Python常见库及使用

1. re 库

re 库是 Python 中用于处理正则表达式的标准库，提供了一系列强大的功能，可用于字符串的匹配、查找、替换、分割等操作。

正则表达式： 这是对正则表达式中常见元字符和语法的介绍，具体总结如下：

1. 数字与非数字：

2. \d：匹配一个数字。例如，aaa\d表示验证的字符串后面必须以aaa开头，且以一个数字结尾。

3. \D：匹配一个非数字，与\d相反。例如，\D\D\D表示一个长度为 3，不包含数字的字符串。

4. 字符类型：

5. \w：匹配一个字母（大小写均可）、数字或下划线。例如，12\w45表示12和45中间必须是一个字母，数字，或下划线。

6. \W：匹配既不是字母、数字，也不是下划线的字符，即特殊符号（除下划线）或空格等。例如，12\W45表示12和45中间是一个非字母，非数字，或非下划线的字符。

7. 可见与不可见字符：

8. \s：匹配一个看不见的符号，即空格或制表符（Tab 键）。例如，88\s99表示88和99中间须是一个空格或制表符。

9. \S：匹配一个可以看得见的符号，与\s相反。例如，88\S99表示88和99中间须有一个看得见的符号。

10. 任意字符：

11. .：表示除\n和\r之外的任何单个字符。例如，....表示任意四个字符。

12. 或关系：

13. |：表示或的关系，检测的字符串须满足其中一个时才符合条件。若或关系的前后还有其它字符，需用()将其包裹。例如，aa|bb|cc表示输入的字符串须是aa，或bb，或cc其中的一个；xx(aa|bb|cc)yy表示输入的字符串须是xx开头，yy结尾，且中间是aa，或bb，或cc其中的一个。

14. 字符集：

15. [abc]：匹配其中任意一个字符。例如，a[bcd]e表示a和e的中间须是b，或c，或d其中的一个。

16. [^abc]：表示不与中括号里的任意字符匹配。例如，a[^bcd]e表示a和e的中间除b，c，d这三个字符外，其他的字符都满足。
17. [a-z]：表示a到z中间的所有字符都满足（包括a和z），常用于表示大小写字母范围、数字范围。例如，a[b-d]e等同于a[bcd]e；a[0-9]e表示a和e中间是一个数字，等同于a\de。

18. [^a-z]：表示除a到z之外的所有字符都满足。例如，a[^1-3]e表示a和e中间的字符，只要不是1，2，3，则都满足。

19. 引用括号内容：

\num（num为数字），表示匹配第num个括号中的结果。例如，对于字符串abcd，ab(c)d\1等同于abcdc，因为\1表示第 1 个小括号中的结果c；ab(c)(d)\1\2等同于abcdcd，也等同于ab(cd)\1，因为\2表示第 2 个小括号的结果d。

1. 次数限定：

2. ?：匹配前面的子表达式零次或一次。例如，abc?de表示可匹配的字符串为abde（匹配 0 次c）或abcde（匹配 1 次c）。

3. +：匹配前面的子表达式一次或多次（次数 >= 1，即至少 1 次）。例如，abc+de表示ab和de之前至少有一个c。
4. {n}：n为非负整数，匹配确定的前面的子表达式n次。例如，abc{3}de表示ab和de之间有 3 个c；ab(xx|yy){3}de表示ab和de之间xx或yy的个数合计为 3 个。
5. {n,m}：m和n均为非负整数，其中n<=m，最少匹配n次且最多匹配m次。例如，abc{2,3}de表示ab和de之间有 2 到 3 个c。
6. *：表示匹配前面的子表达式任意次。例如，abc*de表示ab和de之间有任意个数（包括 0）的c。

常用函数

1. re.compile(pattern, flags=0)

• 功能：将正则表达式的字符串形式编译成一个正则表达式对象，这样可以提高匹配效率，尤其是在需要多次使用同一正则表达式时。
• 参数：
• pattern：正则表达式的字符串。
• flags：可选参数，用于指定匹配模式，如 re.I（忽略大小写）、re.M（多行模式）等。

2. re.match(pattern, string, flags=0)

• 功能：从字符串的起始位置开始匹配，如果匹配成功则返回一个匹配对象，否则返回 None。
• 参数：
• pattern：正则表达式的字符串。
• string：要匹配的字符串。
• flags：可选参数，指定匹配模式。

