常用模块
#logger:产生日志的对象 #Filter:过滤日志的对象 #Handler:接收日志然后控制打印到不同的地方,FileHandler用来打印到文件中,StreamHandler用来打印到终端 #Formatter对象:可以定制不同的日志格式对象,然后绑定给不同的Handler对象使用,以此来控制不同的Handler的日志格式
''' critical=50 error =40 warning =30 info = 20 debug =10 ''' import logging #1、logger对象:负责产生日志,然后交给Filter过滤,然后交给不同的Handler输出 logger=logging.getLogger(__file__) #2、Filter对象:不常用,略 #3、Handler对象:接收logger传来的日志,然后控制输出 h1=logging.FileHandler('t1.log') #打印到文件 h2=logging.FileHandler('t2.log') #打印到文件 h3=logging.StreamHandler() #打印到终端 #4、Formatter对象:日志格式 formmater1=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',) formmater2=logging.Formatter('%(asctime)s : %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',) formmater3=logging.Formatter('%(name)s %(message)s',) #5、为Handler对象绑定格式 h1.setFormatter(formmater1) h2.setFormatter(formmater2) h3.setFormatter(formmater3) #6、将Handler添加给logger并设置日志级别 logger.addHandler(h1) logger.addHandler(h2) logger.addHandler(h3) logger.setLevel(10) #7、测试 logger.debug('debug') logger.info('info') logger.warning('warning') logger.error('error') logger.critical('critical')
五 Logger与Handler的级别
logger是第一级过滤,然后才能到handler,我们可以给logger和handler同时设置level,但是需要注意的是
Logger is also the first to filter the message based on a level — if you set the logger to INFO, and all handlers to DEBUG, you still won't receive DEBUG messages on handlers — they'll be rejected by the logger itself. If you set logger to DEBUG, but all handlers to INFO, you won't receive any DEBUG messages either — because while the logger says "ok, process this", the handlers reject it (DEBUG < INFO). #验证 import logging form=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',) ch=logging.StreamHandler() ch.setFormatter(form) # ch.setLevel(10) ch.setLevel(20) l1=logging.getLogger('root') # l1.setLevel(20) l1.setLevel(10) l1.addHandler(ch) l1.debug('l1 debug')重要,重要,重要!!!
六 Logger的继承(了解)
import logging formatter=logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',) ch=logging.StreamHandler() ch.setFormatter(formatter) logger1=logging.getLogger('root') logger2=logging.getLogger('root.child1') logger3=logging.getLogger('root.child1.child2') logger1.addHandler(ch) logger2.addHandler(ch) logger3.addHandler(ch) logger1.setLevel(10) logger2.setLevel(10) logger3.setLevel(10) logger1.debug('log1 debug') logger2.debug('log2 debug') logger3.debug('log3 debug') ''' 2017-07-28 22:22:05 PM - root - DEBUG -test: log1 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1 - DEBUG -test: log2 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug 2017-07-28 22:22:05 PM - root.child1.child2 - DEBUG -test: log3 debug '''
七 应用
""" logging配置 """ import os import logging.config # 定义三种日志输出格式 开始 standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \ '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字 simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s' # 定义日志输出格式 结束 logfile_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # log文件的目录 logfile_name = 'all2.log' # log文件名 # 如果不存在定义的日志目录就创建一个 if not os.path.isdir(logfile_dir): os.mkdir(logfile_dir) # log文件的全路径 logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name) # log配置字典 LOGGING_DIC = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'standard': { 'format': standard_format }, 'simple': { 'format': simple_format }, }, 'filters': {}, 'handlers': { #打印到终端的日志 