本文主要是介绍python学习-Day20，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

• 今日内容详细
  • 作业讲解
  • re模块补充说明
    • • findall的优先级查询
      • 通过索引的方式单独获取分组内匹配到的数据
      • 分组之后还可以给组起别名
      • split的优先级查询
  • collections模块
    • 具名元组（namedtuple）
      • 摆例子
    • 双端队列 (deque)
    • 字典相关
      • 正常的字典内部是无序的
      • 有序字典（OrderedDict）
      • 带有默认值的字典（defaultdict）
        • 常规写法
        • 使用带有默认值的字典
    • 计数器（Counter）
      • 常规写法
      • 使用计数器
  • time模块
    • 常用方法
    • 表示时间的三种方式
      • 时间戳(timestamp)
      • 结构化时间
      • 格式化时间
    • 时间类型的转换
  • datetime模块
    • 基本操作
      • 时间差
  • random模块
    • • 随机小数
      • 随机整数
      • 打乱列表顺序
      • 随机选择返回

作业讲解

正则表达式在爬虫领域使用的较为广泛，在一个烦乱的页面中提取出目标数据

'''目前我们还没有学习第三方模块和爬虫知识 所以数据获取先直接拷贝'''
 
import re

# 1.模拟网络请求 读取文件数据
with open(r'a.txt', 'r', encoding='utf8') as f:
    # 2.由于数据量不大 这里直接一次性读取
    file_data = f.read()  # file_data就是待筛选的数据
# 3.研究所需数据的特征 再编写相应的正则
# 3.1.匹配公司名称  首先拿到公司名称所在的数据区域  <h2>红牛杭州分公司</h2>
cp_title_list = re.findall('<h2>(.*?)</h2>', file_data)
'''findall优先展示括号内正则表达式匹配到的内容'''
# print(cp_title_list)
# 3.2.匹配公司地址  首先拿到公司地址所在的数据区域  <p class='mapIco'>杭州市上城区庆春路29号远洋大厦11楼A座</p>
cp_addr_list = re.findall("<p class='mapIco'>(.*?)</p>",file_data)
# print(cp_addr_list)
# 3.3.匹配公司邮编  首先拿到公司邮编所在的数据区域  <p class='mailIco'>310009</p>
cp_email_list = re.findall("<p class='mailIco'>(.*?)</p>",file_data)
# print(cp_email_list)
# 3.4.匹配公司电话  首先拿到公司电话所在的数据区域  <p class='telIco'>0571-87045279/7792</p>
cp_phone_list = re.findall("<p class='telIco'>(.*?)</p>",file_data)
# print(cp_phone_list)
# 4.有了四个列表 分别存储的时候公司名称 地址 电话 邮编 如何对应展示
# 4.1.使用zip先将每个公司所有的数据整合到一起
res = zip(cp_title_list,cp_addr_list,cp_email_list,cp_phone_list)
for t in res:
    print("""
        公司名称:%s
        公司地址:%s
        公司邮编:%s
        公司电话:%s
    """%t)

re模块补充说明

findall的优先级查询

"""
findall默认是分组优先展示
    正则表达式中如果有括号分组 那么在展示匹配结果的时候
    默认只演示括号内正则表达式匹配到的内容!!!
也可以取消分组有限展示的机制
    (?:)  括号前面加问号冒号
"""

import re

ret = re.findall('a(b)c', 'abcabcabcabc')
print(ret)  # ['b', 'b', 'b', 'b']

ret = re.findall('a(?:b)c', 'abcabcabcabc')
print(ret)  # ['abc', 'abc', 'abc', 'abc']

ret = re.findall('(a)(b)(c)', 'abcabcabcabc')
print(ret)   # [('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'c')]

ret = re.findall('(?P<aaa>a)(b)(c)', 'abcabcabcabc')
print(ret)   # [('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'c')]

通过索引的方式单独获取分组内匹配到的数据

print(ret.group('aaa'))

ret = re.search('a(b)c', 'abcabcabcabc')
print(ret.group())  # abc
print(ret.group(0))  # abc
print(ret.group(1))  # b     可以通过索引的方式单独获取分组内匹配到的数据

ret = re.search('a(b)(c)', 'abcabcabcabc')
print(ret.group())  # abc
print(ret.group(0))  # abc
print(ret.group(1))  # b        可以通过索引的方式单独获取分组内匹配到的数据
print(ret.group(2))  # c        可以通过索引的方式单独获取分组内匹配到的数据