3. re.search(pattern, string, flags=0)

• 功能：在字符串中搜索匹配正则表达式的第一个位置，如果找到则返回一个匹配对象，否则返回 None。
• 参数：与 re.match 相同。

4. re.findall(pattern, string, flags=0)

• 功能：在字符串中查找所有匹配正则表达式的子串，并以列表的形式返回。
• 参数：与 re.match 相同。

5. re.finditer(pattern, string, flags=0)

• 功能：在字符串中查找所有匹配正则表达式的子串，并返回一个迭代器，迭代器中的每个元素都是一个匹配对象。
• 参数：与 re.match 相同。

6. re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

• 功能：在字符串中替换所有匹配正则表达式的子串为指定的字符串。
• 参数：
• pattern：正则表达式的字符串。
• repl：用于替换的字符串。
• string：要进行替换操作的字符串。
• count：可选参数，指定最多替换的次数，默认为 0 表示替换所有匹配的子串。
• flags：可选参数，指定匹配模式。

7. re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)

• 功能：根据正则表达式匹配的子串对字符串进行分割，并返回分割后的列表。
• 参数：
• pattern：正则表达式的字符串。
• string：要进行分割操作的字符串。
• maxsplit：可选参数，指定最多分割的次数，默认为 0 表示分割所有匹配的位置。
• flags：可选参数，指定匹配模式。

2. os库

在 Python 中，os 模块是一个非常实用的标准库模块，它提供了一种方便的使用操作系统相关功能的方式。通过 os 模块，你可以执行文件和目录操作、获取系统环境信息、执行系统命令等。

1. os.getcwd()

• 功能：返回当前 Python 脚本的工作目录，即当前脚本运行时所在的目录。这有助于确定程序在文件系统中的位置，方便进行文件和目录操作。
• 参数：无。

2. os.chdir(path)

• 功能：改变当前的工作目录到指定的 path。在进行文件操作时，如果需要在不同的目录下进行读写操作，就可以使用该函数切换工作目录。
• 参数：
• path：要切换到的目标目录的路径，可以是绝对路径或相对路径。

3. os.mkdir(path)

• 功能：创建一个新的目录。如果指定的目录已经存在，会抛出 FileExistsError 异常。
• 参数：
• path：要创建的目录的路径。

4. os.makedirs(path, exist_ok=False)

• 功能：递归地创建目录，即如果父目录不存在，会一并创建。可以通过 exist_ok 参数控制当目录已经存在时的行为。
• 参数：
• path：要创建的目录的路径，可以是包含多级目录的路径。
• exist_ok：可选参数，默认为 False。如果设置为 True，当目录已经存在时不会抛出异常；如果为 False，则会抛出 FileExistsError 异常。

5. os.rmdir(path)

• 功能：删除一个空目录。如果目录不为空，会抛出 OSError 异常。
• 参数：
• path：要删除的空目录的路径。

6. os.listdir(path='.')

• 功能：返回指定目录下的所有文件和目录的名称列表。如果不指定 path，默认返回当前工作目录下的内容。
• 参数：
• path：可选参数，指定要列出内容的目录路径，默认为当前工作目录。

7. os.path.join(path1, path2, ...)

• 功能：将多个路径组件拼接成一个完整的路径，会根据不同的操作系统自动处理路径分隔符（如 Windows 下是 \，Linux 和 macOS 下是 /）。
• 参数：
• path1, path2, ...：多个路径组件，可以是字符串形式的目录名或文件名。

8. os.path.exists(path)

• 功能：检查指定的路径是否存在，无论是文件还是目录。
• 参数：
• path：要检查的路径。

9. os.path.isfile(path)

• 功能：检查指定的路径是否为文件。
• 参数：
• path：要检查的路径。

10. os.path.isdir(path)

• 功能：检查指定的路径是否为目录。
• 参数：
• path：要检查的路径。

11. os.path.getsize(path)

• 功能：返回指定文件的大小，单位是字节。如果指定的路径不是文件，可能会抛出异常。
• 参数：
• path：要获取大小的文件的路径。

12. os.environ

• 功能：这是一个包含所有环境变量的字典，可以用于获取和设置系统的环境变量。环境变量可以影响程序的运行环境和行为。
• 参数：无。

13. os.system(command)

• 功能：执行系统命令。在 Python 程序中可以通过该函数调用操作系统的命令行工具。
• 参数：
• command：要执行的系统命令，是一个字符串形式。

3. random库

1. random.random()