'console': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕 'formatter': 'simple' }, #打印到文件的日志,收集info及以上的日志 'default': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件 'formatter': 'standard', 'filename': logfile_path, # 日志文件 'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M 'backupCount': 5, 'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码,再也不用担心中文log乱码了 }, }, 'loggers': { #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 '': { 'handlers': ['default', 'console'], # 这里把上面定义的两个handler都加上,即log数据既写入文件又打印到屏幕 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向上(更高level的logger)传递 }, }, } def load_my_logging_cfg(): logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置 logger = logging.getLogger(__name__) # 生成一个log实例 logger.info('It works!') # 记录该文件的运行状态 if __name__ == '__main__': load_my_logging_cfg()logging配置文件
""" MyLogging Test """ import time import logging import my_logging # 导入自定义的logging配置 logger = logging.getLogger(__name__) # 生成logger实例 def demo(): logger.debug("start range... time:{}".format(time.time())) logger.info("中文测试开始。。。") for i in range(10): logger.debug("i:{}".format(i)) time.sleep(0.2) else: logger.debug("over range... time:{}".format(time.time())) logger.info("中文测试结束。。。") if __name__ == "__main__": my_logging.load_my_logging_cfg() # 在你程序文件的入口加载自定义logging配置 demo()使用
注意注意注意: #1、有了上述方式我们的好处是:所有与logging模块有关的配置都写到字典中就可以了,更加清晰,方便管理 #2、我们需要解决的问题是: 1、从字典加载配置:logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC) 2、拿到logger对象来产生日志 logger对象都是配置到字典的loggers 键对应的子字典中的 按照我们对logging模块的理解,要想获取某个东西都是通过名字,也就是key来获取的 于是我们要获取不同的logger对象就是 logger=logging.getLogger('loggers子字典的key名') 但问题是:如果我们想要不同logger名的logger对象都共用一段配置,那么肯定不能在loggers子字典中定义n个key 'loggers': { 'l1': { 'handlers': ['default', 'console'], # 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向上(更高level的logger)传递 }, 'l2: { 'handlers': ['default', 'console' ], 'level': 'DEBUG', 'propagate': False, # 向上(更高level的logger)传递 }, 'l3': { 'handlers': ['default', 'console'], # 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, # 向上(更高level的logger)传递 }, } #我们的解决方式是,定义一个空的key 'loggers': { '': { 'handlers': ['default', 'console'], 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, }, } 这样我们再取logger对象时 logging.getLogger(__name__),不同的文件__name__不同,这保证了打印日志时标识信息不同,但是拿着该名字去loggers里找key名时却发现找不到,于是默认使用key=''的配置!!!关于如何拿到logger对象的详细解释!!!
另外一个django的配置,瞄一眼就可以,跟上面的一样
#logging_config.py LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'standard': { 'format': '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' '[%(levelname)s][%(message)s]' }, 'simple': { 'format': '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' }, 'collect': { 'format': '%(message)s' } }, 'filters': { 'require_debug_true': { '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue', }, }, 'handlers': { #打印到终端的日志 'console': { 'level': 'DEBUG', 'filters': ['require_debug_true'], 'class': 'logging.StreamHandler', 'formatter': 'simple' }, #打印到文件的日志,收集info及以上的日志 'default': { 'level': 'INFO', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件,自动切 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_info.log"), # 日志文件 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M 'backupCount': 3, 'formatter': 'standard', 'encoding': 'utf-8', }, #打印到文件的日志:收集错误及以上的日志 'error': { 'level': 'ERROR', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件,自动切 