标签：lob 乱码 col 特殊 顺序 生成器 安装使用 字节 文字
上一章说了那么多，不知道大家是否有跃跃欲试的冲动。说实话，编程就像英语一样，只是一门语言，如果不用出来，能力会衰退。就像荒岛没人对话，时间长了很可能就不会说话了。如果不能自己写出来，永远就是别人的东西。这就是为什么很多人看了网络上那么多视频都学不会的原因。是的，可能你也正在看，甚至跟着视频将代码敲了下来，但是这些都是别人的。试着问自己一下，关了视频再写一遍，能做到吗？大概率是做不到的。。。怎么办？多写？写到吐？NO!!! base on project的学习计划才是有意义的。盲目多写，或者盲目写重复的内容只能让你记住了一部分的写法，思路不是你的。找一个目标，你喜欢的方向，往那个方向去研究，找那个方向的project去做。举个例子，我喜欢炒股炒外汇，那就去看一些关于量化交易系统的书或者文章，试着写一个自动买卖的小系统。为什么要这样做？因为持久的学习需要满足感，需要自信心。当自己写的程序能跑起来时，那种快感是难以言喻的。当然，无论选择哪个方向，基础还是必须打好的，没有这些基础，根本无法支撑你走得更远，更无法达到你的目标，所以，加油！坚持！
上一章的流程控制，是不是一个if...else...就得分好几行来写，难道就不能有一行写完的表达方式？必须有啊，写出来还特别有逼格。别人几百行实现的功能，几十行就实现了，是不是短小精悍？
# 正常写法 if 1 < 2: val = 1 else: val = 2 # 三元运算 val = 1 if 1 < 2 else 2
大家在使用电脑的过程肯定都见过一个现象，就是“乱码”。好好地解压一个文件，名字变成了乱码。或者打开一个word文档，里面是各种不知名的字符。这些问题大概率都是和字符编码相关的。最形象的说法就是，你有一把锁配套一把钥匙，锁只能用你的钥匙来开。要是别人用其他钥匙硬塞进去，只会弄坏锁本身。所以，什么锁配什么钥匙，“上锁”“解锁”都用同一把钥匙就不会出问题了。
无论你是否科班出身，是否有过编程的经验，只要你懂点电脑的基本常识，你大概率都会知道计算机只认识二进制，也就是一堆“010101010101”。那西方的英语、西班牙语，东方的国语、韩语、日语等语言，计算机又是怎么明白的呢？就拿Python作为例子，为什么我们写英语，电脑能够执行？如果说计算机只懂得0和1，是不是会像摩斯密码一样，存在一个对照表将我们输入的内容转换成0和1？从而破译出答案来？是的，这就是字符编码存在的价值。下面是各种字符编码的简介，是按照【时间顺序】逐一介绍。
最初的版本大概长这个样子↓↓↓
ASCII码最早在美国被提出，当时发明者根本就没想过以后中国人也能用上电脑，所以除了英文字母和一些特殊字符能够对应上，中文和其他语言均没有对应。后来又拓展了一些，但依然没有支持其他语言的对应↓↓↓
从0开始到255，一共256位就是ASCII码的极限了，但就连一个边旁部首都没有，中国人不乐意啊，中国人也会强大啊，凭什么我们不能有自己的一席之地？一怒之下，自己搞了个GBK，把中文收编进去，而且不能和ASCII码有冲突。紧接着其他国家的各种码也出来了。韩国的EUC-KR，日本的Shift_JIS等等。
码是越来越多了，难道以后每个电脑都要预装这么多不同的码么？更重要的是，预装一个别的国家的东西，那种不安全感，就像要强迫出厂的苹果手机预装小米软件一样。所以，针对这种需求，万国码出现了。终于有一个看上去啥都有的百科全书了。但是有一部分人开始不高兴了。你可能不知道，ASCII码对于英语字符是非常节省的，一个字符只需要1个Bytes，也就是1个B。而在Unicode里，为了配合其他语言，一个英语字符变成了2个B。无端端多了一倍。。。一两个字符不是问题，但问题是，多起来怎么办？！在那个年代，内存是极其珍贵的，网络是很慢的，内容多了，肯定慢。我本来可以存的内容，因为Unicode这么一搞，能存的东西就减半了。有解决方案吗？继续看下去。。。
Bit，计算机中最小的表示单位 8Bit = 1Bytes 字节，最小的存储单位，1Bytes缩写为1B 1KB = 1024B 1MB = 1024KB 1GB = 1024MB 1TB = 1024GB 1PB = 1024TB 1EB = 1024PB 1ZB = 1024EB 1YB = 1024ZB 1BB = 1024YB
