python有用函数讲解 python中函数的用法

python所有内置函数的定义详解

1、定义函数

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函数是可重用的程序。本书中已经使用了许多内建函数，如len()函数和range()函数，但是还没自定义过函数。定义函数的语法格式如下：

def 函数名(参数):

函数体

定义函数的规则如下：

①关键字def用来定义一个函数，它是define的缩写。

②函数名是函数的唯一标识，函数名的命名规则遵循标识符的命名规则。

③函数名后面一定要紧跟着一个括号，括号内的参数是可选的，括号后面要有冒号。

④函数体(statement)为一个或一组Python语句，注意要有缩进。

⑤函数体的第一行可以有文档字符串，用于描述函数的功能，用三引号括起来。

按照定义规则，可以定义第一个函数了：

def hello_world():

...     print('Hello,world!')   # 注意函数体要有缩进

...

hello_world()

Hello,world!

这个函数不带任何参数，它的功能是打印出“Hello,world!”。最后一行代码hello_world()是调用函数，即让Python执行函数的代码。

2、全局变量和局部变量

全局变量是定义在所有函数外的变量。例如，定义一个全局变量a，分别在函数test1()和test2()使用变量a：

a = 100   # 全局变量

def test1():

...     print(a)

...

def test2():

...     print(a)

...

test1()

100

test2()

100

定义了全局变量a之后，在函数test1()和test2()内都可以使用变量a，由此可知，全局变量的作用范围是全局。

局部变量是在函数内定义的变量，除了用关键字global修饰的变量以外。例如，在函数test1()内定义一个局部变量a，分别在函数外和另一个函数test2()内使用变量a：

def test1():

...     a = 100   # 局部变量

...     print(a)

...

def test2():

...     print(a)

...

test1()

100

print(a)

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

NameError: name 'a' is not defined

test2()

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

File "stdin", line 2, in test2

NameError: name 'a' is not defined

Python解释器提示出错了。由于局部变量a定义在函数test1()内，因此，在函数test1()内可以使用变量a，但是在函数外或者另一个函数test2()内使用变量a，都会报错，由此可见，局部变量的作用范围是定义它的函数内部。

一般情况下，在函数内声明的变量都是局部变量，但是采用关键字global修饰的变量却是全局变量：

def test1():

...     global a   # 全局变量

...     a = 100

...     print(a)

...

def test2():

...     print(a)

...

test1()

100

print(a)

100

test2()

100

这个程序与上个程序相比，只是在函数test1()中多了一行代码“global a”，程序便可以正确运行了。在函数test1()中，采用关键字global修饰了变量a之后，变量a就变成了全局变量，不仅可以在该函数内使用，还可以在函数外或者其他函数内使用。

如果在某个函数内局部变量与全局变量同名，那么在该函数中局部变量会覆盖全局变量：

a = 100   # 全局变量

def test1():

...     a = 200   # 同名局部变量

...     print(a)

...

def test2():

...     print(a)

...

test1()

200

test2()

100

由于在函数test1()中定义了一个与全局变量同名的局部变量a，因此，在函数test1()中全局变量a的值被局部变量覆盖了，但是在函数test2()中全局变量a的值没有被覆盖。

综上所述，在Python中，全局变量保存的数据供整个脚本文件使用;而局部变量只用于临时保存数据，变量仅供局部代码块使用。

Python常用的正则表达式处理函数详解

正则表达式是一个特殊的字符序列，用于简洁表达一组字符串特征，检查一个字符串是否与某种模式匹配，使用起来十分方便。

在Python中，我们通过调用re库来使用re模块：

import re

下面介绍Python常用的正则表达式处理函数。

re.match函数

re.match 函数从字符串的起始位置匹配正则表达式，返回match对象，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回None。

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

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

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。具体参数为：

re.I：忽略大小写。

re.L：表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境。

re.M：多行模式。

re.S：即 . ，并且包括换行符在内的任意字符（. 不包括换行符）。

re.U：表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依赖于 Unicode 字符属性数据库。

re.X：为了增加可读性，忽略空格和 # 后面的注释。

import re #从起始位置匹配 r1=re.match('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.match('def','abcdefghi') print(r2)

运行结果：

其中，span表示匹配成功的整个子串的索引。

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

group(num)：匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，这时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 s='This is a demo' r1=re.match(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.match(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())

运行结果：

上述代码中的(.*)和(.*?)表示正则表达式的贪婪匹配与非贪婪匹配。

re.search函数

re.search函数扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配，如果匹配成功则返回match对象，否则返回None。

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

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

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。

import re #从起始位置匹配 r1=re.search('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.search('def','abcdefghi') print(r2)

运行结果：

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

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，这时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 s='This is a demo' r1=re.search(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.search(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())

