Python
简介
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
Python 的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。
基本语法
标识符
- 第一个字符必须是字母表中字母或下划线 _ 。
- 标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。
- 标识符对大小写敏感。
在 Python 3 中,可以用中文作为变量名,非 ASCII 标识符也是允许的了。
注释
Python中单行注释以 # 开头,实例如下:
#!/usr/bin/python3 # 第一个注释 print ("Hello, Python!") # 第二个注释
输出结果为:
Hello, Python!
多行注释
在 Python中,多行字符串(由三个单引号 ''' 或三个双引号 """ 包围的文本块)在某些情况下可以被视为一种实现多行注释的技巧。
多行注释用三个单引号 ''' 或者三个双引号 """ 将注释括起来
行与缩进
python最具特色的就是使用缩进来表示代码块,不需要使用大括号 {} 。
缩进的空格数是可变的,但是同一个代码块的语句必须包含相同的缩进空格数。
最后一行语句缩进数的空格数不一致,会导致运行错误
多行语句
Python 通常是一行写完一条语句,但如果语句很长,我们可以使用反斜杠 \ 来实现多行语句,例如:
total = item_one + \
item_two + \
item_three
在 [], {}, 或 () 中的多行语句,不需要使用反斜杠 \,例如:
total = ['item_one', 'item_two', 'item_three',
'item_four', 'item_five']
Python三引号
python三引号允许一个字符串跨多行,字符串中可以包含换行符、制表符以及其他特殊字符。
空行
函数之间或类的方法之间用空行分隔,表示一段新的代码的开始。类和函数入口之间也用一行空行分隔,以突出函数入口的开始。
空行与代码缩进不同,空行并不是 Python 语法的一部分。书写时不插入空行,Python 解释器运行也不会出错。但是空行的作用在于分隔两段不同功能或含义的代码,便于日后代码的维护或重构。
记住:空行也是程序代码的一部分。
多个变量赋值
Python允许同时为多个变量赋值。例如:
a = b = c = 1
也可以为多个对象指定多个变量。
a, b, c = 1, 2, "runoob"
反斜杠 \
Python 使用反斜杠 \ 转义特殊字符,如果你不想让反斜杠发生转义,可以在字符串前面添加一个 r,表示原始字符串:
>>> print('Ru\noob')
Ru
oob
>>> print(r'Ru\noob')
Ru\noob
>>>
另外,反斜杠()可以作为续行符,表示下一行是上一行的延续。也可以使用 """...""" 或者 '''...''' 跨越多行。
注意,Python 没有单独的字符类型,一个字符就是长度为1的字符串。
end 关键字
关键字end可以用于将结果输出到同一行,或者在输出的末尾添加不同的字符,实例如下:
#!/usr/bin/python3
# Fibonacci series: 斐波纳契数列
# 两个元素的总和确定了下一个数
a, b = 0, 1
while b < 1000:
print(b, end=',')
a, b = b, a+b
运行结果:
1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144,233,377,610,987,
Python3 基本数据类型
Python 中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变量才会被创建。
在 Python 中,变量就是变量,它没有类型,我们所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型。
等号(=)用来给变量赋值。
等号(=)运算符左边是一个变量名,等号(=)运算符右边是存储在变量中的值。
#!/usr/bin/python3
counter = 100 # 整型变量
miles = 1000.0 # 浮点型变量
name = "runoob" # 字符串
print (counter)
print (miles)
print (name)
Python3 中常见的数据类型有:
- Number(数字)
- String(字符串)
- bool(布尔类型)
- List(列表)
- Tuple(元组)
- Set(集合)
- Dictionary(字典)
Python3 的六个标准数据类型中:
- 不可变数据(3 个):Number(数字)、String(字符串)、Tuple(元组);
- 可变数据(3 个):List(列表)、Dictionary(字典)、Set(集合)。
此外还有一些高级的数据类型,如: 字节数组类型(bytes)。
Number(数字)
Python 支持三种不同的数值类型:
- 整型(int) - 通常被称为是整型或整数,是正或负整数,不带小数点。Python3 整型是没有限制大小的,可以当作 Long 类型使用,所以 Python3 没有 Python2 的 Long 类型。布尔(bool)是整型的子类型。