• 功能：返回一个范围在 0.0（包含）到 1.0（不包含）之间的随机浮点数。常用于需要在该特定区间内生成随机小数的场景，例如模拟概率分布。
• 参数：无。

2. random.randint(a, b)

• 功能：生成一个介于 a 和 b 之间（包含 a 和 b）的随机整数。可用于需要随机整数的场景，如抽奖、随机索引选择等。
• 参数：
• a：随机整数范围的下限。
• b：随机整数范围的上限。

3. random.uniform(a, b)

• 功能：返回一个介于 a 和 b 之间的随机浮点数。适用于需要在指定区间内生成随机小数的情况，区别于 random.random()，其区间可自定义。
• 参数：
• a：随机浮点数范围的下限。
• b：随机浮点数范围的上限。

4. random.choice(seq)

• 功能：从非空序列 seq（如列表、元组、字符串等）中随机选取一个元素。常用于从一组选项中随机选择一个的场景，如随机选择一个颜色、一个名字等。
• 参数：
• seq：要从中选择元素的非空序列。

5. random.shuffle(x)

• 功能：将可变序列 x（如列表）中的元素顺序随机打乱。常用于需要对元素顺序进行随机化的场景，如洗牌、随机排序等。
• 参数：
• x：要打乱顺序的可变序列。

6. random.sample(population, k)

• 功能：从 population 序列中随机抽取 k 个不重复的元素，返回一个新的列表。适用于需要从大量数据中随机选取部分不重复数据的场景，如抽样调查。
• 参数：
• population：要进行抽样的序列。
• k：要抽取的元素个数。

7. random.seed(a=None, version=2)

• 功能：设置随机数生成器的种子。当使用相同的种子时，随机数生成器会生成相同的随机数序列，便于调试和结果复现。
• 参数：
• a：可选参数，用于指定种子值。如果为 None，则使用系统时间作为种子。
• version：可选参数，指定生成器的版本，默认值为 2。

4. json库

1. json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)

• 功能：将 Python 对象（如字典、列表等）转换为 JSON 格式的字符串。常用于将 Python 数据结构转换为适合网络传输或存储的 JSON 字符串。
• 参数：
• obj：要转换为 JSON 字符串的 Python 对象。
• skipkeys：如果为 True，则在对象的键不是基本类型（str, int, float, bool, None）时跳过这些键，默认为 False。
• ensure_ascii：如果为 True，所有非 ASCII 字符将被转义；如果为 False，这些字符将原样输出，默认为 True。
• check_circular：如果为 False，则不检查循环引用，默认为 True。
• allow_nan：如果为 False，在遇到 NaN, Infinity 或 -Infinity 时将引发 ValueError，默认为 True。
• cls：自定义 JSON 编码器类。
• indent：指定缩进的空格数，用于美化输出，若为 None 则输出为紧凑格式。
• separators：指定用于分隔项和键值对的字符，默认是 (', ', ': ')。
• default：用于处理无法序列化的对象的函数。
• sort_keys：如果为 True，则字典的键将按字母顺序排序，默认为 False。

2. json.loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

• 功能：将 JSON 格式的字符串解析为 Python 对象。常用于从网络请求或文件中获取 JSON 数据后，将其转换为 Python 可操作的数据结构。
• 参数：
• s：要解析的 JSON 格式的字符串。
• cls：自定义 JSON 解码器类。
• object_hook：用于处理解析后字典的函数。
• parse_float：用于解析浮点数的函数。
• parse_int：用于解析整数的函数。
• parse_constant：用于解析 NaN, Infinity 或 -Infinity 的函数。
• object_pairs_hook：用于处理解析后有序键值对列表的函数。

3. json.dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)

• 功能：将 Python 对象转换为 JSON 格式并写入文件对象 fp。常用于将 Python 数据保存为 JSON 文件。
• 参数：
• obj：要转换为 JSON 并写入文件的 Python 对象。
• fp：文件对象，用于写入 JSON 数据。
• 其余参数与 json.dumps 相同。

4. json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

• 功能：从文件对象 fp 中读取 JSON 数据并解析为 Python 对象。常用于从 JSON 文件中读取数据并在 Python 中使用。
• 参数：
• fp：文件对象，用于读取 JSON 数据。
• 其余参数与 json.loads 相同。