本文主要是介绍python27基础-re模块-网络爬虫-openpyxl模块，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！

今日学习

re 模块

第三方模块简介

网络爬虫实战

openpyxl模块

random模块

hashib模块

re模块

模块中，如果想用正则表达式，re模块是选择之一

#-----------------------------练习-----------------------------------------------

import re
res = re.findall('a','jason oscar aaa')
print(res)              过滤出来的内容返回成list形式展示
----------执行结果------------
['a', 'a', 'a', 'a', 'a']


------------------【re.finditer】练习-------------------------------------

import re
res = re.finditer('a','jason oscar aaa')
print(res)								#查找出所有a,处理成迭代器对象。	
for i in res:							#通过for循环或者双下next取值
    print(i)					
----------执行结果------------
< callable_iterator object at 0x0000016217978760 >
<re.Match object; span=(1, 2), match='a'>
<re.Match object; span=(9, 10), match='a'>
<re.Match object; span=(12, 13), match='a'>
<re.Match object; span=(13, 14), match='a'>
<re.Match object; span=(14, 15), match='a'>


-----------------re.search练习-----------------------------------

import re
res = re.search('a','jason oscar aaa')
print(res)								#匹配出一个便结束查找
----------[执行结果]------------
<re.Match object; span=(1, 2), match='a'>


-----------------re.match练习---------------------------------------

import re
res = re.match('a','jason oscar aaa')
print(res) 							#从头第一个匹配，没有就返回None 和正则^相似
----------[执行结果]------------
None                       

-------------------re.compile('a')--------------------------------------
import re
obj = re.compile('a')
print(re.findall(obj,'asjd2aaa1hj13123j'))  
----------[执行结果]--------------------
['a', 'a', 'a', 'a']         #compile 能够提前准备好正则，之后可以反复使用减少代码冗余

re模块补充

--------------------1.不分组情况---------------------------------------------------

import re
res = re.findall('abc', 'abcabcabcabc')		#正常过滤出abc字符
print(res)
-------执行结果------------------------
['abc', 'abc', 'abc', 'abc']


-------------------2.分组并优先展示情况-------------------------------------------------

res1 = re.findall('a(b)c','abcabcabcabc')
print(res1)									#分组，用小括号将过滤数据分出来优先展示
-------执行结果------------------------
['b', 'b', 'b', 'b']

--------------------3.不分组情况---------------------------------------------------

import re
res = re.findall('a(?:b)c','abcabcabcabc')
print(res)								   #不分组，用小括号，括号内?:将过滤数据分出来优先展示
---------执行结果--------------------
['abc', 'abc', 'abc', 'abc']

---------------------4.起别名------------------------------------------------------

res = res.search('a(?P<id>b)(?P<name>c)'，'abcabcabcabc')
print(res.group())			#打印abc
print(res.group(2))    		#索引形式
# print(res.group('id'))	#将b的别名id
# print(res.group('name'))	#c的别名为 name   定义别名 ?P<别名>

网络爬虫简介

1.什么是互联网？
	将全世界的计算机链接到一起组成的网络
2.互联网目的？
	将接入互联网的计算机上的数据彼此共享
3.上网的本质是什么？
	基于互联网访问别人计算机上面的资源（有些计算机存在的意义就是让别人访问，这种类型的计算机我称为服务器）
4.网络爬虫的本质？
	模拟计算机浏览目标发送请求回数据，并筛选，只要是浏览器访问到的就饿可以访问到的数据网络，爬虫理论上都可以
5.获取红牛分公司数据？
	http://www.redbull.com.cn/about/branch

第三方模块的下载

1.第三方模块必须先下载才可以导入使用
2.python下载第三方模块需要借助于pip工具
-------------------------------------------------------------------
3.下载命令
pip3.8 install 模块
-----------------------------------------------------------------
1.下载速度很慢
pip工具默认是从国外的仓库地址下载模块，速度很慢

------------国内下载地址--------------------------------------------
清华大学 ：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科学技术大学 ：http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中科技大学：http://pypi.hustunique.com/
豆瓣源：http://pypi.douban.com/simple/
腾讯源：http://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
华为镜像源：https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/
----------------【下载方式】-------------------------------------------
#多版本共存时。我一共安装了2.7和3.8所以做了环境区分
pip3.8 install 模块名 -i 源地址