- 浮点型(float) - 浮点型由整数部分与小数部分组成,浮点型也可以使用科学计数法表示(2.5e2 = 2.5 x 102 = 250)
- 复数( (complex)) - 复数由实数部分和虚数部分构成,可以用a + bj,或者complex(a,b)表示, 复数的实部a和虚部b都是浮点型。
在Python 3里,只有一种整数类型 int,表示为长整型,没有 python2 中的 Long。
像大多数语言一样,数值类型的赋值和计算都是很直观的。
内置的 type() 函数可以用来查询变量所指的对象类型。
此外还可以用 isinstance 来判断:
>>> a = 111 >>> isinstance(a, int) True >>>
sinstance 和 type 的区别在于:
- type()不会认为子类是一种父类类型。
- isinstance()会认为子类是一种父类类型。
- complex(x) 将x转换到一个复数,实数部分为 x,虚数部分为 0。
- complex(x, y) 将 x 和 y 转换到一个复数,实数部分为 x,虚数部分为 y。x 和 y 是数字表达式。
注意:
- 1、Python可以同时为多个变量赋值,如a, b = 1, 2。
- 2、一个变量可以通过赋值指向不同类型的对象。
- 3、数值的除法包含两个运算符:/ 返回一个浮点数,// 返回一个整数。
- 4、在混合计算时,Python会把整型转换成为浮点数。
String(字符串)
Python中的字符串用单引号 ' 或双引号 " 括起来,同时使用反斜杠 \ 转义特殊字符。
字符串的截取的语法格式如下:
变量[头下标:尾下标]
索引值以 0 为开始值,-1 为从末尾的开始位置。
加号 + 是字符串的连接符, 星号 * 表示复制当前字符串,与之结合的数字为复制的次数。实例如下:
#!/usr/bin/python3
str = 'Runoob'
print (str) # 输出字符串
print (str[0:-1]) # 输出第一个到倒数第二个的所有字符
print (str[0]) # 输出字符串第一个字符
print (str[2:5]) # 输出从第三个开始到第五个的字符
print (str[2:]) # 输出从第三个开始的后的所有字符
print (str * 2) # 输出字符串两次,也可以写成 print (2 * str)
print (str + "TEST") # 连接字符串
运行结果:
Runoob
Runoo
R
noo
noob
RunoobRunoob
RunoobTEST
与 C 字符串不同的是,Python 字符串不能被改变。向一个索引位置赋值,比如 word[0] = 'm' 会导致错误。
注意:
- 1、反斜杠可以用来转义,使用r可以让反斜杠不发生转义。
- 2、字符串可以用+运算符连接在一起,用*运算符重复。
- 3、Python中的字符串有两种索引方式,从左往右以0开始,从右往左以-1开始。
- 4、Python中的字符串不能改变。
List(列表)
List(列表) 是 Python 中使用最频繁的数据类型。
列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。列表中元素的类型可以不相同,它支持数字,字符串甚至可以包含列表(所谓嵌套)。
列表是写在方括号 [] 之间、用逗号分隔开的元素列表。
和字符串一样,列表同样可以被索引和截取,列表被截取后返回一个包含所需元素的新列表。
你可以对列表的数据项进行修改或更新,你也可以使用 append() 方法来添加列表项,可以使用 del 语句来删除列表的的元素
列表截取的语法格式如下:
变量[头下标:尾下标]
索引值以 0 为开始值,-1 为从末尾的开始位置。
加号 + 是列表连接运算符,星号 * 是重复操作。
#!/usr/bin/python3 list = [ 'abcd', 786 , 2.23, 'runoob', 70.2 ] tinylist = [123, 'runoob'] print (list) # 输出完整列表 print (list[0]) # 输出列表第一个元素 print (list[1:3]) # 从第二个开始输出到第三个元素 print (list[2:]) # 输出从第三个元素开始的所有元素 print (tinylist * 2) # 输出两次列表 print (list + tinylist) # 连接列表
运行结果:
['abcd', 786, 2.23, 'runoob', 70.2] abcd [786, 2.23] [2.23, 'runoob', 70.2] [123, 'runoob', 123, 'runoob'] ['abcd', 786, 2.23, 'runoob', 70.2, 123, 'runoob']
与Python字符串不一样的是,列表中的元素是可以改变的:
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>> a[0] = 9 >>> a[2:5] = [13, 14, 15] >>> a [9, 2, 13, 14, 15, 6] >>> a[2:5] = [] # 将对应的元素值设置为 [] >>> a [9, 2, 6]
