DAY 16 PYTHON入门

标签：通过   贪婪模式   float   fun   monkey   must   编译   快速   生活   

一、re模块

一：什么是正则？

　正则就是用一些具有特殊含义的符号组合到一起（称为正则表达式）来描述字符或者字符串的方法。或者说：正则就是用来描述一类事物的规则。（在Python中）它内嵌在Python中，并通过 re 模块实现。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用 C 编写的匹配引擎执行。

生活中处处都是正则：

    比如我们描述：4条腿

    　　你可能会想到的是四条腿的动物或者桌子，椅子等

    继续描述：4条腿，活的

          就只剩下四条腿的动物这一类了

 

二：常用匹配模式(元字符)

http://blog.csdn.net/yufenghyc/article/details/51078107

^ 
指定匹配必须出现在字符串的开头或行的开头。

\A 
指定匹配必须出现在字符串的开头（忽略 Multiline 选项）。

$ 
指定匹配必须出现在以下位置：字符串结尾、字符串结尾的 \n 之前或行的结尾。

\Z 
指定匹配必须出现在字符串的结尾或字符串结尾的 \n 之前（忽略 Multiline 选项）。

#补充

import re
#使用|，先匹配的先生效，|左边是匹配小数，而findall最终结果是查看分组，所有即使匹配成功小数也不会存入结果
#而不是小数时，就去匹配(-?\d+)，匹配到的自然就是，非小数的数，在此处即整数

#总结:尽量精简,详细的如下

    # 尽量使用泛匹配模式.*

    # 尽量使用非贪婪模式:.*?

    # 使用括号得到匹配目标:用group(n)去取得结果

# 有换行符就用re.S:修改模式

二、            json&pickle模块

之前我们学习过用eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

1 import json

2 x="[null,true,false,1]"

3 print(eval(x)) #报错，无法解析null类型，而json就可以

4 print(json.loads(x))

什么是序列化？

我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。

为什么要序列化？

1：持久保存状态

需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化，在编程语言中，‘状态‘会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。

内存是无法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，我们断电或者重启程序，内存中关于这个程序的之前一段时间的数据（有结构）都被清空了。

在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来（保存到文件中），以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据，然后继续执行，这就是序列化。

具体的来说，你玩使命召唤闯到了第13关，你保存游戏状态，关机走人，下次再玩，还能从上次的位置开始继续闯关。或如，虚拟机状态的挂起等。

2：跨平台数据交互

序列化之后，不仅可以把序列化后的内容写入磁盘，还可以通过网络传输到别的机器上，如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互。

反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。

如何序列化之json和pickle：

json

如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：

 

注意：

import json

#dct="{‘1‘:111}"#json 不认单引号

#dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{‘one‘: 1}

dct=‘{"1":"111"}‘

print(json.loads(dct))

#conclusion:

# 无论数据是怎样创建的，只要满足json格式，就可以json.loads出来,不一定非要dumps的数据才能loads

 

了解：

# 在python解释器2.7与3.6之后都可以json.loads(bytes类型)，但唯独3.5不可以

>>> import json

>>> json.loads(b‘{"a":111}‘)

Traceback (most recent call last):

  File "", line 1, in

  File "/Users/linhaifeng/anaconda3/lib/python3.5/json/__init__.py", line 312, in loads

    s.__class__.__name__))

TypeError: the JSON object must be str, not ‘bytes‘

 

# 在python解释器2.7与3.6之后都可以json.loads(bytes类型)，但唯独3.5不可以

>>> import json

>>> json.loads(b‘{"a":111}‘)

Traceback (most recent call last):

  File "", line 1, in

  File "/Users/linhaifeng/anaconda3/lib/python3.5/json/__init__.py", line 312, in loads

    s.__class__.__name__))

TypeError: the JSON object must be str, not ‘bytes‘

 

# 一.什么是猴子补丁?

      属性在运行时的动态替换，叫做猴子补丁（Monkey Patch）。

      猴子补丁的核心就是用自己的代码替换所用模块的源代码，详细地如下

　　1，这个词原来为Guerrilla Patch，杂牌军、游击队，说明这部分不是原装的，在英文里guerilla发音和gorllia(猩猩)相似，再后来就写了monkey(猴子)。

　　2，还有一种解释是说由于这种方式将原来的代码弄乱了(messing with it)，在英文里叫monkeying about(顽皮的)，所以叫做Monkey Patch。

 

# 二. 猴子补丁的功能(一切皆对象)

　　1.拥有在模块运行时替换的功能, 例如: 一个函数对象赋值给另外一个函数对象(把函数原本的执行的功能给替换了)

class Monkey:

    def hello(self):

        print(‘hello‘)

    def world(self):

        print(‘world‘)

def other_func():

    print("from other_func")

monkey = Monkey()

monkey.hello = monkey.world

monkey.hello()

monkey.world = other_func

monkey.world()

 

