day23 Pyhton学习 昨日回顾.re模块.序列化模块

一.昨日回顾

#__file__查看当前文件所在的绝对路径

#time 时间模块

　　time.time 获取当前时间戳时间

　　字符串->time.strptime->结构化->mktime->时间戳

　　时间戳->gmtime.localtime->结构化->strftime->字符串(格式化)

#random 随机数模块

　　random.randint() 随机整数

　　random.randrange() 可以有步长,顾头不顾尾

　　random.choice([]) 随机选择

　　random.sample(iterable,n) 从一个可迭代变量中随机取n个值

#os 和操作系统交互的模块

　　os.rename 重命名

　　os.remove 删除

　　os.mkdir/os.makedirs 创建单层目录/创建多级目录

　　os.rmdir/os.removedirs 删除单层目录/多层目录

　　os.listdir 查看某个路径下的文件夹和文件

　　　　os.getcwd 获取当前文件的工作目录:在哪里执行py文件

　　　　os.chdir 修改当前文件的工作目录

　　　　os.stat  获取文件信息

　　　　os.system 运行shell命令,直接显示

　　　　os.popen 运行shell命令,获取执行结果

　　os.path.abspath 获取当前文件的规范的绝对路径

　　os.path.split 切割为目录 和文件名

　　　　os.path.dirname 目录

　　　　os.path.basename 文件名

　　os.path.join('绝对路径','文件夹/文件名')#拼接目录

　　os.path.exits 如果path存在返回True,否则返回False

　　os.path.isfile 如果path存在是文件返回True,否则返回False

　　os.path.isdir 如果path存在是目录返回True,否则返回False

　　os.path.getsize 返回文件大小

sys 和python解释器交互的模块

　　sys.argv 不加括号,所以不是方法

　　　　　　返回一个列表,执行py文件的时候,输入什么argv里就有什么

　　sys.path 导入模块的时候的搜索路径

　　sys.platform 查看当前的操作系统

　　sys.version 查看当前的python版本

re  正则模块

　　正则表达式

　　　　元字符

　　　　　　w 数字字母下划线

　　　　　　W 非数字字母下划线

　　　　　　d 数字

　　　　　　D 非数字

　　　　　　s 空白符(空格制表符换行符)

　　　　　　S 非空白符

　　　　　　 制表符

　　　　　　 换行符

　　　　　　 单词的边界

　　　　　　. 除了换行符以外的所有

　　　　　　^ 以什么开始

　　　　　　$ 结尾

　　　　　　[..] 字符组

　　　　　　[^..]非字符组

　　　　　　| 或(包含关系中,长的在前面)

　　　　　　() 分组(在或的两端,在添加量词的时候,findall的时候优先要显示的)

　　　　量词

　　　　　　{n}

　　　　　　{n,}

　　　　　　{n,m}

　　　　　　? 0,1

　　　　　　+ 1,~

　　　　　　* 0,~

元字符->一个字符匹配

元字符量词->默认贪婪匹配

元字符量词?->惰性匹配/非贪婪模式

转义符 :r'正则'

re模块

findall 找所有 返回列表

search 只找第一个    返回一个变量 .group取值

match 只找从头开始的第一个  返回一个变量 .group取值

findall和分组

　　优先显示分组内的

　　findall(?:正则表达式)-->取消分组的优先显示

search和分组

　　group(n)来获取具体某个分组中的内容

二.今日内容

　　re模块结束

　　　　re模块中的其他方法

　　　　re模块中 分组命名相关的语法

　　　　split():

import re
s = 'alex83wusir60yuan25'
ret = re.split('d+',s)
print(ret)#['alex', 'wusir', 'yuan', '']
s = 'alex83wusir60yuan25'
ret = re.split('(d+)',s)
print(ret)#['alex', '83', 'wusir', '60', 'yuan', '25', '']
# s = 'alex83wusir60yuan25'
# ret  = re.sub('d+','|',s,1)#参数1表示只替换1个
# print(ret)#alex|wusir60yuan25 # ret = re.subn('d+','|',s)print(ret)#('alex|wusir|yuan|', 3)#
返回元组(替换的结果,替换了多少次)

# 'd+' --> 字节码的过程
# 在多次执行同一个正则表达式的时候compile事先编译
# 正则表达式为字节码,效率更高 - 节省时间

# ret = re.findall('d+','alex83wusir60yuan25')
# print(ret)

# ret = re.compile('d+')
# ret2 = ret.findall('alex83wusir60yuan25')
# print(ret2)

# 节省空间
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

# 序列(str)化
# 什么是序列 : list tuple str
# 国际化 结果就是国际
# 单一化 结果就是单一
# 序列化 结果是序列str
# json
# menu = {'key':"value","k":['v']}
import json
# 把其他的数据类型 -序列化(dumps)-> 字符串
# 字符串 -反序列化(loads)-> 把其他的数据类型
# ret = json.dumps(menu)     # 把其他的数据类型 -序列化(dumps)-> 字符串
# # print(ret)    # json格式的字符串
# # print(menu)   # dict
# with open('file','w',encoding='utf-8') as f:
#      f.write(ret)
# with open('file','r',encoding='utf-8') as f:
#      dic = f.read()
# print(dic)
# diccc = json.loads(dic)     # 字符串 -反序列化(loads)-> 把其他的数据类型
# print(diccc['k'])

