人生苦短我用Python，本文助你快速入门

• 2021 年 1 月 12 日
• 筆記
• Python

友情提示：本文针对的是非编程零基础的朋友，可以帮助我们快速了解Python语法，接着就可以快乐的投入到实战环节了。如果是零基础，还是老老实实看书最为稳妥。

前言

​ 偶然在知乎上看到了一些好玩的Python项目(学 Python 都用来干嘛的？)，让我对Python产生了些许兴趣。距离北漂实习还有两个月时间，正好可以在这段空闲时间里学一学。如果能做出些小工具，说不定对工作还有帮助，何乐而不为呢？

​ 关于环境的安装和IDE就不多说了，网上有很多教程。这里贴出一篇博客，大家按里面的步骤安装就行：VSCode搭建Python开发环境。使用VSCode主要是因为免费，而且有大量插件可以下载，大家可以尽情的定制自己的IDE。如果曾经没有使用过VSCode，最好多了解下哪些必须的插件，优化自己的Coding体验。比如：Python插件推荐。

​ 环境搭建好后，就可以愉快地敲代码了。VSCode需要自己创建Python文件，以.py为后缀。Ctrl+F5运行程序，F5调试程序。

Python基础

注释

​ 单行注释：#

​ 多行注释：”’ (三个英文单引号开头，三个英文单引号结尾)

# 这是单行注释

'''
这是多行注释
'''

变量

​ Python的变量定义不需要显式指明数据类型，直接【变量名=值】即可。注意变量名分大小写，如Name和name不是同一个变量。

name = "小王"
print(name) # 输出 小王

数据类型

​ Python提供6种基础的数据类型：数字类型（number）、字符串类型（string）、列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）、集合（set）。其中数字类型还包括三种数值类型：整型（int）、浮点型（float）、复数类型（complex）。

​ 列表、元组那些我们留在容器那一节里面讲，先看看数字类型。

浮点型

​ 浮点型表示小数，我们创建一个浮点型变量，再通过type函数看一看它的类型：

pi = 3.1415926
print(type(pi)) # 输出<class 'float'>

​ int整数型就不说了，其为Integer的缩写。

复数类型

​ 复数类型，所谓复数就是我们中学学的，实数+虚数，比如：

x = 10+1.2j # 虚数以j或J结尾
print(type(x)) # 输出<class 'complex'>

​ 刚开始接触复数时，很纳闷为啥会有这种类型，到底有啥实际作用，遂百度了一番：

mzy0324：微电子方面的运算基本全部都是复数运算。

hilevel：至少复数用来计算向量的旋转要比矩阵方便多了。科学计算和物理应该会用得到吧。PS:我经常把Python当带编程功能的计算器用，用来调试纯粹的数学算法挺方便的。

morris88：Python 的一大应用领域，主要是科学计算，主要用于太空宇航、银行等。

​ 联想到Python平时在算法、科学研究等领域应用颇多，所以也就明白了，只是自己没使用的需求而已。

字符串

​ 字符串类型的变量定义用一对双引号或者单引号括起来。如：

x = "Hello Python"
y = 'Hello Python'
print(x,y) # 输出Hello Python Hello Python

​ 字符串内置函数：

布尔类型

​ 顺便再说一下布尔类型，不过与Java不同的是，布尔类型的True和False，首字母必须大写：

x = True
print(type(x)) # 输出<class 'bool'>

类型转换

​ 说完几个基本的数据类型，不免要提到类型转换。Python内置一些类型转换的函数：

输入与输出

​ 输入函数为input。input函数返回用户输入的信息为字符串类型。所以如果你输入的是数字类型，记得类型转换。

x = input("请输入数字")
print(type(x),x) # 输出<class 'str'> 10

​ 输出前面已经演示了很多次了，函数为print，可以直接输出变量与值。一次输出多个变量可以用逗号隔开，就想上面的演示一样，既要输出类型，也要输出值。不换行输出，可以在print函数里加上end=””这个参数，因为print默认end=”\n”，\n就是换行的意思。如果想输出特殊字符，可能需要用到转义字符：\。

x = 10
y = 20
print(x,y,end="") # 输出10 20 加上end="" 不换行
print("Hello \\n Python") # 输出 Hello \n Python