#如果只有一个python解释器环境，执行以下即可/
pip   install 模块名 -i  源地址

pycharm 提供第三方模块下载快捷方式

• pip 和pip3的区别

- pip 是一个现代的，通用的 [Python](https://baike.baidu.com/item/Python) 包管理工具。提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。
- 如果系统中只安装了Python2，那么就只能使用pip。
- 如果系统中只安装了Python3，那么既可以使用pip也可以使用pip3，二者是等价的。
- 如果系统中同时安装了Python2和Python3，则pip默认给Python2用，pip3指定给Python3用。

• 下载报错情况

1.pip工具版本过低 直接拷贝提示信息里面的更新命令即可
pip install --upgrade pip

2.网络波动 关键字是Read timed out
只需要重新下载几次即可 或者切换一个网络稳定一点的

## 3.有些模块在下载使用之前需要提前配置指定的环境
结合具体情况 百度搜索

• 解释器下载第三方模块图

• 下载第三方模块 requests
  windos 键 +R 输入cmd命令 打开命

• pycharm 安装第三方模块图

爬取公司信息

pip  install  requests 

• 练习

  # 朝目标地址发送网络请求获取响应数据(相当于在浏览器地址栏中输入网址并回车)
  ---------------------------不要一直请求某个网站---------------------------------------import requests
  import re 
  res = requests.get('http://www.redbull.com.cn/about/branch')
  print(res.content)             # 获取bytes类型的数据
  print(res.text)                # 获取解码之后的数据
                                #为了避免每次执行程序都要发送网络请求  也可以提前保存页面数据到文件
  with open(r'hn.html','wb') as f:
      f.write(res.content)     #保存到本地的静态html       
  

  --需求-统计所有的红牛页面所有的公司信息电话，地址等/。

  import re
  
  #读取页面数据
  with open(r'hn.html','r',encoding='utf-8') as f:
      data = f.read()
      
  #获取所有分公司的名称
  company_name_list = re.findall('<h2>(.*?)</h2', data)
  company_email_list = re.findall("<p class='mailIco'>(.*?)</p>",data)
  company_add_list  = re.findall("<p class='mapIco'>(.*?)</p>",data)
  company_phpone_list = re.findall("<p class='telIco'>(.*?)</p>",data)
  print(company_phpone_list)
  res1 = zip(company_name_list,company_add_list,company_phpone_list,company_email_list)
  for i in res1:
      print("""
      公司名称:%s
      公司邮箱:%s
      公司地址:%s
      公司电话:%s
      """ %i)
  =====执行结果===========================
  公司名称:红牛杭州分公司
  公司邮箱:杭州市上城xxx
  公司地址:xxxxx
  公司电话:xxxxx
  

openpyxl模块

作用：主要用于操作excel表格

也是pandas底层操作表格的模块
在python中能够操作excel表格的模块有很多
openpyxl属于近几年比较流行的模块
openpyxl针对03版本之前的excel文件兼容性不好
xlwt、xlrd也可以操作excel表格
兼容所有版本的excel文件 但是使用方式没有openpyxl简单

• 1.excel版本问题

  03版本之前 excel文件的后缀名 .xls
  03版本之后 excel文件的后缀名 .xlsx
  如果是苹果电脑excel文件的后缀 .csv
  

• 利用openpyxl创建表格

  from openpyxl import Workbook
  wb = Workbook()
  wb1 = wb.create_sheet('成绩表')
  wb2 = wb.create_sheet('财务表')
  wb3 = wb.create_sheet('校花表',0)
  wb44 = wb.create_sheet('八嘎')
  wb.title = '舔狗表'
  wb.save(r'111.xlsx')
  

• 写入数据

  2.写入数据
  	# 第一种写入方式
      wb1['A1'] = '叙利亚悍匪'
      wb1['D2'] = '慢男'
      # 第二种写入方式
      wb1.cell(row=3, column=2, value='老六慢走')
      # 第三种写入方式(批量写入)
      wb1.append(['username','password','age','gender','hobby'])
      wb1.append(['jason1',123,18,'male','read'])
      wb1.append(['jason2',123,18,'male','read'])
      wb1.append(['jason3',123,18,'male','read'])
      wb1.append(['jason4',123,18,'male','read'])
      wb1.append(['jason4',123,18,'male',None])
      wb1.append([None,123,18,'male',''])
  
  
      wb1['F11'] = '=sum(B5:B10)'
  

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