注意:
- z1、List写在方括号之间,元素用逗号隔开。
- 2、和字符串一样,list可以被索引和切片。
- 3、List可以使用+操作符进行拼接。
- 4、List中的元素是可以改变的。
Python 列表截取可以接收第三个参数,参数作用是截取的步长,以下实例在索引 1 到索引 4 的位置并设置为步长为 2(间隔一个位置)来截取字符串:
如果第三个参数为负数表示逆向读取,以下实例用于翻转字符串:
def reverseWords(input):
# 通过空格将字符串分隔符,把各个单词分隔为列表
inputWords = input.split(" ")
# 翻转字符串
# 假设列表 list = [1,2,3,4],
# list[0]=1, list[1]=2 ,而 -1 表示最后一个元素 list[-1]=4 ( 与 list[3]=4 一样)
# inputWords[-1::-1] 有三个参数
# 第一个参数 -1 表示最后一个元素
# 第二个参数为空,表示移动到列表末尾
# 第三个参数为步长,-1 表示逆向
inputWords=inputWords[-1::-1]
# 重新组合字符串
output = ' '.join(inputWords)
return output
if __name__ == "__main__":
input = 'I like runoob'
rw = reverseWords(input)
print(rw)
结果为:
runoob like I
有以下方法:
Tuple(元组)
元组(tuple)与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改。元组写在小括号 () 里,元素之间用逗号隔开。
元组中的元素类型也可以不相同:
#!/usr/bin/python3 tuple = ( 'abcd', 786 , 2.23, 'runoob', 70.2 ) tinytuple = (123, 'runoob') print (tuple) # 输出完整元组 print (tuple[0]) # 输出元组的第一个元素 print (tuple[1:3]) # 输出从第二个元素开始到第三个元素 print (tuple[2:]) # 输出从第三个元素开始的所有元素 print (tinytuple * 2) # 输出两次元组 print (tuple + tinytuple) # 连接元组
运行结果:
('abcd', 786, 2.23, 'runoob', 70.2) abcd (786, 2.23) (2.23, 'runoob', 70.2) (123, 'runoob', 123, 'runoob') ('abcd', 786, 2.23, 'runoob', 70.2, 123, 'runoob')
可以把字符串看作一种特殊的元组
构造包含 0 个或 1 个元素的元组比较特殊,所以有一些额外的语法规则
tup1 = () # 空元组
tup2 = (20,) # 一个元素,需要在元素后添加逗号
string、list 和 tuple 都属于 sequence(序列)
注意:
- 1、与字符串一样,元组的元素不能修改。
- 2、元组也可以被索引和切片,方法一样。
- 3、注意构造包含 0 或 1 个元素的元组的特殊语法规则。
- 4、元组也可以使用+操作符进行拼接。
Set(集合)
Python 中的集合(Set)是一种无序、可变的数据类型,用于存储唯一的元素。
集合中的元素不会重复,并且可以进行交集、并集、差集等常见的集合操作。
在 Python 中,集合使用大括号 {} 表示,元素之间用逗号 , 分隔。
另外,也可以使用 set() 函数创建集合。
注意:创建一个空集合必须用 set() 而不是 { },因为 { } 是用来创建一个空字典。
创建格式:
parame = {value01,value02,...} 或者 set(value)
#!/usr/bin/python3
sites = {'Google', 'Taobao', 'Runoob', 'Facebook', 'Zhihu', 'Baidu'}
print(sites) # 输出集合,重复的元素被自动去掉
# 成员测试
if 'Runoob' in sites :
print('Runoob 在集合中')
else :
print('Runoob 不在集合中')
# set可以进行集合运算
a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a)
print(a - b) # a 和 b 的差集
print(a | b) # a 和 b 的并集
print(a & b) # a 和 b 的交集
print(a ^ b) # a 和 b 中不同时存在的元素
运行结果:
{'Zhihu', 'Baidu', 'Taobao', 'Runoob', 'Google', 'Facebook'}
Runoob 在集合中
{'b', 'c', 'a', 'r', 'd'}
{'r', 'b', 'd'}
{'b', 'c', 'a', 'z', 'm', 'r', 'l', 'd'}
{'c', 'a'}
