函数处理python 函数处理器
python的函数不返回变量在函数中会经过处理嘛
python的函数不返回变量在函数中不会经过处理。根据查询相关公开信息python的函数因为不返回,所以并不使用,不使用的函数处理会浪费内存,为了节省内存,就不会处理。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
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Python常用的正则表达式处理函数详解
正则表达式是一个特殊的字符序列,用于简洁表达一组字符串特征,检查一个字符串是否与某种模式匹配,使用起来十分方便。
在Python中,我们通过调用re库来使用re模块:
import re
下面介绍Python常用的正则表达式处理函数。
re.match函数
re.match 函数从字符串的起始位置匹配正则表达式,返回match对象,如果不是起始位置匹配成功的话,match()就返回None。
re.match(pattern, string, flags=0)
pattern:匹配的正则表达式。
string:待匹配的字符串。
flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等等。具体参数为:
re.I:忽略大小写。
re.L:表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境。
re.M:多行模式。
re.S:即 . ,并且包括换行符在内的任意字符(. 不包括换行符)。
re.U:表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依赖于 Unicode 字符属性数据库。
re.X:为了增加可读性,忽略空格和 # 后面的注释。
import re #从起始位置匹配 r1=re.match('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.match('def','abcdefghi') print(r2)
运行结果:
其中,span表示匹配成功的整个子串的索引。
使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。
group(num):匹配的整个表达式的字符串,group() 可以一次输入多个组号,这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。
groups():返回一个包含所有小组字符串的元组,从 1 到 所含的小组号。
import re s='This is a demo' r1=re.match(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.match(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())
运行结果:
上述代码中的(.*)和(.*?)表示正则表达式的贪婪匹配与非贪婪匹配。
re.search函数
re.search函数扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配,如果匹配成功则返回match对象,否则返回None。
re.search(pattern, string, flags=0)
pattern:匹配的正则表达式。
string:待匹配的字符串。
flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等等。
import re #从起始位置匹配 r1=re.search('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.search('def','abcdefghi') print(r2)
运行结果:
使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。
group(num=0):匹配的整个表达式的字符串,group() 可以一次输入多个组号,这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。
groups():返回一个包含所有小组字符串的元组,从 1 到 所含的小组号。
import re s='This is a demo' r1=re.search(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.search(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())
运行结果:
从上面不难发现re.match与re.search的区别:re.match只匹配字符串的起始位置,只要起始位置不符合正则表达式就匹配失败,而re.search是匹配整个字符串,直到找到一个匹配为止。
re.compile 函数
compile 函数用于编译正则表达式,生成一个正则表达式对象,供 match() 和 search() 这两个函数使用。
re.compile(pattern[, flags])
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。
import re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+') r1=r.match('This is a demo') r2=r.match('This is 111 and That is 222',0,27) r3=r.match('This is 111 and That is 222',8,27) print(r1) print(r2) print(r3)
运行结果:
findall函数
搜索字符串,以列表形式返回正则表达式匹配的所有子串,如果没有找到匹配的,则返回空列表。
需要注意的是,match 和 search 是匹配一次,而findall 匹配所有。
findall(string[, pos[, endpos]])
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。
import re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+') r1=r.findall('This is a demo') r2=r.findall('This is 111 and That is 222',0,11) r3=r.findall('This is 111 and That is 222',0,27) print(r1) print(r2) print(r3)
运行结果:
re.finditer函数
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)
pattern:匹配的正则表达式。
string:待匹配的字符串。
flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如是否区分大小写,多行匹配等。
import re r=re.finditer(r'\d+','This is 111 and That is 222') for i in r: print (i.group())
运行结果:
re.split函数
将一个字符串按照正则表达式匹配的子串进行分割后,以列表形式返回。
re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])
pattern:匹配的正则表达式。
string:待匹配的字符串。
maxsplit:分割次数,maxsplit=1分割一次,默认为0,不限次数。
flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等。
import re r1=re.split('\W+','This is 111 and That is 222') r2=re.split('\W+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1) r3=re.split('\d+','This is 111 and That is 222') r4=re.split('\d+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1) print(r1) print(r2) print(r3) print(r4)
运行结果:
re.sub函数
re.sub函数用于替换字符串中的匹配项。
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
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。
import re r='This is 111 and That is 222' # 删除字符串中的数字 r1=re.sub(r'\d+','',r) print(r1) # 删除非数字的字符串 r2=re.sub(r'\D','',r) print(r2)
运行结果:
到此这篇关于Python常用的正则表达式处理函数详解的文章就介绍到这了,希望大家以后多多支持!