为了节约内存，UTF-8诞生了，对Unicode进行了一些加工，将英文字母编写成1个字节，将汉字编写成3个字节，对非常生僻的字符才用4-6个字节。这样解决了英文字母占用内存倍增的问题，也让各国的编码整合了。算是现时最完善的编码了。但是这一切都是按时间顺序发生进而完善的，那原本那些已经用GBK、ASCII编码存好的程序怎么办？如果硬生生换编码，从硬盘读取到内存时程序肯定会出现各种异常，可能冒这个险吗？根本不可能！！！几百万行代码重新写吗？想太多！！！那怎么办？（咋问题这么多（-_ -!!!））其实上面的内容已经有答案了。Unicode就是答案。反正Unicode整合了这么多个国家的编码，只要用Unicode这把万能钥匙去解锁，就一定能不损坏锁又能开锁。现在的计算机基本上是这么干的，在内存中用的是Unicode，在硬盘中和传输中用的是UTF-8。举个例子，我们打开一个文件，文件会进入内存，这个时候会转换为Unicode。然后在保存时，文件会进入硬盘，这个时候就会转换成UTF-8。
总结：什么钥匙开什么锁。用什么编码存到硬盘的，就得用什么编码取出来。
最后抛出一个问题。假设现在有两台电脑，一台是日本产的，预装有Unicode和Shift-JIS日本编码，一台是中国产的，预装有Unicode和GBK中文编码。如果在中国产的电脑上编写好文件，在日本产的电脑上打开，能显示中文吗？
答案是可以的。文件会先从GBK转换成Unicode存到内存里，可以读取到中文，自然可以显示中文。
读写文件在Python中是常见的事情。因为暂时不知道数据库如何使用，所以很多临时的数据只能够格式化存到文档中（也就是存到硬盘里，不用怕存到内存一断电就没了）。以下是一般的文件操作思路：
#1 打开文件，得到文件内容并赋值给一个变量 #2 修改文件内容，增删改查等方式 #3 将修改的文件内容存回文件 #4 关闭文件
#1 打开文件nick.txt，并赋值给变量f，方便后续操作用 f = open(‘nick.txt‘, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) # 默认打开模式就为r #2 通过read命令获得变量f的内容，并赋值给变量data，方便对内容进行增删改查 data = f.read() # 读取所有内容 data = f.readline() # 读取一行内容 data = f.readlines() # 读取每一行内容，并存放在列表 #3 关闭文件 f.close()
#1 以“w”模式打开文件nick.txt，并赋值给变量f，方便后续操作用 f = open(‘nick.txt‘, ‘w‘, encoding=‘utf-8‘) #2 通过write命令覆盖变量f的内容 f.write("01010101") # 注意！原内容会被覆盖！ f.writelines("0101010101") # 当需要将多行内容写入txt文件时用这个 #3 关闭文件 f.close()
#1 以“a”模式打开文件nick.txt，并赋值给变量f，方便后续操作用 f = open(‘nick.txt‘, ‘a‘, encoding=‘utf-8‘) #2 通过write命令覆盖变量f的内容 f.write("\n01010101") # 注意！新内容会追加在原内容的后面！ #3 关闭文件 f.close()
能学到这里，证明你对最最最基础的语法已经有了一定的了解。现在写几十行甚至上百行代码实现一些基本功能已经不是问题了。或许你已经感受到，写代码时经常会重复用到一些语句，而且频次还较高，这样看起来很low，如果能有办法将这些常用的语句整合到一个地方，然后每次调用这个地方的内容，就不用重复写同一些代码了，对不？所以函数就出现了！！！这里的函数不是数学中常说的函数，而是这类重复功能归集到一起的统称。
这部分之所以说是上升了一个难度，并不是说内容难，而是因为你如果不用函数，依然可以实现功能。而用函数能让代码优雅，更容易被维护。这是一种思维层次的改变，并不是你学懂了就能用出来的。换句话说，如果你没有编程经验，你怎么知道某些方法会重复？你怎么知道某些代码会被经常使用？所以没有经验的时候，是无法顺利用出函数的。对于入门者，这是一道坎！只有告诉自己，即使代码low，先写，重复就重复，通过第二版去将重复的内容写成函数，不断修改和优化代码。切忌一步登天。也不要因为写不出函数而气馁。说到底，就是积累得还不够而已。解释完函数存在意义，我们一起来看看函数的分类。