​ 在输出时，还可以格式化输出内容：%s代表字符串格式、%d代表整型、%f代表浮点型

z = 1.2
print("%f"%z) # 输出 1.200000

​ 除了格式化，%d等还可以当作占位符：

name = "小明"
age = 18
print("姓名：%s,年龄：%d"%(name,age)) # 姓名：小明,年龄：18

​ 如果你闲这个占位符麻烦，还可以使用format函数，占位符只用写一对{}：

print("姓名：{},年龄：{}".format(name,age)) # 姓名：小明,年龄：18

运算符

算术运算符

​ 除了加减乘除，还有幂（**）、取模（%）、取整（//）

x = 3 ** 2 # x=9 即3的2次方 
y = 5 % 3 # y=2 即5除以3余2
z = 5 // 2 # z=2 即5除以2,整数部分为2

比较运算符

​ 和其他常用编程语言基本一模一样，不等于（!=）、大于等于（>=）、等于（==）。

赋值运算符

​ Python也支持+=、*=等形式的赋值运算。除此之外，当然也支持前面说到的幂、取模等算术运算符，如取整并赋值（//=）、取模并赋值（%=）。

x = 10
x %= 3
print(x) # 输出1 ,x%=3 意为 x = x%3

逻辑运算符

​ 非（not）、与（and）、或（or）

x = True
print(not x) # 输出 False

if、while、for

​ 这三个和其他编程语言基本没差，就是写法上有点区别。首先没了大括号，条件语句后以冒号开头；代码快有严格的缩进要求，因为没了大括号，缩进就是条件语句判断自己代码快范围的依据。其他的基本一样，比如continue跳过当次循环，break跳出整个循环体。下面看三个简单的例子就明白了：

a = 10
# if或else后面是冒号，代码块还需要缩进
if a >= 10:
    print("你好啊老大")
else:
    print("滚蛋")
    
# 同样的while后面也需要冒号，代码块必须缩进。（Python没有num++，得写成num+=1）
# print想不换行打印，最后得加个end="",因为默认有一个end="\n"
# " "*(j-i),代表j-i个空格
i = 1
j = 4
while i <= j:
    print(" "*(j-i), end="")
    n = 1
    while n <= 2*i-1:
        print("*", end="")
        n += 1
    print("")
    i += 1

# 语法：for 变量 in 序列 ,还没讲序列，暂时用range表示，代表1-21的序列
# continue略过当次循环，break跳出整个循环
for i in range(1, 21):
    if i % 2 == 0:
        if(i % 10 == 0):
            continue
        if(i >= 15):
            break
        print(i)

容器

列表

​ 列表使用一对[]定义，每个元素用逗号隔开，元素类型不强求相同，通过索引获取列表元素。具体的我们看下面的代码：

info_list = ["小红", 18, "男"] #可以不是同一类型
info_list[2] = "女" # 修改指定索引位置的元素
del info_list[1] # 删除指定索引位置的元素
info_list.remove("女") # 删除列表中指定的值
for att in info_list:   # 遍历元素
    print(att)

​ 上面的示例代码演示了部分列表的用法，下面再列出一些其他的常用函数或语法：

元组

​ 元组用一对（）定义。元组也是有序的，它和列表的区别就是，列表可以修改元素，元组不行。正是因为这个特点，元组占用的内存也比列表小。

name_list=("小红","小王")

字典

​ 字典使用一对{}定义，元素是键值对。用法示例如下：

user_info_dict = {"name": "小王", "age": "18", "gender": "男"}
name = user_info_dict["name"] # 直接用key获取value
age = user_info_dict.get("age") # 也可以用get(key)获取value
user_info_dict["tel"] = "13866663333" # 当key不存在，就是往字典添加键值对，如果存在就是修改value
del user_info_dict["tel"] # 删除指定键值对

​ 以上就是常用语法和函数。字典也可以遍历，只是遍历时，需要指定遍历的是key还是value，比如：

for k in dict.keys(): # 遍历所有key
for v in dict.values(): # 遍历所有value
for item in dict.items(): # 也可以直接遍历键值对

