Python基础

python 简介

Python是目前非常热门的编程语言，崇优雅、明确、简单。它继承了传统编译语言的强大功能和通用性，同时借鉴了简单脚本和解释语言的易用性。
优点：易学、开发效率高、高级语言、可移植性、可扩展性、可嵌入性
缺点：运行速度慢、代码不能加密、线程不能利用多CPU
应用领域：数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算、科学计算等
Python环境：自行百度，ppt中使用的anaconda开发环境

Python基础语法

Python 标识符

在 Python 里，标识符由字母、数字、下划线组成。
在 Python 中，所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_)，但不能以数字开头。
Python 中的标识符是区分大小写的。
以下划线开头的标识符是有特殊意义的。以单下划线开头 _foo 的代表不能直接访问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用 from xxx import * 而导入。
以双下划线开头的 __foo 代表类的私有成员，以双下划线开头和结尾的 foo 代表 Python 里特殊方法专用的标识，如 __init**__()** 代表类的构造函数。
Python 可以同一行显示多条语句，方法是用分号 ’;’分隔

Python 保留字符

and	exec	not
assert	finally	or
break	for	pass
class	from	print
continue	global	raise
def	if	return
del	import	try
elif	in	while
else	is	with
except	lambda	yield

Python 行和缩进

Python 与其他语言最大的区别就是，Python 的代码块不使用大括号 {} 来控制类，函数以及其他逻辑判断。python 最具特色的就是用缩进来写模块。
缩进的空白数量是可变的，但是所有代码块语句必须包含相同的缩进空白数量，这个必须严格执行（一般为Tab键或者4个空格）

Python 多行语句

Python语句中一般以新行作为语句的结束符。但是我们可以使用斜杠（ \）将一行的语句分为多行显示

total = item_one +
          \ item_two +
          \ item_three

Python 引号

Python 可以使用引号( ‘ )、双引号( “ )、三引号( ”’ 或 “”” ) 来表示字符串，引号的开始与结束必须是相同类型的。其中三引号可以由多行组成，编写多行文本的快捷语法，常用于文档字符串，在文件的特定地点，被当做注释。

word = 'word’ 
sentence = "这是一个句子。" 
paragraph = """这是一个段落。
 包含了多个语句"""

Python 注释

python中单行注释采用 # 开头，注释可以在语句或表达式行末
```
#输出 Hello World
print("Hello World")
```

python 中多行注释使用三个单引号(”’)或三个双引号(“””)

'''
这里是多行注释
这里是多行注释
这里是多行注释
'''
"""
这里是多行注释
这里是多行注释
这里是多行注释
"""

Python 数据的输入与输出

在python 中通过内置的input()和print()函数实现数据的输入和输出。

input()函数可以让程序暂停运行，等待用户输入数据信息。程序获取用户输入信息后，将其存储在一个变量中。无论用户输入的事数字还是字符，统一按照字符串形式输出显示。
```
message = input('输入信息提示：’)
```

print()函数用于向用户或者屏幕上输出指定的字符信息。

print("Hello,World!")
#print()函数中有sep,end,file,flush四个可选参数
#sep参数 在输出字符串之间插入指定字符串，默认是空格。
print("1","2","3",sep="**")
#end参数 在输出语句的结尾加上指定字符串,默认是换行符（\n）
print("1","2","3",end=";")
#file参数 输出到指定文件
print('1','2','3',end=';\n',file=open(r'F:\python3-123\print.txt','a'))

python 中的算术运算符

运算符	描述	实例
+	加 – 两个对象相加	a + b 输出结果 30
–	减 – 得到负数或是一个数减去另一个数	a – b 输出结果 -10
*	乘 – 两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串	a * b 输出结果 200
/	除 – x除以y	b / a 输出结果 2
%	取模 – 返回除法的余数	b % a 输出结果 0
**	幂 – 返回x的y次幂	a**b 为10的20次方，输出结果 100000000000000000000
//	取整除 – 返回商的整数部分（向下取整）	>>> 9//2 4 >>> -9//2 -5

python 中的比较运算符

运算符	描述	实例
==	等于 – 比较对象是否相等	(a == b) 返回 False。
!=	不等于 – 比较两个对象是否不相等	(a != b) 返回 true.
>	大于 – 返回x是否大于y	(a > b) 返回 False。
<	小于 – 返回x是否小于y。所有比较运算符返回1表示真，返回0表示假。这分别与特殊的变量True和False等价。	(a < b) 返回 true。
>=	大于等于 – 返回x是否大于等于y。	(a >= b) 返回 False。
<=	小于等于 – 返回x是否小于等于y。	(a <= b) 返回 true。

python 中的赋值运算符

运算符	描述	实例
=	简单的赋值运算符	c = a + b 将 a + b 的运算结果赋值为 c
+=	加法赋值运算符	c += a 等效于 c = c + a
-=	减法赋值运算符	c -= a 等效于 c = c – a
*=	乘法赋值运算符	c = a 等效于 c = c a
/=	除法赋值运算符	c /= a 等效于 c = c / a
%=	取模赋值运算符	c %= a 等效于 c = c % a
**=	幂赋值运算符	c = a 等效于 c = c a
//=	取整除赋值运算符	c //= a 等效于 c = c // a

python 中的逻辑运算符

Python语言支持逻辑运算符，以下假设变量 a 为 10, b为 20

运算符	逻辑表达式	描述	实例
and	x and y	布尔”与” – 如果 x 为 False，x and y 返回 False，否则它返回 y 的计算值。	(a and b) 返回 20。
or	x or y	布尔”或” – 如果 x 是非 0，它返回 x 的计算值，否则它返回 y 的计算值。	(a or b) 返回 10。
not	not x	布尔”非” – 如果 x 为 True，返回 False 。如果 x 为 False，它返回 True。	not(a and b) 返回 False