python函数深入浅出 11.math.pow()及其相关函数详解
这是math模块的一个函数
pow() 源于英文power,返回给定数字的乘幂
所以我们执行math.pow()示例:
注意:math 模块则会把参数转换为 float。
math是非常常用的数学计算包,其中math.pow()语法如下
参数说明:
等同于写法
但注意math函数返回的是浮点数,后者可能返回整数
其他常用的数学函数有:
python2 有cmp(x,y)函数,python3移除了cmp,新增了 operator模块,提供了如下比较方法
作为比较函数
在处理数字时使用数学函数能更高效的获取计算结果。
对基础运行环境有疑问的,推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇
python字典操作函数
字典是一种通过名字或者关键字引用的得数据结构,其键可以是数字、字符串、元组,这种结构类型也称之为映射。字典类型是Python中唯一内建的映射类型,基本的操作包括如下:
(1)len():返回字典中键—值对的数量;
(2)d[k]:返回关键字对于的值;
(3)d[k]=v:将值关联到键值k上;
(4)del d[k]:删除键值为k的项;
(5)key in d:键值key是否在d中,是返回True,否则返回False。
(6)clear函数:清除字典中的所有项
(7)copy函数:返回一个具有相同键值的新字典;deepcopy()函数使用深复制,复制其包含所有的值,这个方法可以解决由于副本修改而使原始字典也变化的问题
(8)fromkeys函数:使用给定的键建立新的字典,键默认对应的值为None
(9)get函数:访问字典成员
(10)has_key函数:检查字典中是否含有给出的键
(11)items和iteritems函数:items将所有的字典项以列表方式返回,列表中项来自(键,值),iteritems与items作用相似,但是返回的是一个迭代器对象而不是列表
(12)keys和iterkeys:keys将字典中的键以列表形式返回,iterkeys返回键的迭代器
(13)pop函数:删除字典中对应的键
(14)popitem函数:移出字典中的项
(15)setdefault函数:类似于get方法,获取与给定键相关联的值,也可以在字典中不包含给定键的情况下设定相应的键值
(16)update函数:用一个字典更新另外一个字典
(17) values和itervalues函数:values以列表的形式返回字典中的值,itervalues返回值得迭代器,由于在字典中值不是唯一的,所以列表中可以包含重复的元素
一、字典的创建
1.1 直接创建字典
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printd['two']
printd['three']
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
1.2 通过dict创建字典
# _*_ coding:utf-8 _*_
items=[('one',1),('two',2),('three',3),('four',4)]
printu'items中的内容:'
printitems
printu'利用dict创建字典,输出字典内容:'
d=dict(items)
printd
printu'查询字典中的内容:'
printd['one']
printd['three']
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
items中的内容:
[('one',1), ('two',2), ('three',3), ('four',4)]
利用dict创建字典,输出字典内容:
{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}
查询字典中的内容:
或者通过关键字创建字典
# _*_ coding:utf-8 _*_
d=dict(one=1,two=2,three=3)
printu'输出字典内容:'
printd
printu'查询字典中的内容:'
printd['one']
printd['three']
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
输出字典内容:
{'three':3,'two':2,'one':1}
查询字典中的内容:
二、字典的格式化字符串
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3,'four':4}
printd
print"three is %(three)s."%d
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}
threeis3.