集合

​ 集合是无序的，也用一对{}定义，但不是键值对了，是单独且不重复的元素。部分用法如下：

user_id_set = {"1111","22222","3333"} # 元素不重复
print(type(user_id_set)) # 输出<class 'set'>
# 除了直接用{}定义，还可以用set函数传入一个序列，其会为list去重，并返回一个集合（如果是字符串，字符串会被拆成字符）
new_user_id_set = set(list) 

​ 上面演示了部分用法，下面我们用一个表格展示一些常用的函数或语法：

函数

函数的定义

​ Python中函数用def定义，格式为：

def function_name(参数列表): # 参数可为空，多个参数用逗号隔开
	函数体
	return 返回值 #可选

# 函数的调用
function_name(参数列表)

缺省参数

​ 和循环体一样的，因为没有了大括号，所以缩进是严格要求的。除了上面那种比较常见的格式，Python函数的参数中，还有一种缺省参数，即带有默认值的参数。调用带有缺省参数的函数时，可以不用传入缺省参数的值，如果传入了缺省参数的值，则会使用传入的值。

def num_add(x,y=10): # y为缺省函数，如果调用这个函数只传入了x的值，那么y默认为10

命名参数

​ 一般情况下，调用函数传入实参时，都会遵循参数列表的顺序。而命名参数的意思就是，调用函数时，通过参数名传入实参，这样可以不用按照参数定义的顺序传入实参。

def num_add(x, y):
    print("x:{},y:{}".format(x, y))
    return x+y
# 输出：
# x:10,y:5
# 15
print(num_add(y=5, x=10))

不定长参数

​ 不定长参数可以接收任意多个参数，Python中有两种方法接收：1.在参数前加一个*，传入的参数会放到元组里；2.在参数前加两个**，代表接收的是键值对形式的参数。

# 一个*
def eachNum(*args):
    print(type(args))
    for num in args:
        print(num)
# 输出：
# <class 'tuple'>‘
# (1, 2, 3, 4, 5)
eachNum(1,2,3,4,5)

## 两个**。这个other是想告诉你，在使用不定长参数时，也可以搭配普通的参数
def user_info(other,**info):
    print(type(info))
    print("其他信息：{}".format(other))
    for key in info.keys():
        print("{} : {}".format(key,info[key]))
# 传入参数时，不用像定义字典一样，加个大括号再添加键值对，直接当命名参数传入即可
# 输出：
# <class 'dict'>
# 其他信息：管理员
# 略...
user_info("管理员",name="赵四",age=18,gender="男")

​ 上面示例代码中的注释说到了，当使用不定长参数时，不用像字典或者元组的定义那样，直接传入参数即可。但有时候，可能会遇到想把字典、元组等容器中的元素传入到不定长参数的函数中，这个时候就需要用到拆包了。

​ 所谓拆包，其实就是在传入参数时，在容器前面加上一个或两个*。还是以上面的user_info函数为例：

user_info_dict={"name":"赵四","age":18,"gender":"男"}
user_info("管理员",**user_info_dict) # 效果和上面一样

​ 注意，如果接收方的不定长参数只用了一个 * 定义，那么传入实参时，也只能用一个 *。

匿名函数

​ 匿名函数，即没有名字的函数。在定义匿名函数时，既不需要名称，也不需要def关键字。语法如下：

lambda 参数列表: 表达式

​ 多个参数用逗号隔开，匿名函数会自动把表达式的结果return。在使用时，一般会用一个变量接收匿名函数，或者直接把匿名函数当参数传入。

sum = lambda x,y : x+y
print(sum(1,2)) # 输出3

闭包和装饰器

​ 在Python中，函数内还可以定义函数，外面这个函数我们就称为外部函数，里面的函数我们就称为内部函数。而外部函数的返回值是内部函数的引用，这种表达方式就是闭包。内部函数可以调用外部函数的变量，我们看一个示例：

# 外部函数
def sum_closure(x):
    # 内部函数
    def sum_inner(y):
        return x+y
    return sum_inner # 返回内部函数
# 获取了内部函数
var1 = sum_closure(1)
print(var1) # 输出<function sum_closure.<locals>.sum_inner at 0x000001D82900E0D0>，是个函数类型
print(var1(2)) # 输出3

