正则表达式、枚举

正则表达式与 JSON

初识正则表达式

正则表达式是一个特殊的字符序列，可以检查一个字符串是否与我们所设定的字符序列想匹配

可以用来快速检索文本和替换文本

比如，检查一串数字是不是电话号码，检查一个字符串是不是 email，把一个文本中指定的单词替换为另外一个单词

一个例子：一个字符串是否包含另一个字符串

# 检查字符串 a 中是否包含 python
a = 'c|c++|go|python|Javascript'
# 使用 python 自带的 in 来操作
print('python' in a)
# 使用正则表达式来操作
import re
r = re.findall('python', a)
print(r)

结果

True
['python']

一个例子：提取字符串 a 中的所有数字

import re

a = 'c0c++7go8python6Javascript'
r = re.findall('\d', a)
print(r)

结果

['0', '7', '8', '6']

第一个例子中的正则表达式 python 和第二个例子中的正则表达式 \d ，分别称为普通字符和元字符。

字符集

import re

s = 'abc, acc, adc, aec, afc, ahc'
# 找出字符串 s 中，中间是 c 或 f 的单词
r = re.findall('a[cf]c', s)
print(r)

# 找出 中间不是 c 或 f 的单词
r = re.findall('a[^cf]c', s)
print(r)

# 找出 中间是 c 或 d 或 e 或 f 的单词
r = re.findall('a[c-f]c', s)
print(r)

结果

['acc', 'afc']
['abc', 'adc', 'aec', 'ahc']
['acc', 'adc', 'aec', 'afc']

概括字符集

[\d] 数字字符，是 [0-9] 的概括字符集，[\D] 是 [\d] 的取反

[\w] 单词字符，是 [A-Za-z0-9_] 的概括字符集，[\W] 是 [\w] 的取反，包括 [' ', '\t', '&', '\n', '\r']

[\s] 空白字符，匹配空白字符，包括 ' ', '\t', \n', '\r' ， [\S] 匹配非空白字符

数量词

匹配字符串中的语言名称

import re

a = 'python 1111php678go'

r = re.findall('[a-z]{2,6}', a)
print(r)

结果

['python', 'php', 'go']

贪婪与非贪婪

默认是贪婪匹配，尽可能多的匹配，比如上面的例子中 [a-z]{2,6} 就会尽可能多的匹配到 6

非贪婪匹配，使用问号 [a-z]{2,6}?

import re

a = 'python 1111php678go'

r = re.findall('[a-z]{2,6}?', a)
print(r)

结果

['py', 'th', 'on', 'ph', 'go']

匹配 0 次 1 次或者无限多次

* 对前面的一个字符，匹配 0 次或 无限多 次

import re

a = 'pytho1python2pythonn3'

r = re.findall('python*', a)
print(r)

结果

['pytho', 'python', 'pythonn']

+ 对前面的一个字符，匹配 1 次或 无限多 次

import re

a = 'pytho1python2pythonn3'

r = re.findall('python+', a)
print(r)

结果

['python', 'pythonn']

? 对前面的一个字符，匹配 0 次或 1 次

import re

a = 'pytho1python2pythonn3'

r = re.findall('python?', a)
print(r)

结果

['pytho', 'python', 'python']

边界匹配符

^ 从字符串的开头开始匹配

$ 从字符串的末尾开始匹配

匹配长度为 4~8 位的字符

import re

qq = '123456789'
r = re.findall('^\d{4,8}$', qq)
print(r)

结果

[]

组

() 组

[] 字符集，中的每个字符是或的关系，() 组，中的每个字符是且的关系

3 个 python 匹配 1 次：

import re

a = 'PythonPythonPythonPythonPythonPython'
r = re.findall('(Python){3}', a)
print(r)

结果

['Python', 'Python']

匹配模式参数

小写匹配大写

import re

lanuage = 'PYTHON'

r = re.findall('python', lanuage)
print(r)

结果，匹配不到

[]

忽略大小写

import re

lanuage = 'PYTHON'

r = re.findall('python', lanuage, re.I)
print(r)

结果

['PYTHON']

. 匹配出换行符 \n 之外其他所有字符

用 . 匹配换行符：

import re

lanuage = 'PYTHON\n'

r = re.findall('python.', lanuage, re.I)
print(r)

结果，匹配不到

[]

匹配换行符：

import re

lanuage = 'PYTHON\n'

r = re.findall('python.', lanuage, re.I | re.S)
print(r)

结果

['PYTHON\n']

re.sub 正则替换

匹配到，替换。

re.sub('要匹配的', '替换为', 字符串)

import re

lanuage = 'PythonC++JavaPHPJava'
r = re.sub('Java', 'GO', lanuage)
print(r)

结果

PythonC++GOPHPGO

只替换匹配到的第一个

import re

lanuage = 'PythonC++JavaPHPJava'
r = re.sub('Java', 'GO', lanuage, 1)
print(r)