{'z', 'b', 'm', 'r', 'l', 'd'}
Dictionary(字典)
字典(dictionary)是Python中另一个非常有用的内置数据类型。
列表是有序的对象集合,字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于:字典当中的元素是通过键来存取的,而不是通过偏移存取。
字典是一种映射类型,字典用 { } 标识,它是一个无序的 键(key) : 值(value) 的集合。
键(key)必须使用不可变类型。
在同一个字典中,键(key)必须是唯一的。
实例:
#!/usr/bin/python3
dict = {}
dict['one'] = "1 - 菜鸟教程"
dict[2] = "2 - 菜鸟工具"
tinydict = {'name': 'runoob','code':1, 'site': 'www.runoob.com'}
print (dict['one']) # 输出键为 'one' 的值
print (dict[2]) # 输出键为 2 的值
print (tinydict) # 输出完整的字典
print (tinydict.keys()) # 输出所有键
print (tinydict.values()) # 输出所有值
运行结果:
1 - 菜鸟教程
2 - 菜鸟工具
{'name': 'runoob', 'code': 1, 'site': 'www.runoob.com'}
dict_keys(['name', 'code', 'site'])
dict_values(['runoob', 1, 'www.runoob.com'])
注意:
- 1、字典是一种映射类型,它的元素是键值对。
- 2、字典的关键字必须为不可变类型,且不能重复。
- 3、创建空字典使用 **{ }**。
Python数据类型转换
Python3 运算符
算数运算符
加减乘除取余与C语言一样
Python 比较运算符
与C语言一致
Python赋值运算符
其余与C语言一致
位运算
Python逻辑运算符
Python语言支持逻辑运算符,以下假设变量 a 为 10, b为 20:
Python成员运算符
除了以上的一些运算符之外,Python还支持成员运算符,测试实例中包含了一系列的成员,包括字符串,列表或元组。
Python身份运算符
身份运算符用于比较两个对象的存储单元
注: id() 函数用于获取对象内存地址。
Python运算符优先级
以下表格列出了从最高到最低优先级的所有运算符, 相同单元格内的运算符具有相同优先级。 运算符均指二元运算,除非特别指出。 相同单元格内的运算符从左至右分组(除了幂运算是从右至左分组):
数学函数
随机数函数
三角函数
数学常量
Python3 条件控制
if 语句
Python 中用 elif 代替了 else if,所以if语句的关键字为:if – elif – else。
注意:
- 1、每个条件后面要使用冒号 :,表示接下来是满足条件后要执行的语句块。
- 2、使用缩进来划分语句块,相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。
- 3、在 Python 中没有 switch...case 语句,但在 Python3.10 版本添加了 match...case,功能也类似
match...case
match 后的对象会依次与 case 后的内容进行匹配,如果匹配成功,则执行匹配到的表达式,否则直接跳过,_ 可以匹配一切。(不用C语言的break)
case _: 类似于 C 和 Java 中的 default:,当其他 case 都无法匹配时,匹配这条,保证永远会匹配成功。
match subject:
case <pattern_1>:
<action_1>
case <pattern_2>:
<action_2>
case <pattern_3>:
<action_3>
case _:
<action_wildcard>
一个 case 也可以设置多个匹配条件,条件使用 | 隔开,例如:
...
case 401|403|404:
return "Not allowed"
循环语句
while 循环
Python 中 while 语句的一般形式:
while 判断条件(condition): 执行语句(statements)……
同样需要注意冒号和缩进。
在 Python 中没有 do..while 循环。
while 循环使用 else 语句
如果 while 后面的条件语句为 false 时,则执行 else 的语句块。
语法格式如下:
while <expr>:
<statement(s)>
else:
<additional_statement(s)>
for 语句
Python for 循环可以遍历任何可迭代对象,如一个列表或者一个字符串。
#!/usr/bin/python3
sites = ["Baidu", "Google","Runoob","Taobao"]
for site in sites:
print(site)
for...else
在 Python 中,for...else 语句用于在循环结束后执行一段代码。
for x in range(6):
print(x)
else:
print("Finally finished!")