​ 说完闭包的用法，接着了解一下装饰器。不知道大家了解过AOP没，即面向切面编程。说人话就是在目标函数前后加上一些公共函数，比如记录日志、权限判断等。Python中当然也提供了实现切面编程的方法，那就是装饰器。装饰器和闭包一起，可以很灵活的实现类似功能，下面看示例：

import datetime #如果没有这个包，在终端里输入pip3 install datetime
# 外部函数，其参数是目标函数
def log(func):
    #内部函数，参数得和目标函数一致。也可以使用不定长参数，进一步提升程序灵活性
    def do(x, y):
        # 假装记录日志，执行切面函数。（第一次datetime是模块、第二个是类、now是方法。在下一节讲到模块）
        print("时间：{}".format(datetime.datetime.now()))
        print("记录日志")
        # 执行目标函数
        func(x, y)
    return do

# @就是装饰器的语法糖，log外部函数
@ log
def something(x, y):
    print(x+y)
    
# 调用目标函数
# 输出：
# 时间：2021-01-06 16:17:00.677198
# 记录日志
# 30
something(10, 20)

​ 函数相关的就说到这里了，其实还有一些知识没说到，比如变量的作用域、返回值等。这部分内容和其他语言几乎无异，一点区别无非就是返回值不用在乎类型了，毕竟定义函数时也没指定函数返回值类型，这一点各位老司机应该也会想到。

包和模块

包

​ Python中包与普通文件夹的区别就是，包内要创建一个__init__.py文件，来标识它是一个包。这个文件可以是空白的，也可以定义一些初始化操作。当其他包下的模块调用本包下的模块时，会自动的执行__init__.py文件的内容。

模块

​ 一个Python文件就是一个模块，不同包下的模块可以重名，在使用的时候以“包名.模块名”区别。导入其他模块用import关键字，前面的示例代码中也演示过一次。导入多个模块可以用逗号隔开，也可以直接分开写。除了导入整个模块，还可以导入模块中指定的函数或类：

from model_name import func_name(or class_name)

​ 导入函数或类后，就不要使用模块名了，直接调用导入的类或函数即可。

面向对象

类和对象

​ Python是一种面向对象的解释型编程语言。面向对象的关键就在于类和对象。Python中类的定义用class关键字，如下：

class 类名:
	def 方法名(self[,参数列表])
	...

​ 定义在类里面的函数叫做方法，只是与类外部的函数做个区分，不用在意叫法。类里面的方法，参数列表中会有一个默认的参数，表示当前对象，你可以当作Java中的this。因为一个类可以创建多个对象，有了self，Python就知道自己在操作哪个对象了。我们在调用这个方法时，不需要手动传入self。示例代码：

class Demo:
    def do(self):
        print(self)
# 创建两个Demmo类型的对象
demo1=Demo()
demo1.do() # 输出<__main__.Demo object at 0x0000019C78106FA0>
demo2=Demo() 
demo2.do() # 输出<__main__.Demo object at 0x0000019C77FE8640>
print(type(demo1)) # <class '__main__.Demo'>

构造方法

​ 构造方法的作用是在创建一个类的对象时，对对象进行初始化操作。Python中类的构造方法的名称是__init__（两边分别两个下划线）。在创建对象时，__init__方法自动执行。和普通方法一样的，如果你想自定义构造方法，也要接收self参数。示例代码：

class Demo:
    # 构造方法，还可以传入其他参数化
    def __init__(self,var1,var2):
        # 把参数设置到当前对象上，即使类中没有属性也可以设置
        self.var1=var1
        self.var2=var2
        print("初始化完成")
    def do(self):
        print("Working...")
# 通过构造方法传入实参
demo1=Demo(66,77)
demo1.do()
# 通过当前对象，获取刚刚设置的参数
print(demo1.var1)
print(demo1.var2)