结果

PythonC++GOPHPJava

第二个参数，可以是一个函数

import re

lanuage = 'PythonC++GOPHPGO'

def convert(value):
    # value 是匹配到的对象
    print(value)
    matched = value.group()
    # return 是替换为
    return '>' +  matched + '<'

r = re.sub('GO', convert, lanuage)
print(r)

结果

<re.Match object; span=(9, 11), match='GO'>
<re.Match object; span=(14, 16), match='GO'>
PythonC++>GO<PHP>GO<

一个字符串，匹配其中的数字，大于 6 的替换成 9，小于 6 的替换成 0：

import re

s = 'A8C3721D86'

def convert(value):
    matched = value.group()
    if int(matched) >= 6:
        return '9'
    else:
        return '0'

r = re.sub('\d', convert, s)
print(r)

结果

A9C0900D99

Search 与 match 函数

re.match() 从首字符开始匹配，如果首字符不匹配，就返回 None，匹配到就返回匹配到的对象，只匹配一次

re.search() 搜索整个字符串，返回匹配到的第一个对象

group 分组

不要首尾

import re

s = 'life is short, i use python'

r = re.search('life(.*)python', s)
print(r.group(1))

结果

 is short, i use

用 findall() 不需要使用 group()

import re

s = 'life is short, i use python'

r = re.findall('life(.*)python', s)
print(r)

结果

[' is short, i use ']

多个分组

import re

s = 'life is short, i use python, i love python'

r = re.search('life(.*)python(.*)python', s)
print(r.group(0))
print(r.group(1))
print(r.group(2))
print(r.groups())

结果

life is short, i use python, i love python
 is short, i use 
, i love 
(' is short, i use ', ', i love ')

理解 JSON

一种轻量级的数据交换格式

  • 易于阅读
  • 易于解析
  • 网络传输效率高
  • 跨语言交换数据

json 有自己的数据类型

Json Python
object dict
array list
string str
number int
number float
true True
false False
null None

反序列化

import json

json_object = '{"name":"张三", "age":18}'

student = json.loads(json_str)
print(type(student))
print(student)
print(student['name'])
print(student['age'])

结果

<class 'dict'>
{'name': '张三', 'age': 18}
张三
18

import json

json_array = '[{"name":"张三","age":18, "flag":false}, {"name":"小明", "age":18, "flag":true}]'

student = json.loads(json_array)
print(type(student))
print(student)

结果

<class 'list'>
[{'name': '张三', 'age': 18, 'flag': False}, {'name': '小明', 'age': 18, 'flag': True}]

序列化

import json

student = [{'name': 'zhangsan', 'age': 18, 'flag': False}, {'name': 'xiaoming', 'age': 19, 'flag': True}]

json_array = json.dumps(student)
print(type(json_array))
print(json_array)

结果

<class 'str'>
[{"name": "zhangsan", "age": 18, "flag": false}, {"name": "xiaoming", "age": 19, "flag": true}]

枚举和闭包

枚举其实是一个类

from enum import Enum

class VIP(Enum):
    YELLOW = 1
    GREEN = 2
    BLACK = 3
    RED = 4

print(VIP.YELLOW)

结果

VIP.YELLOW

枚举和普通类相比的优势

普通类的类变量，可修改，变量名可重复

枚举类的类变量，不可修改，变量名不可重复

修改普通类的类变量

class Common:
    YELLOW = 1

Common.YELLOW = 6
print(Common.YELLOW)

结果

6

修改枚举类的类变量

from enum import Enum

class VIP(Enum):
    YELLOW = 1
    GREEN = 2
    BLACK = 3
    RED = 4

VIP.YELLOW = 6

结果

AttributeError: Cannot reassign members.

普通类的变量名可以重复

class Common:
    YELLOW = 1
    YELLOW = 1

print(Common.YELLOW)

结果

1

枚举类的变量名不可重复

from enum import Enum

class VIP(Enum):
    YELLOW = 1
    YELLOW = 2
    BLACK = 3
    RED = 4

print(VIP.YELLOW)

结果

TypeError: Attempted to reuse key: 'YELLOW'

枚举类型、枚举名称与枚举值

获取 枚举值 和 枚举名称

from enum import Enum

class VIP(Enum):
    YELLOW = 1
    GREEN = 2
    BLACK = 3
    RED = 4

print(VIP.YELLOW.value)
print(VIP.YELLOW.name)

结果

1
YELLOW

枚举名称和枚举类型不同

from enum import Enum

class VIP(Enum):
    YELLOW = 1
    GREEN = 2
    BLACK = 3
    RED = 4

# 枚举名称
print(VIP.YELLOW.name)
# 枚举类型
print(VIP.YELLOW)

print(type(VIP.YELLOW.name))
print(type(VIP.YELLOW))