python 中的成员运算符

除了以上的一些运算符之外，Python还支持成员运算符，测试实例中包含了一系列的成员，包括字符串，列表或元组。

运算符	描述	实例
in	如果在指定的序列中找到值返回 True，否则返回 False。	x 在 y 序列中 , 如果 x 在 y 序列中返回 True。
not in	如果在指定的序列中没有找到值返回 True，否则返回 False。	x 不在 y 序列中 , 如果 x 不在 y 序列中返回 True。

python 变量类型

变量赋值

Python 中的变量赋值不需要类型声明。

每个变量在内存中创建，都包括变量的标识，名称和数据这些信息。

每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。

等号 = 用来给变量赋值。

等号 = 运算符左边是一个变量名，等号 = 运算符右边是存储在变量中的值

多个变量赋值

Python允许你同时为多个变量赋值。

a = b = c = 1

您也可以为多个对象指定多个变量。例如：

a, b, c = 1, 2, "string"

五个标准数据类型

Numbers（数字）
String（字符串）
List（列表）
Tuple（元组）
Dictionary（字典）

数字类型

数字数据类型用于存储数值。

他们是不可改变的数据类型，这意味着改变数字数据类型会分配一个新的对象。

当你指定一个值时，Number 对象就会被创建：

var1 = 1
var2 = 10

您也可以使用del语句删除一些对象的引用。

del语句的语法是：

del var1[,var2[,var3[....,varN]]]

您可以通过使用del语句删除单个或多个对象的引用。例如：

del var
del var_a, var_b

Python支持四种不同的数字类型：

int（有符号整型）
long（长整型[也可以代表八进制和十六进制]）
float（浮点型）
complex（复数）

int	long	float	complex
10	51924361L	0.0	3.14j
100	-0x19323L	15.20	45.j
-786	0122L	-21.9	9.322e-36j
080	0xDEFABCECBDAECBFBAEl	32.3e+18	.876j
-0490	535633629843L	-90.	-.6545+0J
-0x260	-052318172735L	-32.54e100	3e+26J
0x69	-4721885298529L	70.2E-12	4.53e-7j

python 内置的运算函数

数字运算函数	函数描述	示例
abs(x)	取x的绝对值	abs(-10)>>10
divmod(x,y)	(x//y,x%y)返回两个数的商和余数组成的元组	divmod(5,2)>>(2,1)
pow(x,y[,z])	（x**y)%z[..]表示该参数可以省略，即pow(x,y)	pow(2,3)>>8 pow(2,3,4)>>0
round(x[,ndigits])	对x四舍五入，保留ndigits为小数，round(x)返回四舍五入的整数值	round(3.1415,3)>>3.142 round(3.1413.3)>>3.141
max(x1,x2,x3…,xn)	x1,x2,x3…,xn的最大值，n没有限定	max(1,2,3,4)>>4
min(x1,x2,x3…,xn)	x1,x2,x3…,xn的最小值，n没有限定	min(1,2,3,4)>>1

Python字符串

字符串或串(String)是由数字、字母、下划线组成的一串字符。

s = "a1a2···an"   # n>=0

它是编程语言中表示文本的数据类型。

python的字串列表有2种取值顺序:

从左到右索引默认0开始的，最大范围是字符串长度少1
从右到左索引默认-1开始的，最大范围是字符串开头

如果你要实现从字符串中获取一段子字符串的话，可以使用 [头下标:尾下标] 来截取相应的字符串，其中下标是从 0 开始算起，可以是正数或负数，下标可以为空表示取到头或尾。

[头下标:尾下标] 获取的子字符串包含头下标的字符，但不包含尾下标的字符。

比如:

>>> s = 'abcdef'
>>> s[1:5]
'bcde'

当使用以冒号分隔的字符串，python 返回一个新的对象，结果包含了以这对偏移标识的连续的内容，左边的开始是包含了下边界。

上面的结果包含了 s[1] 的值 b，而取到的最大范围不包括尾下标，就是 s[5] 的值 f。

加号（+）是字符串连接运算符，星号（*）是重复操作

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
str = 'Hello World!'
 
print(str)           # 输出完整字符串
print(str[0])        # 输出字符串中的第一个字符
print(str[2:5])      # 输出字符串中第三个至第六个之间的字符串
print(str[2:])       # 输出从第三个字符开始的字符串
print(str * 2)       # 输出字符串两次
print(str + "TEST")  # 输出连接的字符串

Python 列表截取可以接收第三个参数，参数作用是截取的步长，以下实例在索引 1 到索引 4 的位置并设置为步长为 2（间隔一个位置）来截取字符串：

字符串内置函数

1、获取字符串长度函数len(str)

str = "hello world"
len(str)

2、字符串大小写转换

str ="hello World"
str.upper() 转大写
str.lower() 转小写
str.swapcase() 大小写互换
str.title()   首字母大写

3、字符串查找

str.find(sub[,start[,end]])   未找到返回-1，否则返回指定字符第一次出现位置的序列
str.count(sub)    统计字符出现的次数

4、字符串替换

str.replace()
str.strip(sub) 移除指定字符  
str.1strip()   
str.rstrip()

Python列表

List（列表）是 Python 中使用最频繁的数据类型。

列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。它支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（即嵌套）。