# 使用函数前必须要先定义函数，再使用。就像先有了一只篮球，才能开始一场篮球比赛一样。定义函数，可以是内置的，也可以是自定义的： #1 内置函数 还记得之前我们在人与机器交互那小节中提及的input功能吗？其实这里的input就是一种函数，而且是被内置好的，也就是启动Python时就会附带定义好的。这是为了方便开发时，不用再针对一些简单的功能重复定义。对于内置函数，我们可以拿来就用而无需事先定义，见下表。 #2 自定义函数 由于内置函数的功能都相对简单，并无法应对复杂的需求。这就需要我们自己根据需求，事先定制好我们自己的函数来实现某种功能，在遇到应用场景时，调用自定义的函数即可。例如在一次计算中，我们可以定义一个函数来处理加法，只需要将内容传进去，就会返回加法的结果。
以下是常用的内置函数↓↓↓
# 逻辑大概是这样的： def 函数名(参数1,参数2,参数3,...): # 定义了函数，函数名最好能够精炼概括要做的事情 ‘‘‘注释‘‘‘ 函数体 # 具体函数要做的事情，函数的主体内容 return 返回的值 # 让函数结束时返回一个东西，可以返回值，甚至函数，遇到return语句，函数就会停止执行并返回结果
# 举个栗子 def id_verification(account, password): ””” 定义了一个id验证函数用于验证输入账号是否正确。 :param account: 账号 :param password: 密码 :return: 认证结果 ””” if account == ‘nick‘ and password == ‘1234‘: return ‘Welcome back!‘ else: return ‘invalid account or password‘
# 定义了函数就是为了用，不然定义来干嘛对不对？那如何调用呢？就像上面的栗子，如果要调用id_verification函数，可以这样写 account = input(‘account:‘).strip() password = input(‘password:‘).strip() id_verification(account, password) # 调用函数，并传入account和password两个参数，如果仅仅只有id_verification，没有括号，函数是不会被调用的 # 调用函数后，参数会被送进函数进行运算。最终得出结果取决于自定义函数的返回值。有时候定义函数不一定要传入参数。像下面的例子，括号里是空的。
# 谈到函数的参数，就要知道什么叫实参和形参，简单理解即可 def calc(x, y): # 这里的x和y就是形参，等着别人赋值给自己 res = x ** y return res c = calc(1, 2) # 这里的1和2就是实参，等着传值给别人 print(c)
# 了解完什么是形参和实参后，我们来看看一些更实用的例子。 def register(name, age, country): # 定义一个函数，让用户传入基础资料并打印 print("name:", name) print("age:", age) print("country:", country) register("nick", 18, "China") ... # 关键参数 # 如果100个用户都是来自于中国，那其实可以设置一个默认值，这个时候就出现了关键参数 def register(name, age, country="China"): print("name:", name) print("age:", age) print("country:", country) register("nick", 18) # 这样就不用输入了~100个用户都省了事 register("alex", 18, country="USA") # 当出现一个特殊的，这样写就好了 ... # 非固定参数 # 对于在定义函数时不知道将来会传什么进来的，可以这样写 def register(name, age, *args, **kwargs): print(name, age, args, kwargs) # 调用函数 register("nick", 18, "China", "Guangdong", course="Python", gender="male") # 输出 # nick 18 (China, Guangdong) {‘course‘= ‘Python‘, ‘gender‘= ‘male‘} ... # *args会生成一个元组 # **kwargs会生成一个字典
# 其实在函数里面，也是可以调用已定义好的函数，也可以定义函数。 