访问权限

​ Java或C#中有好几种访问权限，在Python中，属性和方法前添加两个下划线即为私有，反之就是共公有。具有私有访问权限的属性和方法，只能在类的内部方法，外部无法访问。和其他语言一样，私有的目的是为了保证属性的准确性和安全性，示例代码如下：

class Demo:
    # 为了方便理解，我们显示的设置一个私有属性
    __num = 10
    # 公有的操作方法，里面加上判断，保证数据的准确性
    def do(self, temp):
        if temp > 10:
            self.__set(temp)
	# 私有的设置方法，不让外部直接设置属性
    def __set(self, temp):
        self.__num = temp
	# 公有的get方法
    def get(self):
        print(self.__num)

demo1 = Demo()
demo1.do(11)
demo1.get() # 输出 11

​ 一堆self.刚开始看时还有点晕乎，把它当作this就好。

继承

​ 继承是面向对象编程里另一大利器，好处之一就是代码重用。子类只能继承父类的公有属性和方法，Python的语法如下：

class SonClass(FatherClass):

​ 当我们创建一个SonClass对象时，直接可以用该对象调用FatherClass的公有方法。Python还支持多继承，如果是多继承就在小括号里把父类用逗号隔开。

​ 如果想在子类里面调用父类的方法，一般有两种方式：1.父类名.方法名(self[,参数列表])。此时的self是子类的self，且需要显示传入；2.super().方法名()。第二种方式因为没有指定父类，所以在多继承的情况下，如果调用了这些父类中同名的方法，Python实际会执行小括号里写在前面的父类中的方法。

​ 如果子类定义了与父类同名的方法，子类的方法就会覆盖父类的方法，这就是重写。

异常处理

捕获异常

​ 捕获异常的语法如下：

try: 
    代码快 # 可能发生异常的代码
except (异常类型,...) as err: # 多个异常类型用逗号隔开，如果只有一个异常类型可以不要小括号。err是取的别名
    异常处理 
finally:
    代码快 # 无论如何都会执行

​ 在try代码块中，错误代码之后的代码是不会执行的，但不会影响到try … except之外的代码。看个示例代码：

try:
    open("123.txt") #打开不存在的文件，发生异常
    print("hi") # 这行代码不会执行
except FileNotFoundError as err:
    print("发生异常：{}".format(err)) # 异常处理

print("我是try except之外的代码") #正常执行

​ 虽然上面的内容和其他语言相差不大，但是刚刚接触Python鬼知道有哪些异常类型，有没有类似Java的Exception异常类型呢？肯定是有的。Python同样提供了Exception异常类型来捕获全部异常。

​ 那如果发生异常的代码没有用try except捕获呢？这种情况要么直接报错，程序停止运行。要么会被外部的try except捕获到，也就是说异常是可以传递的。比如func1发生异常没有捕获，func2调用了func1并用了try except，那么func1的异常会被传递到func2这里。是不是和Java的throws差不多？

抛出异常

​ Python中抛出异常的关键字是raise，其作用和Java的throw new差不多。示例代码如下：

def do(x):
    if(x>3): # 如果大于3就抛出异常
        raise Exception("不能大于3") # 抛出异常，如果你知道具体的异常最好，后面的小括号可以写上异常信息
    else:
        print(x)

try:
    do(4)
except Exception as err:
    print("发生异常：{}".format(err)) # 输出 发生异常：不能大于3

文件操作

读写文件

​ 想要操作一个文件，首先得打开它。Python中有个内置的函数：open。使用open打开文件可以有三种模式，分别为：只读（默认的模式，只能读取文件内容，r表示）、只写（会覆盖原文本内容，w表示）、追加（新内容追加到末尾，a表示）。示例如下：

f = open("text.txt","a") # 用追加的方式获取文件对象

​ 因为text.txt和代码在同一目录所以只写了文件名，如果不在同一目录需要写好相对路径或绝对路径。

​ 获取到文件对象后，接下来就可以操作了，反正就是些API，直接看示例：

f = open("text.txt","a",encoding="utf-8") # 以追加的方式打开文件，并设置编码方式，因为接下来要写入中文
f.write("234567\n") # 写入数据，最后的\n是换行符，实现换行
f.writelines(["张三\n","赵四\n","王五\n"]) # write只能写一个字符串，writelines可以写入一列表的字符串
f.close() # 操作完记得关闭

​ 以上是写文件的两个方法。最后记得关闭文件，因为操作系统会把写入的内容缓存起来，万一系统崩溃，写入的数据就会丢失。虽然程序执行完文件会自动关闭，但是实际项目中，肯定不止这点代码。Python也很贴心，防止我们忘了close，提供了一种安全打开文件的方式，语法是 with open() as 别名：，示例如下

with open("test.txt","w") as f: # 安全打开文件，不需要close。
    f.write("123")