列表用 [ ] 标识，是 python 最通用的复合数据类型。

列表中值的切割也可以用到变量 [头下标:尾下标] ，就可以截取相应的列表，从左到右索引默认 0 开始，从右到左索引默认 -1 开始，下标可以为空表示取到头或尾。

加号 + 是列表连接运算符，星号 * 是重复操作

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
list = [ 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]
tinylist = [123, 'john']
 
print(list)               # 输出完整列表
print(list[0])            # 输出列表的第一个元素
print(list[1:3])          # 输出第二个至第三个元素 
print(list[2:])           # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素
print(tinylist * 2)       # 输出列表两次
print(list + tinylist)    # 打印组合的列表

嵌套列表

>>>a = ['a', 'b', 'c']
>>> n = [1, 2, 3]
>>> x = [a, n]
>>> x
[['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3]]
>>> x[0]
['a', 'b', 'c']
>>> x[0][1]
'b'

Python列表函数&方法

序号	函数
1	len(list) 列表元素个数
2	max(list) 返回列表元素最大值
3	min(list) 返回列表元素最小值
4	list(seq) 将元组转换为列表

序号	方法
1	list.append(obj) 在列表末尾添加新的对象
2	list.count(obj) 统计某个元素在列表中出现的次数
3	list.extend(seq) 在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）
4	list.index(obj) 从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置
5	list.insert(index, obj) 将对象插入列表
6	list.pop([index=-1]) 移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值
7	list.remove(obj) 移除列表中某个值的第一个匹配项
8	list.reverse() 反向列表中元素
9	list.sort( key=None, reverse=False) 对原列表进行排序
10	list.clear() 清空列表
11	list.copy() 复制列表

Python 元组

元组是另一个数据类型，类似于 List（列表）。

元组用 () 标识。内部元素用逗号隔开。但是元组不能二次赋值，相当于只读列表

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
tuple = ( 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 )
tinytuple = (123, 'john')
 
print(tuple)               # 输出完整元组
print(tuple[0])            # 输出元组的第一个元素
print(tuple[1:3])          # 输出第二个至第四个（不包含）的元素 
print(tuple[2:])           # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素
print(tinytuple * 2)       # 输出元组两次
print(tuple + tinytuple)   # 打印组合的元组

以下是元组无效的，因为元组是不允许更新的。而列表是允许更新的

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
tuple = ( 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 )
list = [ 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]
tuple[2] = 1000    # 元组中是非法应用
list[2] = 1000     # 列表中是合法应用

Python 字典

字典(dictionary)是除列表以外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象集合，字典是无序的对象集合。

两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。

字典用”{ }”标识。字典由索引(key)和它对应的值value组成。

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
dict = {}
dict['one'] = "This is one"
dict[2] = "This is two"
 
tinydict = {'name': 'runoob','code':6734, 'dept': 'sales'}
 
 
print(dict['one'])          # 输出键为'one' 的值
print(dict[2])              # 输出键为 2 的值
print(tinydict)             # 输出完整的字典
print(tinydict.keys())      # 输出所有键
print(tinydict.values())    # 输出所有值

Python数据类型转换

函数	描述
int(x [,base])	将x转换为一个整数
long(x [,base] )	将x转换为一个长整数
float(x)	将x转换到一个浮点数
complex(real [,imag])	创建一个复数
str(x)	将对象 x 转换为字符串
repr(x)	将对象 x 转换为表达式字符串
eval(str)	用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象
tuple(s)	将序列 s 转换为一个元组
list(s)	将序列 s 转换为一个列表
set(s)	转换为可变集合
dict(d)	创建一个字典。d 必须是一个序列 (key,value)元组。
frozenset(s)	转换为不可变集合
chr(x)	将一个整数转换为一个字符
unichr(x)	将一个整数转换为Unicode字符
ord(x)	将一个字符转换为它的整数值
hex(x)	将一个整数转换为一个十六进制字符串
oct(x)	将一个整数转换为一个八进制字符串

python 控制程序执行流程

1、顺序结构

顺序结构是程序按照线性顺序依次执行程序语句的运行方式，默认从上到下，从左到右

2、分支结构

分支结构是程序根据给定的逻辑条件进行判断，进而选择不同路劲执行的一种运行方式，常见的有单分支和双向分支。

在python语句中分支结构用if 条件语句来控制程序执行

#if语句的语句块只有在条件表达式为真时才执行，否则执行else语句
if 判断条件：
    执行语句……
else：
    执行语句……
#多分支语句
if 判断条件1:
    执行语句……
elif 判断条件2:
    执行语句……
elif 判断条件3:
    执行语句……
else：
    执行语句……

if中的关系操作符

关系操作符	数学符号	含义
<	<	小于
<=	≤	小于或等于
>	>	大于
>=	≥	大于或等于
==	=	等于，比较对象是否相等
!=	≠	不等于

age = int(input('请输入您的年龄：'))
if age >= 18:
    print("您的年龄是：",age)
    print("成年人")
else:
    print('未成年')
#多分支语句
age = int(input('请输入您的年龄：'))
if age >= 18:
    print("您的年龄是：",age)
    print("成年人")
elif age < 10 :
    print('儿童')

if嵌套结构

if 表达式1:
    语句块
    if 表达式2:
        语句块
    elif 表达式3:
        语句块
    else:
        语句块
elif 表达式4:
    语句块
else:
    语句块

由于 python 并不支持 switch 语句，所以多个条件判断，只能用 elif 来实现，如果判断需要多个条件需同时判断时，可以使用 or （或），表示两个条件有一个成立时判断条件成功；使用 and （与）时，表示只有两个条件同时成立的情况下，判断条件才成功。

