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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
我们知道tuple
可以表示不变集合,例如,一个点的二维坐标就可以表示成:
>>> p = (1, 2)
但是,看到(1, 2),很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的。
这时,namedtuple
就派上了用场:
>>> from collections import namedtuple >>> Point = namedtuple(‘Point‘, [‘x‘, ‘y‘]) >>> p = Point(1, 2) >>> p.x 1 >>> p.y 2
类似的,如果要用坐标和半径表示一个圆,也可以用namedtuple
定义:
#namedtuple(‘名称‘, [属性list]): Circle = namedtuple(‘Circle‘, [‘x‘, ‘y‘, ‘r‘])
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 >>> q = deque([‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]) >>> q.append(‘x‘) >>> q.appendleft(‘y‘) >>> q deque([‘y‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘x‘])
deque除了实现list的append()
和pop()
外,还支持appendleft()
和popleft()
,这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素。
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)]) >>> d # dict的Key是无序的 {‘a‘: 1, ‘c‘: 3, ‘b‘: 2} >>> od = OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)]) >>> od # OrderedDict的Key是有序的 OrderedDict([(‘a‘, 1), (‘b‘, 2), (‘c‘, 3)])
注意,OrderedDict
的Key会按照插入的顺序排列,不是Key本身排序:
>>> od = OrderedDict() >>> od[‘z‘] = 1 >>> od[‘y‘] = 2 >>> od[‘x‘] = 3 >>> od.keys() # 按照插入的Key的顺序返回 [‘z‘, ‘y‘, ‘x‘]
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
}
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
:
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。
c = Counter(‘abcdeabcdabcaba‘) print c 输出:Counter({‘a‘: 5, ‘b‘: 4, ‘c‘: 3, ‘d‘: 2, ‘e‘: 1})
其他关于Counter的内容
Counter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。
下面的代码说明了Counter类创建的四种方法:
当所访问的键不存在时,返回0,而不是KeyError;否则返回它的计数。
>>> c = Counter("abcdefgab") >>> c["a"] 2 >>> c["c"] 1 >>> c["h"] 0
可以使用一个iterable对象或者另一个Counter对象来更新键值。
计数器的更新包括增加和减少两种。其中,增加使用update()方法:
>>> c = Counter(‘which‘) >>> c.update(‘witch‘) # 使用另一个iterable对象更新 >>> c[‘h‘] 3 >>> d = Counter(‘watch‘) >>> c.update(d) # 使用另一个Counter对象更新 >>> c[‘h‘] 4
减少则使用subtract()方法:
当计数值为0时,并不意味着元素被删除,删除元素应当使用del
。
返回一个迭代器。元素被重复了多少次,在该迭代器中就包含多少个该元素。元素排列无确定顺序,个数小于1的元素不被包含。
>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2) >>> list(c.elements()) [‘a‘, ‘a‘, ‘a‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘b‘]
返回一个TopN列表。如果n没有被指定,则返回所有元素。当多个元素计数值相同时,排列是无确定顺序的。
>>> c = Counter(‘abracadabra‘) >>> c.most_common() [(‘a‘, 5), (‘r‘, 2), (‘b‘, 2), (‘c‘, 1), (‘d‘, 1)] >>> c.most_common(3) [(‘a‘, 5), (‘r‘, 2), (‘b‘, 2)]