def f1(): # 定义函数f1 print(‘f1‘) def f2(): # 定义函数f2 def f3(): # 在函数f2内定义函数f3 print(‘f3‘) f3() # 执行函数f3，如果没有这一行，则不会执行函数f3 print(‘f2‘) def f4(): f1() f2() # 调用已定义好的函数f2 # 这种函数套函数，就是嵌套函数，在以后的编程会较为常用，很锻炼逻辑的哦~
# 函数里面的参数不仅可以接收变量，也可以接收其他函数，一起看这个高阶函数例子 def add(x, y, func): print(func(x) + func(y)) # 两数绝对值相加 add(1, 2, abs) # abs是内置函数，代表绝对值
# 如果一个函数在内部调取自己，就叫递归 def calc(n) print(n) if int(n / 2) == 0: return n return calc(int(n / 2)) calc(10) #输出 10 5 2 1
# 上面的例子里存在一个问题，我们可以直接输入f1(), f2()或f4()来调用函数，但我们无法直接输入f3()调用函数f3，这样会报错，那是为什么呢？ # 简单来说，就是因为函数f3在函数f2内，函数f3在局部，并不是全局。在全局的位置查看不了局部，但是在局部可以查看全局。就像上面的函数f4里，可以在局部调用全局的函数f1和f2。 # 复杂来说，就需要引入名称空间这个新名词。名称空间储存的是变量名和变量值的关系。例如n = 1，名称空间就储存着n和1的关系。 # 计算机在查找名称空间的过程是有顺序的，先查看局部的名称空间，然后才是全局的名称空间，这就是为什么当计算机在找到局部名称空间时，可以找到全局名称空间。反之则不可以。属于先后顺序问题！ # 完整来说，整个名称空间查找顺序可以简写为4个字母：LEGB 也称为作用域。 Locals 是函数内的名称空间 Enclosing 上一级嵌套函数的名称空间（闭包中常见，后面会讲闭包） Globals 全局变量，函数定义所在模块的名称空间 Builtins 内置模块的名称空间
# 记住一个词，叫lambda；lambda函数常与其他函数搭配使用，从而节省代码量，看一下下面的例子。 # 一般来说，如果要计算一堆数各自的平方，我们需要先定义一个计算平方的函数，然后再通过map内置函数，将数导进去进行平方，看代码↓↓↓ def square(x): return x ** 2 list(map(square, [1, 2, 3, 4, 5])) # 由于是内置函数，不用定义直接使用，得到一个列表 # 如果用lambda，就可以节省一些代码，不用定义square函数，直接套进map函数使用 list(map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])) # 对于那种不常用的功能，可以通过lambda来节省代码，用完即弃。
# 函数里套了函数，外层函数被调用时，返回了内层函数的内存地址，执行内层函数时，内层函数调用外层函数局部变量的值，这种关系就是闭包。一起看下面这个例子 def outer(x): def inner(y): return x + y return inner # 只返回了inner的内存地址，没有括号，没有执行inner函数 a = outer(2) # 执行了外层outer函数 print(a) 返回了inner的内存地址 print(a(3)) # 执行inner函数，inner函数调用了外层函数的局部变量x = 2 返回了5
很多程序已经写完，且经过大量用户使用后，已无其他bug反馈，就可以认为该程序已经能稳定运行了。如果要增加新功能，有一个约定俗成的原则就是不能修改已经稳定运行的程序，只能加，不能改，毕竟谁都不是神，谁都无法保证改了之后是否会产生新的bug，特别是上百万行代码的程序，一旦发现新的bug，debug起来不是开玩笑的。因此，必须要用特定的方法去加入新功能，这个时候就有了装饰器存在的价值。一起看下面这个例子。