break 和 continue
break 语句可以跳出 for 和 while 的循环体。如果你从 for 或 while 循环中终止,任何对应的循环 else 块将不执行。
continue 语句被用来告诉 Python 跳过当前循环块中的剩余语句,然后继续进行下一轮循环
pass 语句
Python pass是空语句,是为了保持程序结构的完整性。
Python3 面向对象
- **类(Class): **用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
- 方法:类中定义的函数。
- 类变量:类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。
- 数据成员:类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。
- 方法重写:如果从父类继承的方法不能满足子类的需求,可以对其进行改写,这个过程叫方法的覆盖(override),也称为方法的重写。
- 局部变量:定义在方法中的变量,只作用于当前实例的类。
- 实例变量:在类的声明中,属性是用变量来表示的,这种变量就称为实例变量,实例变量就是一个用 self 修饰的变量。
- 继承:即一个派生类(derived class)继承基类(base class)的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如,有这样一个设计:一个Dog类型的对象派生自Animal类,这是模拟"是一个(is-a)"关系(例图,Dog是一个Animal)。
- 实例化:创建一个类的实例,类的具体对象。
- 对象:通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员(类变量和实例变量)和方法。
类的方法
在类的内部,使用 def 关键字来定义一个方法,与一般函数定义不同,类方法必须包含参数 self, 且为第一个参数,self 代表的是类的实例。
继承(py允许多继承)
**子类(派生类 DerivedClassName)会继承父类(基类 BaseClassName)的属性和方法。 **
单继承
#!/usr/bin/python3
#类定义
class people:
#定义基本属性
name = ''
age = 0
#定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
__weight = 0
#定义构造方法
def __init__(self,n,a,w):
self.name = n
self.age = a
self.__weight = w
def speak(self):
print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))
#单继承示例
class student(people):
grade = ''
def __init__(self,n,a,w,g):
#调用父类的构函
people.__init__(self,n,a,w)
self.grade = g
#覆写父类的方法
def speak(self):
print("%s 说: 我 %d 岁了,我在读 %d 年级"%(self.name,self.age,self.grade))
s = student('ken',10,60,3)
s.speak()
多继承
Python同样有限的支持多继承形式。多继承的类定义形如下例:
class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3): <statement-1> . . . <statement-N>
需要注意圆括号中父类的顺序,若是父类中有相同的方法名,而在子类使用时未指定,python从左至右搜索 即方法在子类中未找到时,从左到右查找父类中是否包含方法。
#!/usr/bin/python3
#类定义
class people:
#定义基本属性
name = ''
age = 0
#定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
__weight = 0
#定义构造方法
def __init__(self,n,a,w):
self.name = n
self.age = a
self.__weight = w
def speak(self):
print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))
#单继承示例
class student(people):
grade = ''
def __init__(self,n,a,w,g):
#调用父类的构函
people.__init__(self,n,a,w)
self.grade = g
#覆写父类的方法
def speak(self):
print("%s 说: 我 %d 岁了,我在读 %d 年级"%(self.name,self.age,self.grade))
#另一个类,多继承之前的准备
class speaker():
topic = ''
name = ''
def __init__(self,n,t):
self.name = n
self.topic = t
def speak(self):
print("我叫 %s,我是一个演说家,我演讲的主题是 %s"%(self.name,self.topic))
#多继承
class sample(speaker,student):
a =''
def __init__(self,n,a,w,g,t):
student.__init__(self,n,a,w,g)
speaker.__init__(self,n,t)
test = sample("Tim",25,80,4,"Python")
test.speak() #方法名同,默认调用的是在括号中参数位置排前父类的方法