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
# 例3：if语句多个条件
 
num = 9
if num >= 0 and num <= 10:    # 判断值是否在0~10之间
    print 'hello'
# 输出结果: hello
 
num = 10
if num < 0 or num > 10:    # 判断值是否在小于0或大于10
    print 'hello'
else:
    print 'undefine'
# 输出结果: undefine
 
num = 8
# 判断值是否在0~5或者10~15之间
if (num >= 0 and num <= 5) or (num >= 10 and num <= 15):    
    print 'hello'
else:
    print 'undefine'
# 输出结果: undefine

3、循环结构

循环结构是在满足条件的情况下反复执行某项操作。根据循环执行次数的确定性，循环可以分为确定循环和非确定循环。循环次数限制采用遍历结构中的元素个数来体现，也称有限循环，在python中称之为遍历循环，用for语句实现。非确定循环被称之为无限循环，在python中用while语句实现。

for语句由两部分组成，分别是条件控制部分和循环部分。

for 循环变量 in 遍历结构:
    语句块
else:
    语句块
#循环变量是一个变量名称，遍历结构是一个列表。
for n in "12345":
    print(n)
else:
    print('循环完成')

无线循环一直保持循环操作直到特定循环条件不满足才结束，不需要提前知道循环次数。

while 循环条件：
    语句块
else:
    语句块
#单循环条件为true时，执行语句块，否则退出。
n,t ='12345',0
while t < len(n):
    t+=1
    print('循环次数：', t)    
else:
    print('循环完成')

range()函数

如果你需要遍历数字序列，可以使用内置range()函数。它会生成数列，

for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

你也可以使用range指定区间的值

for i in range(5,9) :
    print(i)    
5
6
7
8

break 和 continue 语句及循环中的 else 子句

break 执行流程图：

continue 执行流程图：

while 语句代码执行过程：

for 语句代码执行过程：

break 语句可以跳出 for 和 while 的循环体。如果你从 for 或 while 循环中终止，任何对应的循环 else 块将不执行。

continue 语句被用来告诉 Python 跳过当前循环块中的剩余语句，然后继续进行下一轮循环。

n = 5
while n > 0:
    n -= 1
    if n == 2:
        break
    print(n)
print('循环结束。')

n = 5
while n > 0:
    n -= 1
    if n == 2:
        continue
    print(n)
print('循环结束。')

pass 语句

Python pass是空语句，是为了保持程序结构的完整性。

#!/usr/bin/python3
 
for letter in 'Runoob': 
   if letter == 'o':
      pass
      print ('执行 pass 块')
   print ('当前字母 :', letter)
 
print ("Good bye!")


while True:
    pass
  # 等待键盘中断 (Ctrl+C)

python 函数

函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。函数时带名字的代码块，用于完成具体的工作。避免代码块的重复编写

函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。

def 函数名（参数列表）:
    函数体
#实例
def hello() :
    print("Hello World!")

函数的调用其实就是执行该函数。

函数名（参数列表）
#例如，调用定义的hell函数
hello()

匿名函数

python 使用 lambda 来创建匿名函数。

所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。

lambda 只是一个表达式，函数体比 def 简单很多。
lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
lambda 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
# 可写函数说明
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
 
# 调用sum函数
print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ))
print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))

return语句

return [表达式] 语句用于退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。之前的例子都没有示范如何返回数值，以下实例演示了 return 语句的用法：

# 可写函数说明
def sum( arg1, arg2 ):
   # 返回2个参数的和."
   total = arg1 + arg2
   print ("函数内 : ", total)
   return total
 
# 调用sum函数
total = sum( 10, 20 )
print ("函数外 : ", total)

参数传递

在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：

a=[1,2,3]

a="Runoob"

以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型，“Runoob” 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是指向 List 类型对象，也可以是指向 String 类型对象。

可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。

不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变 a 的值，相当于新生成了 a。
可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。

python 函数的参数传递：

不可变类型：类似 C++ 的值传递，如整数、字符串、元组。如 fun(a)，传递的只是 a 的值，没有影响 a 对象本身。如果在 fun(a) 内部修改 a 的值，则是新生成一个 a 的对象。
可变类型：类似 C++ 的引用传递，如列表，字典。如 fun(la)，则是将 la 真正的传过去，修改后 fun 外部的 la 也会受影响

python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。

python 传不可变对象实例

通过 id() 函数来查看内存地址变化

def change(a):
    print(id(a))   # 指向的是同一个对象
    a=10
    print(id(a))   # 一个新对象
a=1
print(id(a))
change(a)

python 传可变对象实例

可变对象在函数里修改了参数，那么在调用这个函数的函数里，原始的参数也被改变了

# 可写函数说明
def changeme( mylist ):
   "修改传入的列表"
   mylist.append([1,2,3,4])
   print ("函数内取值: ", mylist)
   return
 
# 调用changeme函数
mylist = [10,20,30]
changeme( mylist )
print ("函数外取值: ", mylist)

函数参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型：

必需参数
关键字参数
默认参数
不定长参数

1、必需参数

必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

调用 printme() 函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：

#可写函数说明
def printme( str ):
   "打印任何传入的字符串"
   print (str)
   return
 
# 调用 printme 函数，不加参数会报错
printme()

2、关键字参数

关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。

使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：

#可写函数说明
def printme( str ):
   "打印任何传入的字符串"
   print (str)
   return
 
#调用printme函数
printme( str = "python教程")

以下实例中演示了函数参数的使用不需要使用指定顺序

#可写函数说明
def printinfo( name, age ):
   "打印任何传入的字符串"
   print ("名字: ", name)
   print ("年龄: ", age)
   return
 
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="runoob" )