三、字典方法
3.1 clear函数:清除字典中的所有项
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3,'four':4}
printd
d.clear()
printd
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}
{}
请看下面两个例子
3.1.1
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={}
dd=d
d['one']=1
d['two']=2
printdd
d={}
printd
printdd
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'two':2,'one':1}
{}
{'two':2,'one':1}
3.1.2
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={}
dd=d
d['one']=1
d['two']=2
printdd
d.clear()
printd
printdd
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'two':2,'one':1}
{}
{}
3.1.2与3.1.1唯一不同的是在对字典d的清空处理上,3.1.1将d关联到一个新的空字典上,这种方式对字典dd是没有影响的,所以在字典d被置空后,字典dd里面的值仍旧没有变化。但是在3.1.2中clear方法清空字典d中的内容,clear是一个原地操作的方法,使得d中的内容全部被置空,这样dd所指向的空间也被置空。
3.2 copy函数:返回一个具有相同键值的新字典
# _*_ coding:utf-8 _*_
x={'one':1,'two':2,'three':3,'test':['a','b','c']}
printu'初始X字典:'
printx
printu'X复制到Y:'
y=x.copy()
printu'Y字典:'
printy
y['three']=33
printu'修改Y中的值,观察输出:'
printy
printx
printu'删除Y中的值,观察输出'
y['test'].remove('c')
printy
printx
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
初始X字典:
{'test': ['a','b','c'],'three':3,'two':2,'one':1}
X复制到Y:
Y字典:
{'test': ['a','b','c'],'one':1,'three':3,'two':2}
修改Y中的值,观察输出:
{'test': ['a','b','c'],'one':1,'three':33,'two':2}
{'test': ['a','b','c'],'three':3,'two':2,'one':1}
删除Y中的值,观察输出
{'test': ['a','b'],'one':1,'three':33,'two':2}
{'test': ['a','b'],'three':3,'two':2,'one':1}
注:在复制的副本中对值进行替换后,对原来的字典不产生影响,但是如果修改了副本,原始的字典也会被修改。deepcopy函数使用深复制,复制其包含所有的值,这个方法可以解决由于副本修改而使原始字典也变化的问题。
# _*_ coding:utf-8 _*_
fromcopyimportdeepcopy
x={}
x['test']=['a','b','c','d']
y=x.copy()
z=deepcopy(x)
printu'输出:'
printy
printz
printu'修改后输出:'
x['test'].append('e')
printy
printz
运算输出:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
输出:
{'test': ['a','b','c','d']}
{'test': ['a','b','c','d']}
修改后输出:
{'test': ['a','b','c','d','e']}
{'test': ['a','b','c','d']}
3.3 fromkeys函数:使用给定的键建立新的字典,键默认对应的值为None
# _*_ coding:utf-8 _*_
d=dict.fromkeys(['one','two','three'])
printd
运算输出:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':None,'two':None,'one':None}
或者指定默认的对应值
# _*_ coding:utf-8 _*_
d=dict.fromkeys(['one','two','three'],'unknow')
printd
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':'unknow','two':'unknow','one':'unknow'}
3.4 get函数:访问字典成员
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printd.get('one')
printd.get('four')
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
1
None
注:get函数可以访问字典中不存在的键,当该键不存在是返回None
3.5 has_key函数:检查字典中是否含有给出的键
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printd.has_key('one')
printd.has_key('four')
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
True
False
3.6 items和iteritems函数:items将所有的字典项以列表方式返回,列表中项来自(键,值),iteritems与items作用相似,但是返回的是一个迭代器对象而不是列表
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
list=d.items()
forkey,valueinlist:
printkey,':',value
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
three :3
two :2
one :1
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
it=d.iteritems()
fork,vinit:
print"d[%s]="%k,v
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
d[three]=3
d[two]=2
d[one]=1
3.7 keys和iterkeys:keys将字典中的键以列表形式返回,iterkeys返回键的迭代器
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printu'keys方法:'
list=d.keys()
printlist
printu'\niterkeys方法:'
it=d.iterkeys()
forxinit:
printx
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
keys方法:
['three','two','one']
iterkeys方法:
three
two
one
3.8 pop函数:删除字典中对应的键
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
d.pop('one')
printd
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
{'three':3,'two':2}
3.9 popitem函数:移出字典中的项
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
d.popitem()
printd
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':1}
{'two':2,'one':1}
3.10 setdefault函数:类似于get方法,获取与给定键相关联的值,也可以在字典中不包含给定键的情况下设定相应的键值
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={'one':1,'two':2,'three':3}
printd
printd.setdefault('one',1)
printd.setdefault('four',4)
printd
运算结果:
{'three':3,'two':2,'one':1}
{'four':4,'three':3,'two':2,'one':1}
3.11 update函数:用一个字典更新另外一个字典
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={
'one':123,
'two':2,
'three':3
}
printd
x={'one':1}
d.update(x)
printd
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
{'three':3,'two':2,'one':123}
{'three':3,'two':2,'one':1}
3.12 values和itervalues函数:values以列表的形式返回字典中的值,itervalues返回值得迭代器,由于在字典中值不是唯一的,所以列表中可以包含重复的元素
# _*_ coding:utf-8 _*_
d={
'one':123,
'two':2,
'three':3,
'test':2
}
printd.values()
运算结果:
=======RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=======
[2,3,2,123]
python函数如何同时处理返回值以及返回内容?