>>> c = Counter("abcdcba") >>> c Counter({‘a‘: 2, ‘c‘: 2, ‘b‘: 2, ‘d‘: 1}) >>> d = c.copy() >>> d Counter({‘a‘: 2, ‘c‘: 2, ‘b‘: 2, ‘d‘: 1})
+、-、&、|操作也可以用于Counter。其中&和|操作分别返回两个Counter对象各元素的最小值和最大值。需要注意的是,得到的Counter对象将删除小于1的元素。
>>> c = Counter(a=3, b=1) >>> d = Counter(a=1, b=2) >>> c + d # c[x] + d[x] Counter({‘a‘: 4, ‘b‘: 3}) >>> c - d # subtract(只保留正数计数的元素) Counter({‘a‘: 2}) >>> c & d # 交集: min(c[x], d[x]) Counter({‘a‘: 1, ‘b‘: 1}) >>> c | d # 并集: max(c[x], d[x]) Counter({‘a‘: 3, ‘b‘: 2})
下面是一些Counter类的常用操作,来源于Python官方文档
正则表达式:
一说规则我已经知道你很晕了,现在就让我们先来看一些实际的应用。在线测试工具 http://tool.chinaz.com/regex/
在这里我们要知道的是,讲到正则就只和字符串相关了,你们输入的每一个字都是字符串
还有一种情况是不用规则的,那就是在一个位置的一个值,就不用去规则了(比如用1去匹配1,或者用2去匹配2)
然而我们考虑的是在同一个位置上可以出现的字符范围
字符组 : [字符组] 在同一个位置可能出现的各种字符组成了一个字符组,在正则表达式中用[]表示 字符分为很多类,比如数字、字母、标点等等。 假如你现在要求一个位置"只能出现一个数字",那么这个位置上的字符只能是0、1、2...9这10个数之一。
正则 |
待匹配字符 |
匹配 |
说明 |
[0123456789] |
8 |
True |
在一个字符组里枚举合法的所有字符,字符组里的任意一个字符 |
[0123456789] |
a |
False |
由于字符组中没有"a"字符,所以不能匹配 |
[0-9] |
7 |
True |
也可以用-表示范围,[0-9]就和[0123456789]是一个意思 |
[a-z] |
s |
True |
同样的如果要匹配所有的小写字母,直接用[a-z]就可以表示 |
[A-Z] |
B |
True |
[A-Z]就表示所有的大写字母 |
[0-9][a-f][A-F] |
e |
True |
可以匹配数字,大小写形式的a~f,用来验证十六进制字符 |
字符:
元字符 |
匹配内容 |
. | 匹配除换行符以外的任意字符 |
\w | 匹配字母或数字或下划线 |
\s | 匹配任意的空白符 |
\d | 匹配数字 |
\n | 匹配一个换行符 |
\t | 匹配一个制表符 |
\b | 匹配一个单词的结尾 |
^ | 匹配字符串的开始 |
$ | 匹配字符串的结尾 |
\W |
匹配非字母或数字或下划线 |
\D |
匹配非数字 |
\S |
匹配非空白符 |
a|b |
匹配字符a或字符b |
() |
匹配括号内的表达式,也表示一个组 |
[...] |
匹配字符组中的字符 |
[^...] |
匹配除了字符组中字符的所有字符 |
量词:
量词 |
用法说明 |
* | 重复零次或更多次 |
+ | 重复一次或更多次 |
? | 重复零次或一次 |
{n} | 重复n次 |
{n,} | 重复n次或更多次 |
{n,m} | 重复n到m次 |
正则 | 待匹配字符 | 匹配 结果 |
说明 |
海. | 海燕海娇海东 | 海燕海娇海东 | 匹配所有"海."的字符 |
^海. | 海燕海娇海东 | 海燕 | 只从开头匹配"海." |
海.$ | 海燕海娇海东 | 海东 | 只匹配结尾的"海.$" |
正则 | 待匹配字符 | 匹配 结果 |
说明 |
李.? | 李杰和李莲英和李二棍子 |
李杰 |
?表示重复零次或一次,即只匹配"李"后面一个任意字符 |
李.* | 李杰和李莲英和李二棍子 | 李杰和李莲英和李二棍子 |
*表示重复零次或多次,即匹配"李"后面0或多个任意字符 |
李.+ | 李杰和李莲英和李二棍子 | 李杰和李莲英和李二棍子 |
+表示重复一次或多次,即只匹配"李"后面1个或多个任意字符 |
李.{1,2} | 李杰和李莲英和李二棍子 |
李杰和 |
{1,2}匹配1到2次任意字符 |
注意:前面的*,+,?等都是贪婪匹配,也就是尽可能匹配,后面加?号使其变成惰性匹配
正则 | 待匹配字符 | 匹配 结果 |
说明 |
李.*? | 李杰和李莲英和李二棍子 | 李杰 李莲 李二 |
惰性匹配 |
正则 | 待匹配字符 | 匹配 结果 |
说明 |
李[杰莲英二棍子]* | 李杰和李莲英和李二棍子 |
李杰 |
表示匹配"李"字后面[杰莲英二棍子]的字符任意次 |
李[^和]* | 李杰和李莲英和李二棍子 |
李杰 |
表示匹配一个不是"和"的字符任意次 |
[\d] | 456bdha3 |
4 |
表示匹配任意一个数字,匹配到4个结果 |
[\d]+ | 456bdha3 |
456 |