默认参数

调用函数时，如果没有传递参数，则会使用默认参数。以下实例中如果没有传入 age 参数，则使用默认值：

#可写函数说明
def printinfo( name, age = 35 ):
   "打印任何传入的字符串"
   print ("名字: ", name)
   print ("年龄: ", age)
   return
 
#调用printinfo函数
printinfo( age=50, name="runoob" )
print ("------------------------")
printinfo( name="runoob" )

不定长参数

你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述 2 种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]
#加了星号 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入，存放所有未命名的变量参数
ef printinfo( arg1, *vartuple ):
   "打印任何传入的参数"
   print ("输出: ")
   print (arg1)
   print (vartuple)
 
# 调用printinfo 函数
printinfo( 70, 60, 50 )
#如果在函数调用时没有指定参数，它就是一个空元组。我们也可以不向函数传递未命名的变量
# 可写函数说明
def printinfo( arg1, *vartuple ):
   "打印任何传入的参数"
   print ("输出: ")
   print (arg1)
   for var in vartuple:
      print (var)
   return
 
# 调用printinfo 函数
printinfo( 10 )
printinfo( 70, 60, 50 )
#还有一种就是参数带两个星号 **基本语法
def functionname([formal_args,] **var_args_dict ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]
#加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入
# 可写函数说明
def printinfo( arg1, **vardict ):
   "打印任何传入的参数"
   print ("输出: ")
   print (arg1)
   print (vardict)
 
# 调用printinfo 函数
printinfo(1, a=2,b=3)
#声明函数时，参数中星号 * 可以单独出现
def f(a,b,*,c):
    return a+b+c
f(1,2,3)   # 报错
f(1,2,c=3) # 正常

变量的作用域

变量的作用域指程序代码能够访问该变量的区域。如果超出该变量的作用域，在访问该变量时，程序就会出现错误。一般分为局部变量和全局变量。

局部变量

局部变量是在函数体内定义的变量，在函数体内有效，只能在函数体内使用。在函数体外使用局部变量，程序会抛出异常。

def fun():
    a = 1
    print('局部变量：',a)
fun()
print(a)

全局变量

全局变量是能够作用于函数体内外的变量。定义有两种方式：一种方式是在函数体外定义一个变量。另一种方式实在函数体内定义一个变量，使用global关键字修饰。

x = 10 
y = 0
def fun():
    global y
    y = 50
    print('函数内：全局变量x=',x)
    print('函数体内y=',y)
fun()
print('函数体外：x=',x)
print('函数体外：y=',y)

函数的递归

递归是指函数自己调用自己，或者在函数调用的下级函数中调用自己。

def recur_fac(n):
    if n == 1:
        return 1
    return n * recur_fac(n-1)
print(recur_fac(4))

函数模块

把函数存储在独立的文件中，通过import引用文件。

#创建文件fun_one.py
def fun_one(n):
    print('HELLO ',n)
#创建fun_two.py
import fun_one
fun_one.fun_one('world')

导入函数

from module_name import function_name
from module_name import function_0,function_1,function_2
import module_name as mn
from module_name import function_name as fuc_name

Python3 面向对象

Python从设计之初就已经是一门面向对象的语言，正因为如此，在Python中创建一个类和对象是很容易的。本章节我们将详细介绍Python的面向对象编程。

如果你以前没有接触过面向对象的编程语言，那你可能需要先了解一些面向对象语言的一些基本特征，在头脑里头形成一个基本的面向对象的概念。

接下来我们先来简单的了解下面向对象的一些基本特征。

面向对象技术简介

类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
方法：类中定义的函数。
类变量：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。
数据成员：类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。
方法重写：如果从父类继承的方法不能满足子类的需求，可以对其进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重写。
局部变量：定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类。
实例变量：在类的声明中，属性是用变量来表示的，这种变量就称为实例变量，实例变量就是一个用 self 修饰的变量。
继承：即一个派生类（derived class）继承基类（base class）的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如，有这样一个设计：一个Dog类型的对象派生自Animal类，这是模拟”是一个（is-a）”关系（例图，Dog是一个Animal）。
实例化：创建一个类的实例，类的具体对象。
对象：通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法。

和其它编程语言相比，Python 在尽可能不增加新的语法和语义的情况下加入了类机制。

Python中的类提供了面向对象编程的所有基本功能：类的继承机制允许多个基类，派生类可以覆盖基类中的任何方法，方法中可以调用基类中的同名方法。

对象可以包含任意数量和类型的数据。

class ClassName:
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>

类实例化后，可以使用其属性，实际上，创建一个类之后，可以通过类名访问其属性

类对象

类对象支持两种操作：属性引用和实例化。

属性引用使用和 Python 中所有的属性引用一样的标准语法：obj.name。

类对象创建后，类命名空间中所有的命名都是有效属性名。所以如果类定义是这样:

#创建了一个新的类实例并将该对象赋给局部变量 x，x 为空的对象
class MyClass:
    """一个简单的类实例"""
    i = 12345
    def f(self):
        return 'hello world'
 
# 实例化类
x = MyClass()
 
# 访问类的属性和方法
print("MyClass 类的属性 i 为：", x.i)
print("MyClass 类的方法 f 输出为：", x.f())

类有一个名为 init() 的特殊方法（构造方法），该方法在类实例化时会自动调用，像下面这样：

def __init__(self):
    self.data = []

类定义了 init() 方法，类的实例化操作会自动调用 init() 方法。如下实例化类 MyClass，对应的 init() 方法就会被调用:

x = MyClass()