# 假设我一开始写了这些代码（假设有几十万行），并且经过了长久验证，已稳定运行。 def bar(): # 定义了函数bar，用来打印某段话。 print("I am bar") # 假设这里是几十万行代码，有各种复杂的逻辑 ...
bar() # 执行该函数
# 如果我突然想加一个功能，希望用户输入自己的名字后，才执行这几十万行代码，我不能动这些稳定运行的代码。所以我只能用装饰器，加功能。我们先感性认识一下装饰器长什么样子。接下去会一步一步解释。 def login(func): # 在原本的几十万行代码上，加入了这么一个【装饰器】（函数） def collect_name(*args, **kwargs): # 函数里套了函数 input("name:") # 让用户输入名字 return func(*args, **kwargs) # 返回了外层函数参数名的函数（与闭包概念类似） return collect_name # 返回内层函数的内存地址，注意这里没有括号，所以是返回内存地址，而不是执行函数 @login # 语法糖，让下面的函数不止运行自己，还运行与语法糖同名的函数 def bar(): # 定义了函数bar，用来打印某段话。 print("I am bar") # 假设这里是几十万行代码，有各种复杂的逻辑 ... bar() # 执行该函数，调用bar函数的同时，调用login函数，这样就做到了没有动原本的代码，又增加了新功能的目的
# 下面我们来一步一步分析这个运行过程，请按照【数字顺序】阅读，建议多看几遍，一遍是看不懂的 def login(func): # 2、因为语法糖的原因，这里的函数绑定成login(bar) def collect_name(*args, **kwargs): # 5、执行了login函数内部的collect_name函数 input("name:") # 6、让用户输入名字 return func(*args, **kwargs) # 7、执行bar函数 return collect_name # 3、不执行内部函数，直接将collect_name内存地址（不带括号时）返回 @login # 1、程序经过了上面的函数login，再来到这个语法糖。这个语法糖的目的是绑定下面这个函数bar，当执行下面这个函数bar时，也同时调用与语法糖同名的函数login。 def bar(): print("I am bar") # 8、执行并打印 ... bar() # 4、执行该函数，实际上会执行了函数bar本身，也执行了函数login(bar)(),也就是collect_name函数
# 生成器 g = (x * x for x in range(10)) >>>next(g) 1 >>>next(g) 4 >>>next(g) 9 >>>next(g) 16 >>>next(g) 25 # 如果所有值都需要next去调出，会疯掉的吧。不如用for，值用完了还不会报错 g = (x * x for x in range(10)) for n in g: print(n)
# 迭代器 # 判断一个对象是否为可迭代对象 from collections import Iterable a = isinstance([], Iterable) print(a) # 返回True # 判断一个对象是否为迭代器 from collections import Iterable b = isinstance([], Iterator) print(b) # 返回False # 将其转成迭代器，用itor函数 from collections import Iterable b = isinstance(iter([]), Iterator) print(b) # 返回True
终于送走了函数，说明在中级的路上已越走越稳了。别忘记多做project，将上面的内容用在实战中。有一件事是可以肯定的，如果你曾经用过某个知识点，并且解决了问题，这个知识点会记得比其他都要牢固。不断用，不断试错。加油！！！
模块这一部分，简直就是Python的精华所在。为什么近年来Python越来越多人用？那是因为不同的功能模块越来越完善。（不禁感叹这个世界牛人真多啊~~~）大神们通过自己的努力，将写好的Python文件打包，放到网上，让大家随意下载使用。这些模块覆盖的细分领域越来越广，从金融、医疗、数学到高新科技，几乎一切你能想象的领域都有现成的模块可以下载。大家如果想多了解更多模块可以到这个网址https://pypi.python.org/pypi，根据自己喜欢的方向去寻找吧~~或许在不久的将来，你也能上传你的作品。
模块的存在大大节省了我们的开发时间，毕竟大神已经为我们准备好的工具，不用白不用，对吧？那我们先来看看模块分了几种：
# 内置标准模块。有一些模块在安装Python时就会一并装入。可以理解为官方版本的模块。 # 第三方开源模块。由世界各地的大神撰写并上传，我们可以通过Pycharm等下载安装使用。 # 自定义模块。就是自己写出来的程序，自己打包，自己用。
# 有不少表达式可以用来导入模块，根据不同情况而定，常用的有以下几种： import module from module import settings from . import module
# 是时候动起来了。快！动手打开Pycharm，建个文件夹printer，文件夹里新建两个py文件，分别写入以下内容。如下 # printer文件夹 # test.py文件 from hello import say_hi say_hi() # hello.py文件 def say_hi(): print("hello world") # 概括点来说，这两个文件其实可以看作是一个程序，目的是打印某句话。test文件作为程序入口，调用其他模块来辅助实现这个功能。
# 包（Package） # 上面的例子，我们用了一个文件夹，两个py文件，实现了打印某句话的功能程序。这类打印功能我们就统一放在printer这个文件夹里。像这样一个文件夹里存放多个模块文件，就称这个文件夹为【包】 # 上面的printer文件夹，为了能成为包，还需要在文件夹中加入__init__.py文件，从而告诉程序这是个包 # 像一些比较大型的项目，如微信等，也是将不同功能用不同包分开，例如朋友圈功能和聊天功能分开等。。然后包和包之间互相调用来实现功能。这是为了更加方便运维团队维护代码
# 为了调取不同包里的模块，有时候需要铺设好一条路。