表示匹配任意个数字,匹配到2个结果 |
身份证号码是一个长度为15或18个字符的字符串,如果是15位则全部???数字组成,首位不能为0;如果是18位,则前17位全部是数字,末位可能是数字或x,下面我们尝试用正则来表示:
正则 | 待匹配字符 | 匹配 结果 |
说明 |
^[1-9]\d{13,16}[0-9x]$ | 110101198001017032 |
110101198001017032 |
表示可以匹配一个正确的身份证号 |
^[1-9]\d{13,16}[0-9x]$ | 1101011980010170 |
1101011980010170 |
表示也可以匹配这串数字,但这并不是一个正确的身份证号码,它是一个16位的数字 |
^[1-9]\d{14}(\d{2}[0-9x])?$ | 1101011980010170 |
False |
现在不会匹配错误的身份证号了 |
^([1-9]\d{16}[0-9x]|[1-9]\d{14})$ | 110105199812067023 |
110105199812067023 |
表示先匹配[1-9]\d{16}[0-9x]如果没有匹配上就匹配[1-9]\d{14} |
在正则表达式中,有很多有特殊意义的是元字符,比如\d和\s等,如果要在正则中匹配正常的"\d"而不是"数字"就需要对"\"进行转义,变成‘\\‘。
在python中,无论是正则表达式,还是待匹配的内容,都是以字符串的形式出现的,在字符串中\也有特殊的含义,本身还需要转义。所以如果匹配一次"\d",字符串中要写成‘\\d‘,那么正则里就要写成"\\\\d",这样就太麻烦了。这个时候我们就用到了r‘\d‘这个概念,此时的正则是r‘\\d‘就可以了。
正则 | 待匹配字符 | 匹配 结果 |
说明 |
\d | \d | False |
因为在正则表达式中\是有特殊意义的字符,所以要匹配\d本身,用表达式\d无法匹配 |
\\d | \d | True |
转义\之后变成\\,即可匹配 |
"\\\\d" | ‘\\d‘ | True |
如果在python中,字符串中的‘\‘也需要转义,所以每一个字符串‘\‘又需要转义一次 |
r‘\\d‘ | r‘\d‘ | True |
在字符串之前加r,让整个字符串不转义 |
贪婪匹配:在满足匹配时,匹配尽可能长的字符串,默认情况下,采用贪婪匹配
正则 | 待匹配字符 | 匹配 结果 |
说明 |
<.*> |
<script>...<script> |
<script>...<script> |
默认为贪婪匹配模式,会匹配尽量长的字符串 |
<.*?> | r‘\d‘ |
<script> |
加上?为将贪婪匹配模式转为非贪婪匹配模式,会匹配尽量短的字符串 |
几个常用的非贪婪匹配Pattern
*? 重复任意次,但尽可能少重复 +? 重复1次或更多次,但尽可能少重复 ?? 重复0次或1次,但尽可能少重复 {n,m}? 重复n到m次,但尽可能少重复 {n,}? 重复n次以上,但尽可能少重复
.*?的用法
. 是任意字符 * 是取 0 至 无限长度 ? 是非贪婪模式。 何在一起就是 取尽量少的任意字符,一般不会这么单独写,他大多用在: .*?x 就是取前面任意长度的字符,直到一个x出现
import re
ret = re.findall(‘a‘, ‘eva egon yuan‘) # 返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里
print(ret) #结果 : [‘a‘, ‘a‘]
ret = re.search(‘a‘, ‘eva egon yuan‘).group()
print(ret) #结果 : ‘a‘
# 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。
ret = re.match(‘a‘, ‘abc‘).group() # 同search,不过尽在字符串开始处进行匹配
print(ret)
#结果 : ‘a‘
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‘]
ret = re.sub(‘\d‘, ‘H‘, ‘eva3egon4yuan4‘, 1)#将数字替换成‘H‘,参数1表示只替换1个
print(ret) #evaHegon4yuan4
ret = re.subn(‘\d‘, ‘H‘, ‘eva3egon4yuan4‘)#将数字替换成‘H‘,返回元组(替换的结果,替换了多少次)
print(ret)
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
import re
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
注意:
1 findall的优先级查询:
import re 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‘]
2 split的优先级查询
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。
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原文地址:http://www.cnblogs.com/liuchengdong/p/7299467.html