'''针对search和match有几个分组 group方法括号内最大就可以写几'''

分组之后还可以给组起别名

ret = re.search('a(?P<name1>b)(?P<name2>c)', 'abcabcabcabc')
print(ret.group('name1'))  # b
print(ret.group('name2'))  # c

split的优先级查询

import re

ret = re.findall('www.(baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com')
print(ret)  # ['oldboy']     这是因为findall会优先把匹配结果组里内容返回,如果想要匹配结果,取消权限即可

ret = re.findall('www.(?:baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com')
print(ret)  # ['www.oldboy.com']

collections模块

提供了更多的数据类型

具名元组（namedtuple）

生成可以使用名字来访问元素内容的tuple

from collections import namedtuple

# 1.先产生一个元组对象模板
point = namedtuple('坐标',['x','y'])
# 2.创建诸多元组数据
p1 = point(1,2)
p2 = point(10,8)
print(p1,p2)  # 坐标(x=1, y=2) 坐标(x=10, y=8)
print(p1.x)  # 1
print(p1.y)  # 2

摆例子

person = namedtuple('人物','name age gender')
p1 = person('jojo',18,'male')
p2 = person('camellia',28,'female')

print(p1,p2)  # 人物(name='jojo', age=18, gender='male') 人物(name='camellia', age=28, gender='female')

print(p1.name,p1.age)  # jojo 18

具名元组的使用场景也非常的广泛 比如数学领域、娱乐领域等

card = namedtuple('扑克牌', ['花色', '点数'])
c1 = card('黑桃♠', 'A')
c2 = card('黑梅♣', 'K')
c3 = card('红心❤', 'A')
print(c1, c2, c3)
print(c1.点数)

双端队列 (deque)

队列:先进先出，默认是只有一端只能进另外一端只能出
双端队列:两端都可以进出（可以快速的从另外一侧追加和推出对象）

import queue

q = queue.Queue(3)  # 最大只能放三个元素
  # 存放元素
q.put(123)
q.put(321)
q.put(222)
q.put(444)  # 如果队列满了 继续添加则原地等待
# 获取元素
print(q.get())  # 123
print(q.get())  # 321
print(q.get())  # 222
print(q.get())  # 如果队列空了 继续获取则原地等待

deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表，适合用于队列和栈

from collections import deque

q = deque([1,2,3])
print(q)

q.append(444)  # 右边添加元素
print(q)

q.appendleft(666)  # 左边添加元素
print(q)

q.pop()  # 右边弹出元素
q.popleft()  # 左边弹出元素

字典相关

正常的字典内部是无序的

d1 = dict([('name','jason'),('pwd',123),('hobby','study')])

print(d1)  # {'pwd': 123, 'name': 'jason', 'hobby': 'study'}
print(d1.keys())

有序字典（OrderedDict）

使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。

如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict

from collections import OrderedDict

# OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序

d2 = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(d2)

d2['x'] = 111
d2['y'] = 222
d2['z'] = 333

print(d2)
print(d2.keys())

带有默认值的字典（defaultdict）

"""
有如下值集合 [11,22,33,44,55,67,77,88,99,999]，
将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中，将小于 66 的值保存至第二个key的值中。
"""

常规写法

l1 = [11,22,33,44,55,67,77,88,99,999]

new_dict = {'k1':[],'k2':[]}
for i in l1:
    if i > 66:
        new_dict['k1'].append(i)
    else:
        new_dict['k2'].append(i)
print(new_dict)

使用带有默认值的字典

from collections import defaultdict

values = [11, 22, 33,44,55,67,77,88,99,90]
my_dict = defaultdict(list)  # 字典所有的值默认都是列表  {'':[],'':[]}
for value in  values:
    if value>66:
        my_dict['k1'].append(value)
    else:
        my_dict['k2'].append(value)

计数器（Counter）

Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

常规写法

res = 'abcdeabcdabcaba'
'''
统计字符串中所有字符出现的次数
    {'a':3,'b':5...}
'''

new_dict = {}
for i in res:
    if i not in new_dict:
        # 字符第一次出现 应该创建一个新的键值对
        new_dict[i] = 1
    else:
        new_dict[i] += 1
print(new_dict)  # {'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1}