当然， init() 方法可以有参数，参数通过 init() 传递到类的实例化操作上。例如:

class Complex:
    def __init__(self, realpart, imagpart):
        self.r = realpart
        self.i = imagpart
x = Complex(3.0, -4.5)
print(x.r, x.i)   # 输出结果：3.0 -4.5

self代表类的实例，而非类

类的方法与普通的函数只有一个特别的区别——它们必须有一个额外的第一个参数名称, 按照惯例它的名称是 self。

class Test:
    def prt(self):
        print(self)
        print(self.__class__)
 
t = Test()
t.prt()

类的方法

在类的内部，使用 def 关键字来定义一个方法，与一般函数定义不同，类方法必须包含参数 self, 且为第一个参数，self 代表的是类的实例。

#类定义
class people:
    #定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    #定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
    __weight = 0
    #定义构造方法
    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))
 
# 实例化类
p = people('runoob',10,30)
p.speak()

继承

Python 同样支持类的继承，如果一种语言不支持继承，类就没有什么意义。派生类的定义如下所示:

class DerivedClassName(BaseClassName):
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>

子类（派生类 DerivedClassName）会继承父类（基类 BaseClassName）的属性和方法。

BaseClassName（实例中的基类名）必须与派生类定义在一个作用域内。除了类，还可以用表达式，基类定义在另一个模块中时这一点非常有用:

class DerivedClassName(modname.BaseClassName):

#类定义
class people:
    #定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    #定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
    __weight = 0
    #定义构造方法
    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))
 
#单继承示例
class student(people):
    grade = ''
    def __init__(self,n,a,w,g):
        #调用父类的构函
        people.__init__(self,n,a,w)
        self.grade = g
    #覆写父类的方法
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁了，我在读 %d 年级"%(self.name,self.age,self.grade))
 
 
 
s = student('ken',10,60,3)
s.speak()

多继承

class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>

需要注意圆括号中父类的顺序，若是父类中有相同的方法名，而在子类使用时未指定，python从左至右搜索即方法在子类中未找到时，从左到右查找父类中是否包含方法。

 
#类定义
class people:
    #定义基本属性
    name = ''
    age = 0
    #定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问
    __weight = 0
    #定义构造方法
    def __init__(self,n,a,w):
        self.name = n
        self.age = a
        self.__weight = w
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁。" %(self.name,self.age))
 
#单继承示例
class student(people):
    grade = ''
    def __init__(self,n,a,w,g):
        #调用父类的构函
        people.__init__(self,n,a,w)
        self.grade = g
    #覆写父类的方法
    def speak(self):
        print("%s 说: 我 %d 岁了，我在读 %d 年级"%(self.name,self.age,self.grade))
 
#另一个类，多重继承之前的准备
class speaker():
    topic = ''
    name = ''
    def __init__(self,n,t):
        self.name = n
        self.topic = t
    def speak(self):
        print("我叫 %s，我是一个演说家，我演讲的主题是 %s"%(self.name,self.topic))
 
#多重继承
class sample(speaker,student):
    a =''
    def __init__(self,n,a,w,g,t):
        student.__init__(self,n,a,w,g)
        speaker.__init__(self,n,t)
 
test = sample("Tim",25,80,4,"Python")
test.speak()   #方法名同，默认调用的是在括号中排前地父类的方法

方法重写

如果你的父类方法的功能不能满足你的需求，你可以在子类重写你父类的方法，实例如下：

 
class Parent:        # 定义父类
   def myMethod(self):
      print ('调用父类方法')
 
class Child(Parent): # 定义子类
   def myMethod(self):
      print ('调用子类方法')
 
c = Child()          # 子类实例
c.myMethod()         # 子类调用重写方法
#super() 函数是用于调用父类(超类)的一个方法。
super(Child,c).myMethod() #用子类对象调用父类已被覆盖的方法

文件与文件系统

FileObject = open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)

参数	说明
FileObject	file对象
file_name	文件名称
mode	打开文件的模式
buffering	设置文件的缓冲区大小
enconding	一般设置utf8

模式	描述
t	文本模式 (默认)。
x	写模式，新建一个文件，如果该文件已存在则会报错。
b	二进制模式。
+	打开一个文件进行更新(可读可写)。
U	通用换行模式（Python 3 不支持）。
r	以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。
rb	以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。一般用于非文本文件如图片等。
r+	打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。
rb+	以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。一般用于非文本文件如图片等。
w	打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。
wb	以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。一般用于非文本文件如图片等。
w+	打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。
wb+	以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。一般用于非文本文件如图片等。
a	打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。
ab	以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。
a+	打开一个文件用于读写。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。
ab+	以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。


###  python文件的操作  ###
 
## 在D盘下 新建一个文件，并关闭
#使用w模式打开文件 如果文件存在 直接打开；如果文件不存在 会创建一个文件 然后打开
f1 = open('D:/test1.txt','w')  #python中文件的路径是用'/'
f1.close()
 
#方法二：
# Windows系统文件的路径用'\' ；但在python中，反斜杠’\’为转义字符
# 如果想采用Windows系统文件的路径，可以在含有转义符的字符串前加‘r’ 表示字符串内按原始含义解释，不做转义处理。
f2 = open(r'D:\test2.txt','w')
f2.close()
 
## 写数据(write)
# 以只写模式打开文件
f = open(r'D:\test2.txt','w')
# 写数据
f.write("hello,world")
# 关闭文件
f.close()
 
## 读数据(read)
# 以只读模式打开文件
f = open(r'D:\test2.txt','r')
# 读取数据
ret = f.read()
# 打印数据
print(ret)
# 关闭文件
f.close()
#<<< hello,world
## a 追加数据
f = open(r'D:\test2.txt','a')
f.write("在文件原有的数据上，追加数据")
f.close()
f = open(r'D:\test2.txt','r')
ret = f.readlines()
print(ret)
f.close()
#使用with语句防止文件访问出错
with open(r'D:\test2.txt','a') as file:
    print(f.read())
    f.write('Hello, python!')