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_err.log"), # 日志文件 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M 'backupCount': 5, 'formatter': 'standard', 'encoding': 'utf-8', }, #打印到文件的日志 'collect': { 'level': 'INFO', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件,自动切 'filename': os.path.join(BASE_LOG_DIR, "xxx_collect.log"), 'maxBytes': 1024 * 1024 * 5, # 日志大小 5M 'backupCount': 5, 'formatter': 'collect', 'encoding': "utf-8" } }, 'loggers': { #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 '': { 'handlers': ['default', 'console', 'error'], 'level': 'DEBUG', 'propagate': True, }, #logging.getLogger('collect')拿到的logger配置 'collect': { 'handlers': ['console', 'collect'], 'level': 'INFO', } }, } # ----------- # 用法:拿到俩个logger logger = logging.getLogger(__name__) #线上正常的日志 collect_logger = logging.getLogger("collect") #领导说,需要为领导们单独定制领导们看的日志
==========================直奔主题版============================
1、日志级别与配置
import logging # 一:日志配置 logging.basicConfig( # 1、日志输出位置:1、终端 2、文件 # filename='access.log', # 不指定,默认打印到终端 # 2、日志格式 format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s -%(module)s: %(message)s', # 3、时间格式 datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', # 4、日志级别 # critical => 50 # error => 40 # warning => 30 # info => 20 # debug => 10 level=30, ) # 二:输出日志 logging.debug('调试debug') logging.info('消息info') logging.warning('警告warn') logging.error('错误error') logging.critical('严重critical') ''' # 注意下面的root是默认的日志名字 WARNING:root:警告warn ERROR:root:错误error CRITICAL:root:严重critical '''
2、日志配置字典
""" logging配置 """ import os # 1、定义三种日志输出格式,日志中可能用到的格式化串如下 # %(name)s Logger的名字 # %(levelno)s 数字形式的日志级别 # %(levelname)s 文本形式的日志级别 # %(pathname)s 调用日志输出函数的模块的完整路径名,可能没有 # %(filename)s 调用日志输出函数的模块的文件名 # %(module)s 调用日志输出函数的模块名 # %(funcName)s 调用日志输出函数的函数名 # %(lineno)d 调用日志输出函数的语句所在的代码行 # %(created)f 当前时间,用UNIX标准的表示时间的浮 点数表示 # %(relativeCreated)d 输出日志信息时的,自Logger创建以 来的毫秒数 # %(asctime)s 字符串形式的当前时间。默认格式是 “2003-07-08 16:49:45,896”。逗号后面的是毫秒 # %(thread)d 线程ID。可能没有 # %(threadName)s 线程名。可能没有 # %(process)d 进程ID。可能没有 # %(message)s用户输出的消息 # 2、强调:其中的%(name)s为getlogger时指定的名字 standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \ '[%(levelname)s][%(message)s]' simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s' test_format = '%(asctime)s] %(message)s' # 3、日志配置字典 LOGGING_DIC = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'standard': { 'format': standard_format }, 'simple': { 'format': simple_format }, 'test': { 'format': test_format }, }, 'filters': {}, 'handlers': { #打印到终端的日志 'console': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕 'formatter': 'simple' }, #打印到文件的日志,收集info及以上的日志 'default': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件,日志轮转 'formatter': 'standard', # 可以定制日志文件路径 # BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # log文件的目录 # LOG_PATH = os.path.join(BASE_DIR,'a1.log') 'filename': 'a1.log', # 日志文件 'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M 'backupCount': 5, 'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码,再也不用担心中文log乱码了 }, 'other': { 'level': 'DEBUG', 'class': 'logging.FileHandler', # 保存到文件 'formatter': 'test', 'filename': 'a2.log', 'encoding': 'utf-8', }, }, 'loggers': { #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置 '': { 'handlers': ['default', 'console'], # 这里把上面定义的两个handler都加上,即log数据既写入文件又打印到屏幕 'level': 'DEBUG', # loggers(第一层日志级别关限制)--->handlers(第二层日志级别关卡限制) 'propagate': False, # 默认为True,向上(更高level的logger)传递,通常设置为False即可,否则会一份日志向上层层传递 }, '专门的采集': { 'handlers': ['other',], 'level': 'DEBUG', 'propagate': False, }, }, }日志配置字典LOGGING_DIC