​ 写完了，该读一读了。示例如下：

f = open("text.txt","r",encoding="utf-8")
data = f.read() # read会一次性读出所有内容
print(data)
f.close()

​ 除了一次性读取完，还可以按行的方式返回全部内容，并用一个列表装起来，这样我们就可以进行遍历了。方法是readlines，示例如下：

f = open("text.txt","r",encoding="utf-8")
lines = f.readlines() # lines是个列表
for line in lines:
    print(line)
f.close()

文件管理

​ 在操作文件的时候，肯定不止读写这么简单，可能还会涉及文件的删除、重命名、创建等等。在用Python的函数操作文件之前，需要导入os模式：import os 。下面简单的演示一下重命名的函数，其他的函数我们以表格的形式展现。

import os
os.rename("text.txt","123.txt") # 把text.txt改名为123.txt

操作JSON

​ 学了前面的容器，会发现JSON的格式和Python的字典有点像，都是键值对形式的。虽然格式很像，但还是有点小区别，比如：Python的元组和列表在JSON中都是列表、Python的True和Flase会被转换成小写、空类型None会被转换成null。下面我们来看一些具体的函数把。

​ 在Python中操作JSON格式的数据需要导入json模块。同样的，我这里只演示一个函数，其他常用的用表格列出来。

import json
user_info={"name":"张三","age":18,"gender":"男","hobby":("唱歌","跳舞","打篮球"),"other":None} # 创建一个字典
json_str=json.dumps(user_info,ensure_ascii=False) # dumps函数会把字典转换为json字符串
# 输出 {"name": "张三", "age": 18, "gender": "男", "hobby": ["唱歌", "跳舞", "打篮球"], "other": null}
print(json_str)

​ 需要注意如果数据存在中文，需要在dumps函数加上ensure_ascii=False。

​ 关于JSON的操作就说这些。通用的数据格式不止JSON一种，比如还有xml、csv等。为了节约篇幅，就不再赘述了，大家可以根据自己的需求查对应的API即可。

正则表达式

​ 最后一节讲正则表达式，一是因为这也算个基础知识，在很多地方都有可能用到。二是因为后面的爬虫实战，肯定会用到正则表达式来解析各种数据。

​ Python中内置了re模块来处理正常表达式，有了这个模块我们就可以很方便的对字符串进行各种规则匹配检查。不过正则表达式真正难的是表达式的书写，函数主要就一个：re.match(pattern,string)，其中pattren就是正则表达式，stirng就是待匹配字符串。如果匹配成功就会返回一个Match对象，否则就返回None。匹配是从左往右，如果不匹配就直接返回None，不会接着匹配下去。示例如下：

import re
res=re.match("asd","asdabcqwe") # 匹配字符串中是否有asd(如果asd不在开头就会返回None)
print(res) # 输出 <re.Match object; span=(0, 3), match='asd'>
print(res.group()) # 输出 asd 如果想获取匹配的子字符就用这个函数

​ 秉着帮人帮到底的精神，下面就简单的介绍下正则表达式的一些规则。

单字符匹配

​ 单字符匹配，顾名思义就是匹配一个字符。除了直接使用某个具体的字符，还可以使用以下符号来进行匹配：

​ 以防有的朋友从未接触过正则表达式，不知道怎么用，下面我来做个简答的演示。假如我想匹配三个字符：第一个是数字、第二个是空格、第三个是字母，一起来看看怎么写这个正则表达式吧：

import re
pattern = "\d\s\w" # \d匹配数字、\s匹配空格、\w匹配字母（切记是从左往右依次匹配的，只要有一个字符匹配不上就直接返回None）
string = "2 z你好"
res=re.match(pattern,string)
print(res.group()) # 输出:2 z

​ 看到这你可能会想，非得一个个字符匹配，那多麻烦啊，有没有更灵活的规则？当然有了，接着看。

数量表示

​ 如果我们只想匹配字母，但不限制有多少个，该怎么写呢？看下面的表格就知道了：

​ 数量匹配的符号后面如果加上?，就会尽可能少的去匹配字符，在Python里面叫非贪婪模式，反之默认的就是贪婪模式。比如{m,}会尽可能多的去匹配字符，而{m,}?在满足至少有m个的情况下尽可能少的去匹配字符。其他的同理。