就像铁路一样，通了才有火车的身影 # 下面的例子，为了能够读取到另外一个文件夹account下的json文件，我们需要铺出一条路给程序，为此需要用到两个内置模块，os和sys，下面就导入一下 import sys import os # 当前文件路径向上返回两级，将路径赋值于DIR（大写表示常量，代表不变） DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) # 将这条路加入到环境变量里面，这样Python才会去找这条路找文件 sys.path.append(DIR) # 往DIR路径后加入account和json.json，拼接出json文件的完整路径，可以直接用于open os.path.join(DIR, ‘account‘, ‘json.json‘)
# time模块是常常用来显示、计算各种格式的时间，下面是几个常用的，我们暂时不求多，只求用得着 time.time() # 返回当前时间的时间戳（就是一串数字） time.sleep() # 延迟执行，括号里写上时间即可，单位为秒。 time.strftime() # 举例：time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()) # 输出‘2018-07-06 00:00:00‘
# 直接来看两个例子 # 生成随机6位数密码，是不是和一些网站登录时要你输入的验证码很像 import random import string numbers = " ".join(random.sample(string.ascii_lowercase + string.digits, 6)) print(numbers) # 这样每次打印都会是不同的6位数字或字母，而且没有空格 # 洗牌功能 import random a = [0, 1, 2, 3, 4, 5] random.shuffle(a) print(a) # 列表a的顺序会被打乱
# json模块可以存储字典，而之前我们常用的txt文件存不了字典 import json data = {"name": "nick", "age": 18} # 将data写入json文件 with open("nick.json", "w", encoding="utf-8") as db: json.dump(data, db) db.close() # 读取nick.json文件中的字典，并赋值给nick_data with open("nick.json", "r", encoding="utf-8") as db: nick_data = json.load() db.close()
# logging模块是非常常用的生成日志的模块。程序执行时，如果没有日志记录，有很多信息会有缺失，甚至不清楚谁登陆过，谁做过什么，这样是非常不安全的。因此，这个模块十分十分重要。看下面的步骤，可以配置好不同的日志内容 # 下面这个例子，是配置日志内容的过程，目的是在文件和Pycharm消息框中同时输出内容，不妨复制到Pycharm试一试 import logging # 1. 生成logger对象 logger = logging.getLogger("web") # 相当于给日志起了个名字web logger.setLevel(logging.DEBUG) # 如果不设置默认级别是WARNING，此为全局 # 2. 生成handler对象 ch = logging.StreamHandler() # 输出到屏幕 ch.setLevel(logging.INFO) # 给不同输出途径设置不同的输出日志级别，设置级别不能比全局的低 fh = logging.FileHandler("web.log") # 输出到文件 fh.setLevel(logging.WARNING) # 给不同输出途径设置不同的输出日志级别，设置级别不能比全局的低 # 2.1 把handler对象绑定到logger logger.addHandler(ch) logger.addHandler(fh) # 3. 生成formatter对象，用于自定义格式化输出内容 # 3.1 把formatter对象绑定handler对象 file_formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s‘) console_formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(lineno)d - %(message)s‘) ch.setFormatter(console_formatter) fh.setFormatter(file_formatter) logger.error(‘test log‘) logger.error(‘test log 2‘)
# 正则表达式也是一个常用的模块，甚至有的Python开发书一上来第一章第一节就讲正则表达式。爬虫等工序到最后需要用正则表达式格式化输出内容。不妨通过下面的例子看看，复制到Pycharm上玩一玩吧。不过，看完后尽量自己写一遍哦！ import re # re.match 从头开始匹配 s = ‘abc1d3e‘ b = re.match(‘[0-9]‘, s) # 要求第一个值必须是数字，否则返回None print(‘b:‘, b) f = ‘12bdfd‘ c = re.match(‘[0-9]‘, f) # 默认只能匹配到一个值 print(‘c:‘, c) # re.search 匹配包含，全局匹配 e = re.search(‘[0-9]‘, s) print(‘e:‘, e) # re.findall 匹配上值，然后以列表形式保存 g = re.findall(‘[0-9]‘, s) print(‘g:‘, g) # re.split 以匹配到的字符当做列表分隔符 s = ‘alex22jack23rain31jinxin50|mack-Oldboy‘ print(re.split(‘\d+|\||\W| ‘, s)) # ‘|‘本身作为或标识符，需要前面加‘\‘才能用于分隔 s = ‘alex22jack23rain\jinxin50|mack-Oldboy‘ print(re.split(‘\d+|\\\\|\||\W| ‘, s)) # ‘\‘本身作为标识符需要用4个才能表示一个 # re.sub 匹配字符并替换 s = ‘alex22jack23rain31jinxin50|mack-Oldboy‘ print(re.sub(‘\d+|\||\W‘, ‘_‘, s)) # 替换掉数字 h = ‘9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14‘ print(re.split(‘[-\*/+]‘, h)) print(re.split(‘\W‘, h)) i = "nick@nyu.edu" j = re.fullmatch("\w+@\w+\.(com|cn|edu|org)", i) print(j)
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