运行结果：

从上面不难发现re.match与re.search的区别：re.match只匹配字符串的起始位置，只要起始位置不符合正则表达式就匹配失败，而re.search是匹配整个字符串，直到找到一个匹配为止。

re.compile 函数

compile 函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。

re.compile(pattern[, flags])

pattern：一个字符串形式的正则表达式。

flags：可选，表示匹配模式，比如忽略大小写，多行模式等。

import re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+')  r1=r.match('This is a demo') r2=r.match('This is 111 and That is 222',0,27) r3=r.match('This is 111 and That is 222',8,27)   print(r1) print(r2) print(r3)

运行结果：

findall函数

搜索字符串，以列表形式返回正则表达式匹配的所有子串，如果没有找到匹配的，则返回空列表。

需要注意的是，match 和 search 是匹配一次，而findall 匹配所有。

findall(string[, pos[, endpos]])

string：待匹配的字符串。

pos：可选参数，指定字符串的起始位置，默认为0。

endpos：可选参数，指定字符串的结束位置，默认为字符串的长度。

import re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+')  r1=r.findall('This is a demo') r2=r.findall('This is 111 and That is 222',0,11) r3=r.findall('This is 111 and That is 222',0,27)   print(r1) print(r2) print(r3)

运行结果：

re.finditer函数

和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。

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

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

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。

import re  r=re.finditer(r'\d+','This is 111 and That is 222') for i in r:   print (i.group())

运行结果：

re.split函数

将一个字符串按照正则表达式匹配的子串进行分割后，以列表形式返回。

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

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

maxsplit：分割次数，maxsplit=1分割一次，默认为0，不限次数。

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。

import re  r1=re.split('\W+','This is 111 and That is 222')  r2=re.split('\W+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1)  r3=re.split('\d+','This is 111 and That is 222')  r4=re.split('\d+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1)  print(r1) print(r2) print(r3) print(r4)

运行结果：

re.sub函数

re.sub函数用于替换字符串中的匹配项。

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

pattern：正则中的模式字符串。

repl：替换的字符串，也可为一个函数。

string：要被查找替换的原始字符串。

count：模式匹配后替换的最大次数，默认0表示替换所有的匹配。

import re  r='This is 111 and That is 222' # 删除字符串中的数字 r1=re.sub(r'\d+','',r) print(r1) # 删除非数字的字符串  r2=re.sub(r'\D','',r) print(r2)

运行结果：

到此这篇关于Python常用的正则表达式处理函数详解的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！

python中range()函数的用法

python中range()函数的用法：

（1）range(stop)

创建一个（0,stop)之间的整数序列，步长为1。

（2）range(start,stop)

创建一个（start,stop)之间的整数序列，步长为1。

（3）range(start,stop,step)

创建一个[start,stop)之间的整数序列，步长为step。

参数介绍：

start：表示从返回序列的起始编号，默认情况下从0开始。

stop：表示生成最多但不包括此数字的数字。

step：指的是序列中每个数字之间的差异，默认值为1。

相关介绍

range()是Python的内置函数，在用户需要执行特定次数的操作时使用它，表示循环的意思。内置函数range()可用于以列表的形式生成数字序列。在range()函数中最常见用法是使用for和while循环迭代序列类型（List，string等）。

简单的来说，range()函数允许用户在给定范围内生成一系列数字。根据用户传递给函数的参数数量，用户可以决定该系列数字的开始和结束位置以及一个数字与下一个数字之间的差异有多大。

一文秒懂python正则表达式常用函数

01 Re概览

Re模块是python的内置模块，提供了正则表达式在python中的所有用法，默认安装位置在python根目录下的Lib文件夹（如 ..\Python\Python37\Lib）。主要提供了3大类字符串操作方法：

字符查找/匹配

字符替换

字符分割

由于是面向字符串类型的模块，就不得不提到字符串编码类型。re模块中，模式串和搜索串既可以是 Unicode 字符串 (常用str类型) ，也可以是8位字节串 (bytes，2位16进制数字，例如\xe5) ， 但要求二者必须是同类型字符串。

02 字符串查找/匹配

预编译：compile

在介绍查找和匹配函数前，首先需要知道re的compile函数，该函数可以将一个模式串编译成正则表达式类型，以便后续快速匹配和复用

import re pattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}') type(pattern) #re.Pattern

此例创建了一个正则表达式式对象 (re.pattern) ，命名为pattern，用于匹配2-5位小写字母的模式串。后续在使用其他正则表达式函数时，即可使用pattern进行方法调用。