使用计数器

from collections import Counter

r = Counter(res)
print(r)  # Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
print(r.get('a'))  # 可以当成字典使用

time模块

和时间有关系的我们就要用到时间模块。

常用方法

1.time.sleep(secs)
	推迟指定的时间运行,单位为秒
  	ps:该方法贯穿前后(基础、后期)
2.time.time()
	获取当前时间戳

表示时间的三种方式

彼此之间可以转换

时间戳(timestamp)

# 距离1970年1月1日0时0分0秒至此相差的秒数  
# 我们运行“ type(time.time()) ”，返回的是float类型。
    	time.time()

结构化时间

time.localtime()

格式化时间

# 人最容易接收的一种时间格式  2000/1/21 11:11:11
      time.strftime()

		 '%Y-%m-%d %H:%M:%S' # 2022-03-29 11:31:30
		 '%Y-%m-%d %X'  # 2022-03-29 11:31:30
        
		 %y 两位数的年份表示（00-99）
		 %Y 四位数的年份表示（000-9999）
		 %m 月份（01-12）
		 %d 月内中的一天（0-31）
		 %H 24小时制小时数（0-23）
		 %I 12小时制小时数（01-12）
		 %M 分钟数（00=59）
		 %S 秒（00-59）
		 %a 本地简化星期名称
		 %A 本地完整星期名称
		 %b 本地简化的月份名称
		 %B 本地完整的月份名称
		 %c 本地相应的日期表示和时间表示
		 %j 年内的一天（001-366）
		 %p 本地A.M.或P.M.的等价符
		 %U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始
		 %w 星期（0-6），星期天为星期的开始
		 %W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始
		 %x 本地相应的日期表示
		 %X 本地相应的时间表示
		 %Z 当前时区的名称
		 %% %号本身

时间类型的转换

格式化时间	<==> 结构化时间 <==>	 时间戳

# 时间戳 <--> 结构化时间
	gmtime
  localtime


# 结构化时间 <--> 格式化时间
	strftime
	strptime
  	time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d")
    time.strptime("2017/03","%Y/%m")  前后必须一致

ps:UTC时间比我所在的区域时间早八个小时(时区划分)

datetime模块

基本操作

import datetime

print(datetime.date.today())  # 2022-03-29
print(datetime.datetime.today())  # 2022-03-29 11:55:50.883392


"""
date                意思就是年月日
datetime            意思就是年月日 时分秒
ps:后期很多时间相关的操作都是跟date和time有关系
"""


res = datetime.date.today()
print(res.year)  # 2022
print(res.month)  # 3
print(res.day)  # 29
print(res.weekday())  # 1       星期0-6
print(res.isoweekday())  # 2    星期1-7

时间差

ctime = datetime.datetime.today()
time_tel = datetime.timedelta(days=4)   # 有很多时间选项

print(ctime)  # 2022-03-29 12:01:52.279025
print(ctime + time_tel)  # 2022-04-02 12:01:52.279025
print(ctime - time_tel)  # 2022-03-25 12:03:34.495813

"""
针对时间计算的公式
    日期对象 = 日期对象 +/- timedelta对象
    timedelta对象 = 日期对象 +/- 日期对象
"""

res = ctime + time_tel
print(res - ctime)  # 4 days, 0:00:00

random模块

又称：随机数模块

import random

随机小数

print(random.random())  #  随机产生一个0到1之间的小数

print(random.uniform(2,4))  # 随机产生一个2到4之间的小数

随机整数

print(random.randint(0,9))  # 随机产生一个0到9之间的整数(包含0和9)


print(random.randint(1,6))  #      掷骰子

打乱列表顺序

l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]

random.shuffle(l)  # 随机打乱一个数据集合     洗牌
print(l)

随机选择返回

ll1 = ['特等奖','张飞抱回家','如花','百万现金大奖','群内配对']
print(random.choice(ll1))  # 随机抽取一个                     抽奖


ll = ['如花','C老师','R老师','J老师','M老师','张飞','龙龙']
print(random.sample(ll, 2))  # 随机指定个数抽样                 抽样

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