文件和目录操作模块

目录的操作需要了解os.path模块，os模块提供了丰富的处理文件和目录的函数，os.path是os的子模块，包含对目录的常见操作方法

方法	说明
os.getcwd()	获取当前工作目录
os.mkdir()	单级目录的创建
os.makedirs()	多级目录创建
os.rmdir()	删除空目录
os.path.abspath(path)	返回绝对路径
os.path.basename(path)	返回文件名
os.path.commonprefix(list)	返回list(多个路径)中，所有path共有的最长的路径
os.path.dirname(path)	返回文件路径
os.path.exists(path)	路径存在则返回True,路径损坏返回False
os.path.lexists	路径存在则返回True,路径损坏也返回True
os.path.expanduser(path)	把path中包含的”~”和”~user”转换成用户目录
os.path.expandvars(path)	根据环境变量的值替换path中包含的”$name”和”${name}”
os.path.getatime(path)	返回最近访问时间（浮点型秒数）
os.path.getmtime(path)	返回最近文件修改时间
os.path.getctime(path)	返回文件 path 创建时间
os.path.getsize(path)	返回文件大小，如果文件不存在就返回错误
os.path.isabs(path)	判断是否为绝对路径
os.path.isfile(path)	判断路径是否为文件
os.path.isdir(path)	判断路径是否为目录
os.path.islink(path)	判断路径是否为链接
os.path.ismount(path)	判断路径是否为挂载点
os.path.join(path1[, path2[, …]])	把目录和文件名合成一个路径
os.path.normcase(path)	转换path的大小写和斜杠
os.path.normpath(path)	规范path字符串形式
os.path.realpath(path)	返回path的真实路径
os.path.relpath(path[, start])	从start开始计算相对路径
os.path.samefile(path1, path2)	判断目录或文件是否相同
os.path.sameopenfile(fp1, fp2)	判断fp1和fp2是否指向同一文件
os.path.samestat(stat1, stat2)	判断stat tuple stat1和stat2是否指向同一个文件
os.path.split(path)	把路径分割成 dirname 和 basename，返回一个元组
os.path.splitdrive(path)	一般用在 windows 下，返回驱动器名和路径组成的元组
os.path.splitext(path)	分割路径中的文件名与拓展名
os.path.splitunc(path)	把路径分割为加载点与文件
os.path.walk(path, visit, arg)	遍历path，进入每个目录都调用visit函数，visit函数必须有3个参数(arg, dirname, names)，dirname表示当前目录的目录名，names代表当前目录下的所有文件名，args则为walk的第三个参数
os.path.supports_unicode_filenames	设置是否支持unicode路径名

import os

# 当前文件名
print(__file__)

# 当前文件名的绝对路径
print( os.path.abspath(__file__) )

# 返回当前文件的路径
print(os.path.dirname( os.path.abspath(__file__) ))

print( os.path.basename('/root/runoob.txt') )   # 返回文件名
print( os.path.dirname('/root/runoob.txt') )    # 返回目录路径
print( os.path.split('/root/runoob.txt') )      # 分割文件名与路径
print( os.path.join('root','test','runoob.txt') )  # 将目录和文件名合成一个路径

file='/root/runoob.txt' # 文件路径
 
print( os.path.getatime(file) )   # 输出最近访问时间
print( os.path.getctime(file) )   # 输出文件创建时间
print( os.path.getmtime(file) )   # 输出最近修改时间
print( time.gmtime(os.path.getmtime(file)) )  # 以struct_time形式输出最近修改时间
print( os.path.getsize(file) )   # 输出文件大小（字节为单位）
print( os.path.abspath(file) )   # 输出绝对路径
print( os.path.normpath(file) )  # 规范path字符串形式