类属性与方法
类的私有属性
__private_attrs:两个下划线开头,声明该属性为私有,不能在类的外部被使用或直接访问。在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs。
类的方法
在类的内部,使用 def 关键字来定义一个方法,与一般函数定义不同,类方法必须包含参数 self,且为第一个参数,self 代表的是类的实例。
self 的名字并不是规定死的,也可以使用 this,但是最好还是按照约定使用 self。
类的私有方法
__private_method:两个下划线开头,声明该方法为私有方法,只能在类的内部调用 ,不能在类的外部调用。self.__private_methods。
实例:
#!/usr/bin/python3
class JustCounter:
__secretCount = 0 # 私有变量
publicCount = 0 # 公开变量
def count(self):
self.__secretCount += 1
self.publicCount += 1
print (self.__secretCount)
counter = JustCounter()
counter.count()
counter.count()
print (counter.publicCount)
print (counter.__secretCount) # 报错,实例不能访问私有变量
类的专有方法:
- init : 构造函数,在生成对象时调用
- del : 析构函数,释放对象时使用
- repr : 打印,转换
- setitem : 按照索引赋值
- getitem: 按照索引获取值
- len: 获得长度
- cmp: 比较运算
- call: 函数调用
- add: 加运算
- sub: 减运算
- mul: 乘运算
- truediv: 除运算
- mod: 求余运算
- pow: 乘方
Python3 标准库概览
Python 标准库非常庞大,所提供的组件涉及范围十分广泛,使用标准库我们可以让您轻松地完成各种任务。
以下是一些 Python3 标准库中的模块:
- os 模块:os 模块提供了许多与操作系统交互的函数,例如创建、移动和删除文件和目录,以及访问环境变量等。
- sys 模块:sys 模块提供了与 Python 解释器和系统相关的功能,例如解释器的版本和路径,以及与 stdin、stdout 和 stderr 相关的信息。
- time 模块:time 模块提供了处理时间的函数,例如获取当前时间、格式化日期和时间、计时等。
- datetime 模块:datetime 模块提供了更高级的日期和时间处理函数,例如处理时区、计算时间差、计算日期差等。
- random 模块:random 模块提供了生成随机数的函数,例如生成随机整数、浮点数、序列等。
- math 模块:math 模块提供了数学函数,例如三角函数、对数函数、指数函数、常数等。
- re 模块:re 模块提供了正则表达式处理函数,可以用于文本搜索、替换、分割等。
- json 模块:json 模块提供了 JSON 编码和解码函数,可以将 Python 对象转换为 JSON 格式,并从 JSON 格式中解析出 Python 对象。
- urllib 模块:urllib 模块提供了访问网页和处理 URL 的功能,包括下载文件、发送 POST 请求、处理 cookies 等。
- Tkinter: Tkinter 模块(Tk 接口)是 Python 的标准 Tk GUI 工具包的接口 .Tk 和 Tkinter 可以在大多数的 Unix 平台下使用,同样可以应用在 Windows 和 Macintosh 系统里。Tk8.0 的后续版本可以实现本地窗口风格,并良好地运行在绝大多数平台中。
Python3 正则表达式
正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。
在 Python 中,使用 re 模块来处理正则表达式。
re 模块提供了一组函数,允许你在字符串中进行模式匹配、搜索和替换操作。
re 模块使 Python 语言拥有完整的正则表达式功能
re.match函数
re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,如果不是起始位置匹配成功的话,match() 就返回 None。
函数语法:
re.match(pattern, string, flags=0)
我们可以使用 group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。
#!/usr/bin/python import re print(re.match('www', 'www.runoob.com').span()) # 在起始位置匹配 print(re.match('com', 'www.runoob.com')) # 不在起始位置匹配
运行结果:
(0, 3) None
re.search方法
re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。
函数语法:
re.search(pattern, string, flags=0)
re.match 与 re.search的区别
re.match 只匹配字符串的开始,如果字符串开始不符合正则表达式,则匹配失败,函数返回 None,而 re.search 匹配整个字符串,直到找到一个匹配。
检索和替换
Python 的re模块提供了re.sub用于替换字符串中的匹配项。
语法:
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
参数:
- pattern : 正则中的模式字符串。
- repl : 替换的字符串,也可为一个函数。
- string : 要被查找替换的原始字符串。