# 通过枚举名称获取枚举类型
print(VIP['YELLOW'])

结果

YELLOW
VIP.YELLOW
<class 'str'>
<enum 'VIP'>
VIP.YELLOW

枚举可以遍历

通过遍历枚举，获取到这个枚举下面的所有枚举类型

from enum import Enum

class VIP(Enum):
    YELLOW = 1
    GREEN = 2
    BLACK = 3
    RED = 4
    
for v in VIP:
    print(v)

结果

VIP.YELLOW
VIP.GREEN
VIP.BLACK
VIP.RED

枚举的比较运算

枚举的注意事项

枚举类型的值可以重复，不过此时后一个可以看做是前一个的别名

from enum import Enum

class VIP(Enum):
    YELLOW = 1
    GREEN = 1
    BLACK = 3
    RED = 4

print(VIP.GREEN)

结果

VIP.YELLOW

在遍历的时候，别名不会遍历出来

...
for v in VIP:
    print(v)

结果

VIP.YELLOW
VIP.BLACK
VIP.RED

如果需要遍历出来：

...
for v in VIP.__members__.items():
    print(v)

结果

('YELLOW', <VIP.YELLOW: 1>)
('GREEN', <VIP.YELLOW: 1>)
('BLACK', <VIP.BLACK: 3>)
('RED', <VIP.RED: 4>)

也可以不加 items() ：

...
for v in VIP.__members__:
    print(v)

结果

YELLOW
GREEN
BLACK
RED

通过枚举值获取枚举名

数据库中存枚举值，因为占用空间小，代码中使用枚举名，因为可读性高

通过枚举值获取枚举名

from enum import Enum

class VIP(Enum):
    YELLOW = 1
    GREEN = 1
    BLACK = 3
    RED = 4

a = 1
print(VIP(a))

结果

VIP.YELLOW

枚举小结

Enum 的枚举值可以是字符串，如果只有数值类型的枚举值，可以使用 IntEnum

@unique 可以防止枚举值相同

枚举类不能实例化

一切皆对象

python 中一切皆对象

函数也是对象，可以赋值给变量，可以作为另一个函数的参数，可以作为另一个函数的返回值

函数也是对象：

def a():
    pass

print(type(a))

结果

<class 'function'>

什么是闭包

调用函数 curve

def a():
    def b():
        pass

b()

结果

NameError: name 'b' is not defined

因为函数 curve 的作用域只在函数 curve_pre 内部。

函数可以作为另一个函数的返回值，也可以赋值给变量

def a():
    def b():
        print('This is a function')
    # 函数可以作为另一个函数的返回值
    return b

# 函数可以赋值给变量
f = a()
# f() 相当于 b()
f()

结果

This is a function

传个参数

def a():
    x = 1
    def b(y):
        return x + y
    # 函数可以作为另一个函数的返回值
    return b

# 函数可以赋值给变量
f = a()
# f(2) 相当于 b(2)
result = f(2)
print(result)

结果

3

闭包 = 函数 + 环境变量

在上面的代码中，return b 其实并不只是返回了函数 b ，与函数 b 一起返回的，还有它的环境变量 x = 1 ，它们是一个整体，也就是一个闭包。

获取这个环境变量的值：

...
print(f.__closure__[0].cell_contents)

结果

1

一个示例看看闭包

def f1():
    a = 10
    def f2():
        a = 20
        print(a)
    print(a)
    f2()
    print(a)

f1()

结果

10
20
10

闭包的经典误区

如果函数对它的环境变量重新赋值，那么这个变量会变成一个普通的局部变量

def f1():
    a = 10
    def f2():
        # 对环境变量重新赋值，a 会被 python 认为是一个局部变量
        a = 20
        return a
    return f2

f = f1()
print(f.__closure__)

结果

None

闭包解决问题

计算步数

初始步数 x = 0 ，走 3 步 result = 3，停一停，走 5 步，result = 8，休息一下，走 3 步， result = 11

不使用闭包的实现方法

steps = 0

def go(step):
    global steps
    steps += step
    return steps

result1 = go(3)
print(result1)
result2 = go(5)
print(result2)
result3 = go(3)
print(result3)

结果

3
8
11

使用闭包实现

steps = 0

def factory(steps):
    def go(step):
        # 声明 steps 不是局部变量
        nonlocal steps
        steps += step
        return steps
    return go

# 调用 factory 函数
g = factory(steps)

# 第一次调用 go 函数
result1 = g(3)
# 结果
print(result1)
# 环境变量
print(g.__closure__[0].cell_contents)
# 全局变量
print(steps)

result2 = g(5)
print(result2)
print(g.__closure__[0].cell_contents)
print(steps)

result3 = g(3)
print(result3)
print(g.__closure__[0].cell_contents)
print(steps)

结果

3
3
0
8
8
0
11
11
0

全局变量 steps = 0 始终没有被改变，这是使用闭包的好处，因为如果每个函数都修改全局变量，容易乱。

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