匹配：match

match函数用于从文本串的起始位置开始匹配，若匹配成功，则返回相应的匹配对象，此时可调用group()方法返回匹配结果，也可用span()方法返回匹配起止下标区间；否则返回None

import re pattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.match(text1) print(res) # if res:  print(res.group()) #this  print(res.span()) #(0, 4) text2 = '是的, this is a re test' print(pattern.match(text2))#None

match函数还有一个变形函数fullmatch，当且仅当模式串与文本串刚好全部匹配时，返回一个匹配对象，否则返回None

搜索：search

match只提供了从文本串起始位置匹配的结果，如果想从任意位置匹配，则可调用search方法，与match方法类似，当任意位置匹配成功，则立即返回一个匹配对象，也可调用span()方法获取起止区间、调用group方法获得匹配文本串

import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.search(text1) print(res) # if res:  print(res.group()) #is  print(res.span()) #(4, 7) pattern2 = re.compile(r'\s[a-z]{5}') text2 = '是的,this is a re test' print(pattern2.search(text2))#None

match和search均用于匹配单个结果，唯一区别在于前者是从起始位置开始匹配，而后者从任意位置匹配，匹配成功则返回一个match对象。

全搜索：findall/finditer

几乎是最常用的正则表达式函数，用于寻找所有匹配的结果，例如在爬虫信息提取中，可非常方便地提取所有匹配字段

import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.findall(text1) print(res) #[' is', ' re', ' test']

findall返回的是一个列表对象类型，当无匹配对象时，返回一个空列表。为了避免因同时返回大量匹配结果占用过多内存，可以调用finditer函数返回一个迭代器类型，其中每个迭代元素是一个match对象，可继续调用group和span方法获取相应结果

import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.finditer(text1) for r in res:  print(r.group()) """  is  re  test """

当匹配模式串较为简单或者仅需单词调用时，上述所有方法也可直接调用re类函数，而无需事先编译。此时各方法的第一个参数为模式串。

import re pattern = re.compile(r'\d{2,5}') text = 'this is re test' re.findall('[a-z]+', text) #['this', 'is', 're', 'test'] 03 字符串替换/分割

替换:sub/subn

当需要对文本串进行条件替换时，可调用re.sub实现 (当然也可先编译后再用调用实例方法) ，相应参数分别为模式串、替换格式、文本串，还可以通过增加缺省参数限定替换次数和匹配模式。通过在模式串进行分组，可实现字符串的格式化替换（类似字符串的format方法），以实现特定任务。

import re text = 'today is 2020-03-05' print(re.sub('-', '', text)) #'today is 20200305' print(re.sub('-', '', text, 1)) #'today is 202003-05' print(re.sub('(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})', r'\2/\3/\1', text)) #'today is 03/05/2020'

re.sub的一个变形方法是re.subn，区别是返回一个2元素的元组，其中第一个元素为替换结果，第二个为替换次数

import re text = 'today is 2020-03-05' print(re.subn('-', '', text)) #('today is 20200305', 2)

分割：split

还可以调用正则表达式实现字符串的特定分割，相当于.split()方法的一个加强版，实现特定模式的分割，返回一个切割后的结果列表

import re text = 'today is a re test, what do you mind?' print(re.split(',', text)) #['today is a re test', ' what do you mind?'] 04 总结

python中的re模块提供了正则表达式的常用方法，每种方法都包括类方法调用(如re.match)或模式串的实例调用(pattern.match)2种形式

常用的匹配函数：match/fullmatch

常用的搜索函数：search/findall/finditer

常用的替换函数：sub/subn

常用的切割函数：split

还有其他很多方法，但不是很常用，具体可参考官方文档

另外，python还有第三方正则表达式库regex可供选择

到此这篇关于一文秒懂python正则表达式常用函数的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！

Python常用函数三有哪些？这7个函数使用频率最高，总算搞明白了

1.1 例如：print(hex(2))案例

1.2 输出函数：print(hex(2))

1.3 输出结果：0x2

1.4 解析说明：返回16进制的数。

2.1 例如：print(chr(10))案例

2.2 输出函数：print(chr(10))

2.3 输出结果：0o12

2.4 解析说明：返回当前整数对应的ASCll码

3.1 例如：print(ord("b"))案例

3.2 输出函数：print(ord("b"))

3.3 输出结果：98

3.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数

4.1 例如：print(chr(97))

4.2 输出函数：print(chr(97))

4.3 输出结果：b

4.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数。

案例一：给你一个字符串,s = 'hello kitty'

1.1 输出函数：print(s.capitalize())

1.2 输出结果：0x2

1.3 解析说明：返回16进制的数。

2.1输出函数：print(s.replace('kitty','kuang'))

2.2 输出结果：hello kuang

2.3 解析说明：替换功能，将kitty换成kuang。

2.4 输出函数：print(s.replace('4','KK'))

2.5 输出结果：12KK12KK

2.6 解析说明：所有的4都替换成KK

2.7 输出函数：print(s.replace('4','KK'))

2.8 输出结果：12KK12KK124

2.9 解析说明：将前两个的4替换成go

案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'

3.1 输出函数：print(ip.split(','))

3.2 输出结果：['192.168.1.1']

3.3 解析说明：将字符串分割成列表

案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'

3.3 输出函数：print(ip.split(',',2))

3.4 输出结果：['192.168.1.1']

3.5 解析说明：从第二个开始分割成列表