3、使用
import settings # !!!强调!!! # 1、logging是一个包,需要使用其下的config、getLogger,可以如下导入 # from logging import config # from logging import getLogger # 2、也可以使用如下导入 import logging.config # 这样连同logging.getLogger都一起导入了,然后使用前缀logging.config. # 3、加载配置 logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC) # 4、输出日志 logger1=logging.getLogger('用户交易') logger1.info('egon儿子alex转账3亿冥币') # logger2=logging.getLogger('专门的采集') # 名字传入的必须是'专门的采集',与LOGGING_DIC中的配置唯一对应 # logger2.debug('专门采集的日志')common.py
十三 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

# =================================匹配模式================================= #一对一的匹配 # 'hello'.replace(old,new) # 'hello'.find('pattern') #正则匹配 import re #\w与\W print(re.findall('\w','hello egon 123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'e', 'g', 'o', 'n', '1', '2', '3'] print(re.findall('\W','hello egon 123')) #[' ', ' '] #\s与\S print(re.findall('\s','hello egon 123')) #[' ', ' ', ' ', ' '] print(re.findall('\S','hello egon 123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'e', 'g', 'o', 'n', '1', '2', '3'] #\n \t都是空,都可以被\s匹配 print(re.findall('\s','hello \n egon \t 123')) #[' ', '\n', ' ', ' ', '\t', ' '] #\n与\t print(re.findall(r'\n','hello egon \n123')) #['\n'] print(re.findall(r'\t','hello egon\t123')) #['\n'] #\d与\D print(re.findall('\d','hello egon 123')) #['1', '2', '3'] print(re.findall('\D','hello egon 123')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'e', 'g', 'o', 'n', ' '] #\A与\Z print(re.findall('\Ahe','hello egon 123')) #['he'],\A==>^ print(re.findall('123\Z','hello egon 123')) #['he'],\Z==>$
^
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)。
#^与$ print(re.findall('^h','hello egon 123')) #['h'] print(re.findall('3$','hello egon 123')) #['3'] # 重复匹配:| . | * | ? | .* | .*? | + | {n,m} | #. print(re.findall('a.b','a1b')) #['a1b'] print(re.findall('a.b','a1b a*b a b aaab')) #['a1b', 'a*b', 'a b', 'aab'] print(re.findall('a.b','a\nb')) #[] print(re.findall('a.b','a\nb',re.S)) #['a\nb'] print(re.findall('a.b','a\nb',re.DOTALL)) #['a\nb']同上一条意思一样 #* print(re.findall('ab*','bbbbbbb')) #[] print(re.findall('ab*','a')) #['a'] print(re.findall('ab*','abbbb')) #['abbbb'] #? print(re.findall('ab?','a')) #['a'] print(re.findall('ab?','abbb')) #['ab'] #匹配所有包含小数在内的数字 print(re.findall('\d+\.?\d*',"asdfasdf123as1.13dfa12adsf1asdf3")) #['123', '1.13', '12', '1', '3'] #.*默认为贪婪匹配 print(re.findall('a.*b','a1b22222222b')) #['a1b22222222b'] #.*?为非贪婪匹配:推荐使用 print(re.findall('a.*?b','a1b22222222b')) #['a1b'] #+ print(re.findall('ab+','a')) #[] print(re.findall('ab+','abbb')) #['abbb'] #{n,m} print(re.findall('ab{2}','abbb')) #['abb'] print(re.findall('ab{2,4}','abbb')) #['abb'] print(re.findall('ab{1,}','abbb')) #'ab{1,}' ===> 'ab+' print(re.findall('ab{0,}','abbb')) #'ab{0,}' ===> 'ab*' #[] print(re.findall('a[1*-]b','a1b a*b a-b')) #[]内的都为普通字符了,且如果-没有被转意的话,应该放到[]的开头或结尾 print(re.findall('a[^1*-]b','a1b a*b a-b a=b')) #[]内的^代表的意思是取反,所以结果为['a=b'] print(re.findall('a[0-9]b','a1b a*b a-b a=b')) #[]内的^代表的意思是取反,所以结果为['a=b'] print(re.findall('a[a-z]b','a1b