​ 来看一个例子，我想匹配开头是任意个小写字母，接着是1到5个2-6的数字，最后是至少一个空格：

import re
pat = r"[a-z]*[2-6]{1,5}\s+"
str = "abc423  你好"
res=re.match(pat,str) 
print(res) #输出 abc423  

​ 我们来解析下这个正则表达式，pat字符串开头的r是告诉Python这是个正则表达式，不要转义里面的\，建议写表达式时都加上。[a-z]代表任意小写字母，不用\w的原因是，\w还包括数字、下划线，没有严格符合我们的要求。加上个*就代表任意数量。这里强调一下单字符匹配和数量表示之间的逻辑关系，以[a-z]*为例，其表达的是任意个[a-z]，而不是某个字母有任意个。明白了这个逻辑后，其他的也好理解了。

​ 前面的例子都是我随意编的，其实学了这些，已经可以写出一个有实际作用的表达式了，比如我们来匹配一个手机号。首先手机号只有11位，第一个数字必须是1，第二个是3、5、7、8中的一个。知道了这三个个规律，我们来写一下表达式：1[3578]\d{9}。看上去好像可以，但是仔细一想，前面不是说了正则表达式是从左往右匹配，只要符合了就会返回结果，也不会管字符串匹配完全没有。如果最后有10个数字，这个表达式也会匹配成功。关于这个问题我们接着看。

边界表示

​ 边界表示符有两个：开头^和结尾$。使用起来也很简单，还是以上面的手机号为例，我们再来完善一下：^1[3578]\d{9}$。其中^1表示以1开头，\d{9}$表示以9个数字结尾。其实这个^1可有可无，毕竟是从左往右的，字符串不是1开头的话直接就会返回None，但是这个结尾符是必须的。

转义字符

​ 假如我们想匹配的字符与正则表达式规定的这些字符一样该怎么办？比如我们想单纯的匹配.这个字符，但是这个字符在正则表达式中表示的是任意字符。这时候就要用到转义字符\了。其实这个转义字符在很多语言里都是一样的。那么前面的例子就可以写出\.。我们再演示个匹配邮箱的例子：

import re
pat = r"^\w{4,10}@qq\.com" # 如果.前面不加\，就代表任意字符了
str = "[email protected]"
res=re.match(pat,str)
print(res)

匹配分组

​ 看到上面的匹配邮箱例子，是不是有个疑问，如果我想不止匹配QQ邮箱该怎么办呢。那就要用到分组了，其可以实现匹配多种情况。分组符号如下：

​ 那么我们把上面的例子稍微修改下：^\w{4,10}@(qq|163|outlook|gmail)\.com。这样就可以匹配多种邮箱了。

​ 简单的演示了下|的用法，大家可能对其他的分组符号还有点疑惑，下面我们再来演示一下这些符号：

import re
pat = r"<(.+)><(.+)>.*<(/\2)><(/\1)>" 
str = "<body><div></div></body>"
res=re.match(pat,str)
print(res)

​ 这个表达式匹配的是由两个标签组成的html字符串。第一眼看上去有点麻烦，实际很简单。再次强调一下，普通字符也可以当表达式来匹配的，比如上面的< >就是普通字符而已。

​ 我们来分析一下这个表达式，首先一对小括号表示一个分组，里面的.+表示只有一个非\n字符。中间的.*用来匹配标签内的内容。/\2中，第一个斜杠与前面的html标签组成一对，/2表示引用第二个分组的内容。这里为什么要使用分组呢？因为我们还要保证html标签正确匹配。如果后面也使用.+，大家可以试着把/div和/body交换位置，表达式依旧匹配成功，但这显然不符合html的语法。

操作函数

​ 正则表达式的一些规则符号终于讲完了，最后再列举几个Python中操作正则表达式的函数：（re为导入的模块）

​ Python的第一篇文章就到这里了。接下来会边学边写，做一些好玩的Python项目，再一起分享出来。如有错误，感谢指出！

参考资料：《Python 3快速入门与实战》