- count : 模式匹配后替换的最大次数,默认 0 表示替换所有的匹配。
- flags : 编译时用的匹配模式,数字形式。
前三个为必选参数,后两个为可选参数。
实例:
#!/usr/bin/python3
import re
phone = "2004-959-559 # 这是一个电话号码"
# 删除注释
num = re.sub(r'#.*$', "", phone)
print ("电话号码 : ", num)
# 移除非数字的内容
num = re.sub(r'\D', "", phone)
print ("电话号码 : ", num)
运行结果:
电话号码 : 2004-959-559
电话号码 : 2004959559
compile 函数
compile 函数用于编译正则表达式,生成一个正则表达式( Pattern )对象,供 match() 和 search() 这两个函数使用。
语法格式为:
re.compile(pattern[, flags])
参数:
- pattern : 一个字符串形式的正则表达式
- flags 可选,表示匹配模式,比如忽略大小写,多行模式等,具体参数为:
- 这些标志可以单独使用,也可以通过按位或(|)组合使用。例如,re.IGNORECASE | re.MULTILINE 表示同时启用忽略大小写和多行模式。
- re.IGNORECASE 或 re.I - 使匹配对大小写不敏感
- re.L 表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境
- re.MULTILINE 或 re.M - 多行模式,改变 ^ 和 $ 的行为,使它们匹配字符串的每一行的开头和结尾。
- re.DOTALL 或 re.S - 使 . 匹配包括换行符在内的任意字符。
- re.ASCII - 使 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 仅匹配 ASCII 字符。
- re.VERBOSE 或 re.X - 忽略空格和注释,可以更清晰地组织复杂的正则表达式。
这些标志可以单独使用,也可以通过按位或(|)组合使用。例如,re.IGNORECASE | re.MULTILINE 表示同时启用忽略大小写和多行模式。
findall
在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串,并返回一个列表,如果有多个匹配模式,则返回元组列表,如果没有找到匹配的,则返回空列表。
注意: match 和 search 是匹配一次 findall 匹配所有。
语法格式为:
re.findall(pattern, string, flags=0) 或 pattern.findall(string[, pos[, endpos]])
参数:
- pattern 匹配模式。
- string 待匹配的字符串。
- pos 可选参数,指定字符串的起始位置,默认为 0。
- endpos 可选参数,指定字符串的结束位置,默认为字符串的长度。
实例:查找字符串中的所有数字:
import re
result1 = re.findall(r'\d+','runoob 123 google 456')
pattern = re.compile(r'\d+') # 查找数字
result2 = pattern.findall('runoob 123 google 456')
result3 = pattern.findall('run88oob123google456', 0, 10)
print(result1)
print(result2)
print(result3)
运行结果:
['123', '456']
['123', '456']
['88', '12']
re.finditer
和 findall 类似,在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串,并把它们作为一个迭代器返回。
re.finditer(pattern, string, flags=0)
re.split
split 方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表,它的使用形式如下:
re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])
正则表达式对象
re.RegexObject
re.compile() 返回 RegexObject 对象。
re.MatchObject
group() 返回被 RE 匹配的字符串。
- start() 返回匹配开始的位置
- end() 返回匹配结束的位置
- span() 返回一个元组包含匹配 (开始,结束) 的位置
正则表达式修饰符 - 可选标志
正则表达式可以包含一些可选标志修饰符来控制匹配的模式。
以下标志可以单独使用,也可以通过按位或(|)组合使用。例如,re.IGNORECASE | re.MULTILINE 表示同时启用忽略大小写和多行模式。
正则表达式模式
模式字符串使用特殊的语法来表示一个正则表达式。
字母和数字表示他们自身。一个正则表达式模式中的字母和数字匹配同样的字符串。
多数字母和数字前加一个反斜杠时会拥有不同的含义。
标点符号只有被转义时才匹配自身,否则它们表示特殊的含义。
反斜杠本身需要使用反斜杠转义。
由于正则表达式通常都包含反斜杠,所以最好使用原始字符串来表示它们。模式元素(如 r'\t',等价于 \t )匹配相应的特殊字符。
一些实例:
心得体会
和其他语言对比来看,python的语法比较简单,可读性强,要实现同样功能,Python的代码量明显少于Java等语言。
在学习py和其他语言的过程中,我能深刻感觉到实践在计算机学习中不可或缺的作用,要多上手敲代码,才能做到深刻理解一门语言,用的时候不会畏手畏脚。
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