# 数据类型 <-转换-> 字符串
# 1.存储在硬盘上 写的每一个字符必须是字符串/bytes数据类型
# 2.网络传输的时候 必须传递bytes/字符串数据类型

# menu = {'key':"value","k":{'v',1,2}}   # 不支持集合
# ret = json.dumps(menu)
# dic = json.loads(ret)

# menu = {'key':"value","k":(1,2,3)}     # 不支持元组,元组被当成列表来序列化
# ret = json.dumps(menu)
# print(ret)
# dic = json.loads(ret)
# print(dic)

# menu = {'key':"value",1:'vvv'}         # 字典中的key只能是字符串
# ret = json.dumps(menu)
# print(ret)
# dic = json.loads(ret)
# print(dic)

# 优缺点:
     # 优: 所有的语言都通用
     # 缺: 能支持的数据类型少 :dict list str 数字

import json
# 把其他的数据类型 -序列化(dumps)-> 字符串
# 字符串 -反序列化(loads)-> 把其他的数据类型
# ret = json.dumps(menu)     # 把其他的数据类型 -序列化(dumps)-> 字符串
# # print(ret)    # json格式的字符串
# # print(menu)   # dict
# with open('file','w',encoding='utf-8') as f:
#      f.write(ret)
# with open('file','r',encoding='utf-8') as f:
#      dic = f.read()
# print(dic)
# diccc = json.loads(dic)     # 字符串 -反序列化(loads)-> 把其他的数据类型
# print(diccc['k'])

# dump/load 专门和文件打交道的方法
import json
# menu = {'key':"value","k":['v']}
# f = open('file','a')
# json.dump(menu,f)
# f.close()

# f = open('file','r')
# ret = json.load(f)
# print(ret,type(ret))
# f.close()

import json
# data = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}
# json_dic2 = json.dumps(menu,sort_keys=True,indent=4,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)
# json_dic2 = json.dumps(menu)
# print(json_dic2)

# file文件中的所有字符串都必须是""不能是单引号
# 在json中有一些参数能帮助你整理序列化之后的格式,但是这些内容一般在网络传递和文件存储的过程中并不需要

序列化模块pickle

# pickle的优缺点
    # 支持python中的几乎所有数据类型
    # 只支持在python程序之间交换数据

import pickle
menu = {'key':"value","k":{'v',1,2}}
# ret = pickle.dumps(menu)
# print(type(ret),ret)
# dic = pickle.loads(ret)
# print(dic)
menu = {'key':"value","k":(1,2,3)}
# ret = pickle.dumps(menu)
# print(type(ret),ret)
# dic = pickle.loads(ret)
# print(dic)
menu = {'key':"value",1:'vvv'}
# ret = pickle.dumps(menu)
# print(type(ret),ret)
# dic = pickle.loads(ret)
# print(dic)

# menu = {'key':"value",1:{1,2,3}}
# with open('file','wb') as f:
#     pickle.dump(menu,f)

# with open('file','rb') as f:
#     ret = pickle.load(f)
# print(ret[1])

# menu = {'key':"value",1:{1,2,3}}
# with open('file','wb') as f:
#     pickle.dump(menu,f)
#     pickle.dump(menu,f)
#     pickle.dump(menu,f)
#     pickle.dump(menu,f)
#     pickle.dump(menu,f)
#     pickle.dump(menu,f)
#     pickle.dump(menu,f)
#     pickle.dump(menu,f)

# with open('file','rb') as f:
#     while True:
#         try:
#             ret = pickle.load(f)
#             print(ret)
#         except EOFError:
#             break

# json  dumps/loads
# 字符串的json数据 = json.dumps(其他数据类型)
# 其他数据类型= json.loads(字符串的json数据)

# pickle dumps/loads  dump/load
# bytes的pickel数据 = pickle.dumps(其他数据类型)
# 其他数据类型= pickle.loads(bytes的pickel数据)
# pickle.dump(数据类型,文件句柄)  # 这个数据类型被写到文件里了
# pickle.load(文件句柄)  # 这个文件里的数据类型

# 基础数据类型
# tuple
# list
# dict

# list
# 队列
# 双端队列

# queue 队列 : 特殊的数据类型:放到队列里
# 先进先出 FIFO

# stack 栈 : 算法里
# 先进后出
    # 三级菜单
    # 计算文件夹大小

# 队列
# 栈
# 了解 列表的使用注意事项
    # l.insert()
    # l.pop(0)
# 频繁的对数据类型进行修改 : deque


# from collections import Counter
# c = Counter('abcdeabcdabcaba')
# print(c)