正则表达式

正则表达式是一个特殊的字符序列，它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。

Python 自1.5版本起增加了re 模块，它提供 Perl 风格的正则表达式模式。

re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能。

compile 函数根据一个模式字符串和可选的标志参数生成一个正则表达式对象。该对象拥有一系列方法用于正则表达式匹配和替换。

re 模块也提供了与这些方法功能完全一致的函数，这些函数使用一个模式字符串做为它们的第一个参数。

#####

正则表达式模式

模式字符串使用特殊的语法来表示一个正则表达式。

字母和数字表示他们自身。一个正则表达式模式中的字母和数字匹配同样的字符串。

多数字母和数字前加一个反斜杠时会拥有不同的含义。

标点符号只有被转义时才匹配自身，否则它们表示特殊的含义。

反斜杠本身需要使用反斜杠转义。

由于正则表达式通常都包含反斜杠，所以你最好使用原始字符串来表示它们。模式元素(如 r’\t’，等价于 \t )匹配相应的特殊字符。

下表列出了正则表达式模式语法中的特殊元素。如果你使用模式的同时提供了可选的标志参数，某些模式元素的含义会改变。

模式	描述
^	匹配字符串的开头
$	匹配字符串的末尾。
.	匹配任意字符，除了换行符，当re.DOTALL标记被指定时，则可以匹配包括换行符的任意字符。
[…]	用来表示一组字符,单独列出：[amk] 匹配 ‘a’，’m’或’k’
[^…]	不在[]中的字符：^abc 匹配除了a,b,c之外的字符。
re*	匹配0个或多个的表达式。
re+	匹配1个或多个的表达式。
re?	匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段，非贪婪方式
re{ n}	匹配n个前面表达式。例如，”o{2}”不能匹配”Bob”中的”o”，但是能匹配”food”中的两个o。
re{ n,}	精确匹配n个前面表达式。例如，”o{2,}”不能匹配”Bob”中的”o”，但能匹配”foooood”中的所有o。”o{1,}”等价于”o+”。”o{0,}”则等价于”o*”。
re{ n, m}	匹配 n 到 m 次由前面的正则表达式定义的片段，贪婪方式
a\| b	匹配a或b
(re)	匹配括号内的表达式，也表示一个组
(?imx)	正则表达式包含三种可选标志：i, m, 或 x 。只影响括号中的区域。
(?-imx)	正则表达式关闭 i, m, 或 x 可选标志。只影响括号中的区域。
(?: re)	类似 (…), 但是不表示一个组
(?imx: re)	在括号中使用i, m, 或 x 可选标志
(?-imx: re)	在括号中不使用i, m, 或 x 可选标志
(?#…)	注释.
(?= re)	前向肯定界定符。如果所含正则表达式，以 … 表示，在当前位置成功匹配时成功，否则失败。但一旦所含表达式已经尝试，匹配引擎根本没有提高；模式的剩余部分还要尝试界定符的右边。
(?! re)	前向否定界定符。与肯定界定符相反；当所含表达式不能在字符串当前位置匹配时成功。
(?> re)	匹配的独立模式，省去回溯。
\w	匹配数字字母下划线
\W	匹配非数字字母下划线
\s	匹配任意空白字符，等价于 [\t\n\r\f]。
\S	匹配任意非空字符
\d	匹配任意数字，等价于 [0-9]。
\D	匹配任意非数字
\A	匹配字符串开始
\Z	匹配字符串结束，如果是存在换行，只匹配到换行前的结束字符串。
\z	匹配字符串结束
\G	匹配最后匹配完成的位置。
\b	匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如， ‘er\b’ 可以匹配”never” 中的 ‘er’，但不能匹配 “verb” 中的 ‘er’。
\B	匹配非单词边界。’er\B’ 能匹配 “verb” 中的 ‘er’，但不能匹配 “never” 中的 ‘er’。
\n, \t, 等。	匹配一个换行符。匹配一个制表符, 等
\1…\9	匹配第n个分组的内容。
\10	匹配第n个分组的内容，如果它经匹配。否则指的是八进制字符码的表达式。

正则表达式修饰符 – 可选标志

正则表达式可以包含一些可选标志修饰符来控制匹配的模式。修饰符被指定为一个可选的标志。多个标志可以通过按位 OR(|) 它们来指定。如 re.I | re.M 被设置成 I 和 M 标志：

修饰符	描述
re.I	使匹配对大小写不敏感
re.L	做本地化识别（locale-aware）匹配
re.M	多行匹配，影响 ^ 和 $
re.S	使 . 匹配包括换行在内的所有字符
re.U	根据Unicode字符集解析字符。这个标志影响 \w, \W, \b, \B.
re.X	该标志通过给予你更灵活的格式以便你将正则表达式写得更易于理解。

正则表达式实例

字符匹配

实例	描述
python	匹配 “python”.

字符类

实例	描述
[Pp]ython	匹配 “Python” 或 “python”
rub[ye]	匹配 “ruby” 或 “rube”
[aeiou]	匹配中括号内的任意一个字母
[0-9]	匹配任何数字。类似于 [0123456789]
[a-z]	匹配任何小写字母
[A-Z]	匹配任何大写字母
[a-zA-Z0-9]	匹配任何字母及数字
[^aeiou]	除了aeiou字母以外的所有字符
[^0-9]	匹配除了数字外的字符

特殊字符类

实例	描述
.	匹配除 “\n” 之外的任何单个字符。要匹配包括 ‘\n’ 在内的任何字符，请使用象 ‘[.\n]’ 的模式。
\d	匹配一个数字字符。等价于 [0-9]。
\D	匹配一个非数字字符。等价于 ^0-9。
\s	匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ \f\n\r\t\v]。
\S	匹配任何非空白字符。等价于 ^\f\n\r\t\v。
\w	匹配包括下划线的任何单词字符。等价于'[A-Za-z0-9_]’。
\W	匹配任何非单词字符。等价于 ‘^A-Za-z0-9_‘。

re.match函数

re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。

函数语法：

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

参数	描述
pattern	匹配的正则表达式
string	要匹配的字符串。
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

匹配成功re.match方法返回一个匹配的对象，否则返回None。

我们可以使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

匹配对象方法	描述
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，在这种情况下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
print(re.match('www', 'www.runoob.com').span())  # 在起始位置匹配
print(re.match('com', 'www.runoob.com'))         # 不在起始位置匹配


line = "Cats are smarter than dogs"
# .* 表示任意匹配除换行符（\n、\r）之外的任何单个或多个字符
# (.*?) 表示"非贪婪"模式，只保存第一个匹配到的子串
matchObj = re.match( r'(.*) are (.*?) .*', line, re.M|re.I)
 
if matchObj:
   print ("matchObj.group() : ", matchObj.group())
   print ("matchObj.group(1) : ", matchObj.group(1))
   print ("matchObj.group(2) : ", matchObj.group(2))
else:
   print ("No match!!")

re.search方法

re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。

函数语法：

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

函数参数说明：

参数	描述
pattern	匹配的正则表达式
string	要匹配的字符串。
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。

匹配成功re.search方法返回一个匹配的对象，否则返回None。