a*b a-b a=b aeb')) #[]内的^代表的意思是取反,所以结果为['a=b'] print(re.findall('a[a-zA-Z]b','a1b a*b a-b a=b aeb aEb')) #[]内的^代表的意思是取反,所以结果为['a=b'] #\# print(re.findall('a\\c','a\c')) #对于正则来说a\\c确实可以匹配到a\c,但是在python解释器读取a\\c时,会发生转义,然后交给re去执行,所以抛出异常 print(re.findall(r'a\\c','a\c')) #r代表告诉解释器使用rawstring,即原生字符串,把我们正则内的所有符号都当普通字符处理,不要转义 print(re.findall('a\\\\c','a\c')) #同上面的意思一样,和上面的结果一样都是['a\\c'] #():分组 print(re.findall('ab+','ababab123')) #['ab', 'ab', 'ab'] print(re.findall('(ab)+123','ababab123')) #['ab'],匹配到末尾的ab123中的ab print(re.findall('(?:ab)+123','ababab123')) #findall的结果不是匹配的全部内容,而是组内的内容,?:可以让结果为匹配的全部内容 print(re.findall('href="(.*?)"','点击'))#['http://www.baidu.com'] print(re.findall('href="(?:.*?)"','点击'))#['href="http://www.baidu.com"'] #| print(re.findall('compan(?:y|ies)','Too many companies have gone bankrupt, and the next one is my company'))
# ===========================re模块提供的方法介绍=========================== import re #1 print(re.findall('e','alex make love') ) #['e', 'e', 'e'],返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里 #2 print(re.search('e','alex make love').group()) #e,只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配,则返回None。 #3 print(re.match('e','alex make love')) #None,同search,不过在字符串开始处进行匹配,完全可以用search+^代替match #4 print(re.split('[ab]','abcd')) #['', '', 'cd'],先按'a'分割得到''和'bcd',再对''和'bcd'分别按'b'分割 #5 print('===>',re.sub('a','A','alex make love')) #===> Alex mAke love,不指定n,默认替换所有 print('===>',re.sub('a','A','alex make love',1)) #===> Alex make love print('===>',re.sub('a','A','alex make love',2)) #===> Alex mAke love print('===>',re.sub('^(\w+)(.*?\s)(\w+)(.*?\s)(\w+)(.*?)$',r'\5\2\3\4\1','alex make love')) #===> love make alex print('===>',re.subn('a','A','alex make love')) #===> ('Alex mAke love', 2),结果带有总共替换的个数 #6 obj=re.compile('\d{2}') print(obj.search('abc123eeee').group()) #12 print(obj.findall('abc123eeee')) #['12'],重用了obj
import re print(re.findall("<(?P补充一\w+)>\w+(?P=tag_name)> ","hello
")) #['h1'] print(re.search("<(?P\w+)>\w+(?P=tag_name)> ","hello
").group()) #hello
print(re.search("<(?P\w+)>\w+(?P=tag_name)> ","hello
").groupdict()) #hello
print(re.search(r"<(\w+)>\w+(\w+)>","hello
").group()) print(re.search(r"<(\w+)>\w+\1>","hello
").group())
#补充二
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
#
print(re.findall(r"-?\d+\.\d*|(-?\d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #找出所有整数['1', '-2', '60', '', '5', '-4', '3']
#找到所有数字:
print(re.findall('\D?(\-?\d+\.?\d*)',"1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) # ['1','2','60','-40.35','5','-4','3']
#计算器作业参考:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4949995.html
expression='1-2*((60+2*(-3-40.0/5)*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2))'
content=re.search('\(([\-\+\*\/]*\d+\.?\d*)+\)',expression).group() #(-3-40.0/5)
#为何同样的表达式search与findall却有不同结果: print(re.search('\(([\+\-\*\/]*\d+\.?\d*)+\)',"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))").group()) #(-40.35/5) print(re.findall('\(([\+\-\*\/]*\d+\.?\d*)+\)',"1-12*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")) #['/5', '*3'] #看这个例子:(\d)+相当于(\d)(\d)(\d)(\d)...,是一系列分组 print(re.search('(\d)+','123').group()) #group的作用是将所有组拼接到一起显示出来 print(re.findall('(\d)+','123')) #findall结果是组内的结果,且是最后一个组的结果search与findall
