試不同的解析策略或提高靈活性。
⑹ Python常用的標准庫以及第三方庫有哪些
Python常用的標准庫有http庫。第三方庫有scrapy，pillow和wxPython.以下有介紹：
Requests.Kenneth Reitz寫的最富盛名的http庫，每個Python程序員都應該有它。
Scrapy.如果你從事爬蟲相關的工作，那麼這個庫也是必不可少的。用過它之後你就不會再想用別的同類庫了。
wxPython.Python的一個GUI（圖形用戶界面）工具。我主要用它替代tkinter。
Pillow.它是PIL的一個友好分支。對於用戶比PIL更加友好，對於任何在圖形領域工作的人是必備的庫。
⑺ python可以用來做什麼
1、Web應用開發
伺服器端編程，具有豐富的Web開發框架，如Django和TurboGears，快速完成一個網站的開發和Web服務。典型如國內的豆瓣、果殼網等；國外的Google、Dropbox等。
2、系統網路運維
在運維的工作中，有大量重復性工作的地方，並需要做管理系統、監控系統、發布系統等，將工作自動化起來，提高工作效率，這樣的場景Python是一門非常合適的語言。
3、科學與簡灶數字計算
Python被廣泛的運用於科學和數字計算中，例如生物信息學、物理、建築、地理信息系統、圖像可視化分析、生命科學等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。
4、3D游戲開發
Python有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，有很多使用Python開發的游戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等和一個PyWeek的比賽。
5、圖形界面開發
Python可編寫桌面圖形用戶界面，還可以擴展微軟的Windows，常用Tk、GTK+、PyQt、win32等。
6、網路編程
除了網路和祥埋互聯網的支持，Python還提供了對底層網路的支持，有易於使用的Socket介面和一個非同步的網路編程框架TwistedPython。
7、人工智慧
Python語言對於人工智慧來說是最好的語言。隨著人工智慧的普及，Python使用也會越來越廣攔宴扮泛。想學Python開發，歡迎來中公優就業。