# 三.monkey patch的应用场景

如果我们的程序中已经基于json模块编写了大量代码了，发现有一个模块ujson比它性能更高，

但用法一样，我们肯定不会想所有的代码都换成ujson.dumps或者ujson.loads,那我们可能

会想到这么做

import ujson as json，但是这么做的需要每个文件都重新导入一下，维护成本依然很高

此时我们就可以用到猴子补丁了

只需要在入口处加上

, 只需要在入口加上:

 

import json

import ujson

def monkey_patch_json():

    json.__name__ = ‘ujson‘

    json.dumps = ujson.dumps

    json.loads = ujson.loads

monkey_patch_json() # 之所以在入口处加，是因为模块在导入一次后，后续的导入便直接引用第一次的成果

#其实这种场景也比较多, 比如我们引用团队通用库里的一个模块, 又想丰富模块的功能, 除了继承之外也可以考虑用Monkey

Patch.采用猴子补丁之后，如果发现ujson不符合预期，那也可以快速撤掉补丁。个人感觉Monkey

Patch带了便利的同时也有搞乱源代码的风险!

三、pickle

 

 

import pickle

dic={‘name‘:‘alvin‘,‘age‘:23,‘sex‘:‘male‘}

print(type(dic))#

j=pickle.dumps(dic)

print(type(j))#

f=open(‘序列化对象_pickle‘,‘wb‘)#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是‘bytes‘

f.write(j)  #-------------------等价于pickle.dump(dic,f)

f.close()

#-------------------------反序列化

import pickle

f=open(‘序列化对象_pickle‘,‘rb‘)

data=pickle.loads(f.read())#  等价于data=pickle.load(f)

print(data[‘age‘])

 

# coding:utf-8

import pickle

 

python2与python3的pickle兼容性问题：

with open(‘a.pkl‘,mode=‘wb‘) as f:

    # 一：在python3中执行的序列化操作如何兼容python2

    # python2不支持protocol>2，默认python3中protocol=4

    # 所以在python3中dump操作应该指定protocol=2

    pickle.dump(‘你好啊‘,f,protocol=2)

 

with open(‘a.pkl‘, mode=‘rb‘) as f:

    # 二：python2中反序列化才能正常使用

    res=pickle.load(f)

print(res)

Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。

 

四、time与datetime模块

在Python中，通常有这几种方式来表示时间：

时间戳(timestamp)：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。

格式化的时间字符串(Format String)

结构化的时间(struct_time)：struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天，夏令时)

import time

#--------------------------我们先以当前时间为准,让大家快速认识三种形式的时间

print(time.time()) # 时间戳:1487130156.419527

print(time.strftime("%Y-%m-%d %X")) #格式化的时间字符串:‘2017-02-15 11:40:53‘

print(time.localtime()) #本地时区的struct_time

print(time.gmtime())    #UTC时区的struct_time

 

格式化字符串的时间格式

%a    Locale’s abbreviated weekday name.    

%A    Locale’s full weekday name.    

%b    Locale’s abbreviated month name.    

%B    Locale’s full month name.    

%c    Locale’s appropriate date and time representation.    

%d    Day of the month as a decimal number [01,31].    

%H    Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23].    

%I    Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12].    

%j    Day of the year as a decimal number [001,366].    

%m    Month as a decimal number [01,12].    

%M    Minute as a decimal number [00,59].    

%p    Locale’s equivalent of either AM or PM.    (1)

%S    Second as a decimal number [00,61].    (2)

%U    Week number of the year (Sunday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Sunday are considered to be in week 0.    (3)

%w    Weekday as a decimal number [0(Sunday),6].    

%W    Week number of the year (Monday as the first day of the week) as a decimal number [00,53]. All days in a new year preceding the first Monday are considered to be in week 0.    (3)

%x    Locale’s appropriate date representation.    

%X    Locale’s appropriate time representation.    

%y    Year without century as a decimal number [00,99].    

%Y    Year with century as a decimal number.    

%z    Time zone offset indicating a positive or negative time difference from UTC/GMT of the form +HHMM or -HHMM, where H represents decimal hour digits and M represents decimal minute digits [-23:59, +23:59].    

%Z    Time zone name (no characters if no time zone exists).    

%%    A literal ‘%‘ character.

 

其中计算机认识的时间只能是‘时间戳‘格式，而程序员可处理的或者说人类能看懂的时间有: ‘格式化的时间字符串‘，‘结构化的时间‘ ，于是有了下图的转换关系

 

五、random模块

import random

print(random.random())#(0,1)----float    大于0且小于1之间的小数

print(random.randint(1,3))  #[1,3]    大于等于1且小于等于3之间的整数

print(random.randrange(1,3)) #[1,3)    大于等于1且小于3之间的整数

print(random.choice([1,‘23‘,[4,5]]))#1或者23或者[4,5]

print(random.sample([1,‘23‘,[4,5]],2))#列表元素任意2个组合

print(random.uniform(1,3))#大于1小于3的小数，如1.927109612082716

 

item=[1,3,5,7,9]

random.shuffle(item) #打乱item的顺序,相当于"洗牌"

print(item)

DAY 16 PYTHON入门

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原文地址：https://www.cnblogs.com/DEJAVU888/p/14243061.html