python支持返回多个返回值,所以你可以考虑返回两个值来解决。
参考代码和如何调用示例如下:
python函数高级
一、函数的定义
函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来,想要执行这个函数,只需要调用函数名即可
特性:
减少重复代码
使程序变得可扩展
使程序变得易维护
二、函数的参数
2.1、形参和实参数
形参,调用时才会存在的值
实惨,实际存在的值
2.2、默认参数
定义:当不输入参数值会有一个默认的值,默认参数要放到最后
2.3、 关键参数
定义: 正常情况下,给函数传参数要安装顺序,不想按顺序可以用关键参数,只需要指定参数名即可,(指定了参数名的就叫关键参数),但是要求是关键参数必须放在位置参数(以位置顺序确定对应的参数)之后
2.4、非固定参数
定义: 如你的函数在传入参数时不确定需要传入多少个参数,就可以使用非固定参数
# 通过元组形式传递
# 通过列表形式传递
# 字典形式(通过k,value的方式传递)
# 通过变量的方式传递
三、函数的返回值
作用:
返回函数执行结果,如果没有设置,默认返回None
终止函数运行,函数遇到return终止函数
四、变量的作用域
全局变量和局部变量
在函数中定义的变量叫局部变量,在程序中一开始定义的变量叫全局变量
全局变量作用域整个程序,局部变量作用域是定义该变量的函数
当全局变量与局部变量同名是,在定义局部变量的函数内,局部变量起作用,其他地方全局变量起作用
同级的局部变量不能互相调用
想要函数里边的变量设置成全局变量,可用global进行设置
五、特殊函数
5.1、嵌套函数
定义: 嵌套函数顾名思义就是在函数里边再嵌套一层函数
提示 在嵌套函数里边调用变量是从里往外依次调用,意思就是如果需要调用的变量在当前层没有就会去外层去调用,依次内推
匿名函数
基于Lambda定义的函数格式为: lambda 参数:函数体
参数,支持任意参数。
匿名函数适用于简单的业务处理,可以快速并简单的创建函数。
# 与三元运算结合
5.3、高阶函数
定义:变量可以指向函数,函数的参数可以接收变量,那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数称之为高阶函数 只需要满足一下任意一个条件,即是高阶函数
接收一个或多个函数作为输入
return返回另一个函数
5.4、递归函数
定义:一个函数可以调用其他函数,如果一个函数调用自己本身,这个函数就称为递归函数
在默认情况下Python最多能递归1000次,(这样设计师是为了防止被内存被撑死)可以通过sys.setrecursionlimit(1500)进行修改
递归实现过程是先一层一层的进,然后在一层一层的出来
必须有一个明确的条件结束,要不然就是一个死循环了
每次进入更深层次,问题规模都应该有所减少
递归执行效率不高,递归层次过多会导致站溢出
# 计算4的阶乘 4x3x2x1
# 打印数字从1-100
5.5、闭包现象
定义:内层函数调用外层函数的变量,并且内存函数被返回到外边去了
闭包的意义:返回的函数对象,不仅仅是一个函数对象,在该函数外还包裹了一层作用域,这使得,该函数无论在何处调用,优先使用自己外层包裹的作用域
新闻名称:函数处理python 函数处理器
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