#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Linhaifeng' #在线调试工具:tool.oschina.net/regex/# import re s=''' http://www.baidu.com egon@oldboyedu.com 你好 010-3141 ''' #最常规匹配 # content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo' # res=re.match('Hello\s\d\d\d\s\d{3}\s\w{10}.*Demo',content) # print(res) # print(res.group()) # print(res.span()) #泛匹配 # content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo' # res=re.match('^Hello.*Demo',content) # print(res.group()) #匹配目标,获得指定数据 # content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo' # res=re.match('^Hello\s(\d+)\s(\d+)\s.*Demo',content) # print(res.group()) #取所有匹配的内容 # print(res.group(1)) #取匹配的第一个括号内的内容 # print(res.group(2)) #去陪陪的第二个括号内的内容 #贪婪匹配:.*代表匹配尽可能多的字符 # import re # content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo' # # res=re.match('^He.*(\d+).*Demo$',content) # print(res.group(1)) #只打印6,因为.*会尽可能多的匹配,然后后面跟至少一个数字 #非贪婪匹配:?匹配尽可能少的字符 # import re # content='Hello 123 456 World_This is a Regex Demo' # # res=re.match('^He.*?(\d+).*Demo$',content) # print(res.group(1)) #只打印6,因为.*会尽可能多的匹配,然后后面跟至少一个数字 #匹配模式:.不能匹配换行符 content='''Hello 123456 World_This is a Regex Demo ''' # res=re.match('He.*?(\d+).*?Demo$',content) # print(res) #输出None # res=re.match('He.*?(\d+).*?Demo$',content,re.S) #re.S让.可以匹配换行符 # print(res) # print(res.group(1)) #转义:\ # content='price is $5.00' # res=re.match('price is $5.00',content) # print(res) # # res=re.match('price is \$5\.00',content) # print(res) #总结:尽量精简,详细的如下 # 尽量使用泛匹配模式.* # 尽量使用非贪婪模式:.*? # 使用括号得到匹配目标:用group(n)去取得结果 # 有换行符就用re.S:修改模式 #re.search:会扫描整个字符串,不会从头开始,找到第一个匹配的结果就会返回 # import re # content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings' # # res=re.match('Hello.*?(\d+).*?Demo',content) # print(res) #输出结果为None # # import re # content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings' # # res=re.search('Hello.*?(\d+).*?Demo',content) # # print(res.group(1)) #输出结果为 #re.search:只要一个结果,匹配演练, import re content=''' 1',content) # print(res.group(1)) #re.findall:找到符合条件的所有结果 # res=re.findall('',content) # for i in res: # print(i) #re.sub:字符串替换 import re content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings' # content=re.sub('\d+','',content) # print(content) #用\1取得第一个括号的内容 #用法:将123与456换位置 # import re # content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings' # # # content=re.sub('(Extra.*?)(\d+)(\s)(\d+)(.*?strings)',r'\1\4\3\2\5',content) # content=re.sub('(\d+)(\s)(\d+)',r'\3\2\1',content) # print(content) # import re # content='Extra strings Hello 123 456 World_This is a Regex Demo Extra strings' # # res=re.search('Extra.*?(\d+).*strings',content) # print(res.group(1)) # import requests,re # respone=requests.get('https://book.douban.com/').text # print(respone) # print('======'*1000) # print('======'*1000) # print('======'*1000) # print('======'*1000) # res=re.findall('
.*?more-meta.*?author">(.*?)(.*?)(.*?)',respone,re.S) # # res=re.findall(' .*?',respone,re.S) # # # for i in res: # print('%s %s %s %s' %(i[0].strip(),i[1].strip(),i[2].strip(),i[3].strip()))(.*?)(.*?)(.*?) 作业:
import re # 1、匹配密码,密码必须是由6位数字与字母组成,并且不能是纯数字也不能是纯字母 # 1.1 知识点:# ?!pattern,表示在没有配到pattern的字符串的前提下,再进行后续的正则表达式匹配,后续匹配仍然从被匹配字符串的头开始 # 1.2 答案: print(re.search("(?!^[0-9]+$)(?!^[a-zA-Z]+$)^[0-9A-Za-z]{6}$","123asf").group()) # 123asf # 1.3 解释: # 上述正则的意思为:在匹配(?!^[0-9]+$)以及(?!^[a-zA-Z]+$)过后,如果字符串成功后在从头去匹配(?!^[a-zA-Z]+$),最终匹配完。 # 2、匹配密码,密码强度:强,必须包含大写,小写和数字,和特殊字符(!,@,#,%,&),且大于6位 # 2.1 知识点:# ?=pattern,表示在配到pattern的字符串的前提下,再进行后续的正则表达式匹配,后续匹配仍然从被匹配字符串的头开始 # 2.2 答案: # while True: # pwd = input("please your password: ").strip() # 比如输入:Aa3@adf123 # pwd_pattern= re.compile("(?=.*[A-Z])(?=.*[a-z])(?=.*[0-9])(?=.*[!@#%&])^([a-zA-Z0-9!@#%&]){6,}$") # if pwd_pattern.search(pwd) is None: # print("密码强度不够") # else: # break # 2.3 解释: # 上述正则表达式的意思: #(1)首先是(?=.*[A-Z])匹配,.*表示密码中可以包含多个字符,[A-Z]代表密码中需要包含至少一个大写字母,注意一定不要去掉.*写成(?=[A-Z]),那样表示密码只能由一个字符组成,该字符是大写字母 #(2)其次是(?=.*[a-z])匹配,同上,确保密码中必须至少有一个小写字母 #(3)然后是(?=.*[0-9])匹配,同上,确保密码中必须至少有一个数字 #(4)然后是(?=.*[!@#%&])匹配,同上,,确保密码中必须至少有一个特殊符号!@#%& #(5)最后是^([a-zA-Z0-9!@#%&]){6,}$,确保密码是由[a-zA-Z0-9!@#%&]字符构成,至少有6位 # 3、匹配email # print(re.findall("(?:[a-zA-Z0-9]+)@(?:[0-9a-zA-Z]+).com","18611323113@163.com xxx@qq.com")) # 4、匹配身份证 # your_id=input(">>: ").strip() # print(re.findall("^([0-9]){17}([0-9]|X)$",your_id)) # 17个数字组成,最后一个字符可以是数字或X # 5、匹配用户名,包含字母或者数字,且8位 # print(re.findall("^[0-9a-zA-Z]{8}$","egonlinh")) # 5.1、要求输入的内容只能是汉字 # name=input('>>: ').strip() # print(re.search(r'[\u4E00-\u9fa5]+',name)) # 6、取出字符串里的数字 # print(re.findall(r'\d+(?:\.\d+)?', 'sww123kw11.333e2lkd')) # 7、取出所有负整数 # print(re.findall(r'-\d+', '-12,3,54,-13.11,64,-9')) # 错误答案 # print(re.findall(r'(?!-\d+\.\d+)-\d+', '-12,3,54,-13.11,64,-9')) # 正确答案 # 8、所有数字 # print(re.findall(r'\-?\d+(?:\.\d+)?', '-12.9,3.92,54.11,64,89,-9,-45.2')) # 9、所有负数 # print(re.findall(r'\-\d+(?:\.\d+)?', '-12.9,3.92,54.11,64,89,-9,-45.2')) # 10、所有的非负浮点数 print(re.findall(r'\d+\.\d+', '-12.9,3.92,54.11,64,89,-9,-45.2')) # 11、 msg = """ 中文名 贝拉克·侯赛因·奥巴马 外文名 Barack Hussein Obama II 别名 欧巴马 性 别 男 国籍 美国 民 族 德裔族 出生地 美国夏威夷州檀香山 出生日期 1961年8月4日 职 业政治家、律师、总统 毕业院校 哥伦比亚大学,哈佛大学 信 仰新教 主要成就 1996年伊利诺伊州参议员 主要成就 美国第56届、57届总统 2009年诺贝尔和平奖获得者 时代周刊年度风云人物2008、2011 任期内清除本·拉登 代表作品 《我相信变革》《我父亲的梦想》《无畏的希望》 所属政党美国民主党 血 型 AB型 学 院西方学院 妻 子 米歇尔·拉沃恩·奥巴马 """ #外文名 print(re.findall("外文名 (.*)",msg)) #出生日期 print(re.findall('出生日期 (\d{4})年(\d+)月(\d+)日',msg)) #妻子姓名 print(re.findall('妻 子 (\S+)',msg))补充:
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下述表达式都是断言,不占用宽度
前面有,正向后发(?<=exp),放前面;
后面有,正向先行(?=exp),放后面;
前面无,反向后发(?
后面无,反向先行(?!exp),放后面。
例如
re.findall("egon(?=100|N)(?=N)N123","egonN123") # ['egonN123'] # 位置: 0 1 2 3 4 5 6 7 # 字符串:e g o n N 1 2 3 # 分析: # 步骤1、正则表达式egon匹配到了字符串的位置3 然后连续进行两次断言匹配 # 步骤2、(?=100|N)从位置3作为起始匹配位置4的字符是否100或者N # 步骤3、2成功后,继续匹配(?=N),因为?=patter不会吃字符,所以此时会重新回到步骤1所在位置3,然后继续匹配,匹配成功 # 步骤4、从位置3开始匹配N123 # 思考下述输出结果,为何会不同???: re.findall("egon(?=100|N)(?=N)N123","egonN123") re.findall("egon(?=100|N)(?=N)123","egonN123")
介绍
(pattern) : 匹配 pattern 并获取这一匹配,所获取的匹配可以从产生的 Matches 集合得到。
(?:pattern) :匹配 pattern 但不获取匹配结果,也就是说这是一个非获取匹配,不进行存储供以后使用。
(?=pattern) :正向预查,在任何匹配 pattern 的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配,也就是说,该匹配不需要获取供以后使用。预查不消耗字符,也就是说,在一个匹配发生后,在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜索,而不是从包含预查的字符之后开始。共同点
(?:pattern)与(?=pattern)都匹配pattern,但不会把pattern结果放到Matches的集合中,即Matcher.group()不会匹配到(?;pattern)与(?=pattern)区别
(?:pattern)匹配得到的结果包含pattern,(?=pattern)则不包含。如:对字符串:"industry abc"的匹配结果: industr(?:y|ies) ---> "industry" industr(?=y|ies) ---> "industr"是否消耗字符
(?:pattern)消耗字符,下一字符匹配会从已匹配后的位置开始。(?=pattern)不消耗字符,下一字符匹配会从预查之前的位置开始。
即后者只预查,不移动匹配指针。如:
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