python函数详解 python函数菜鸟教程
python函数深入浅出 16.time.sleep()函数详解
time.sleep() 函数命名来源于英文单词time(时间)和sleep(睡眠)。
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time 是python带的非内置库,使用时需要import,主要用于处理和时间相关的操作。
time.sleep用于给定时间内挂起(等待)当前线程的执行。
time.sleep() 函数的例子:
可以注释掉time.sleep(2)再运行一次对比一下
可以看到虽然都是打印出一样的结果,但time.sleep()加入了等待时间
这里还要解释一下python中线程与进程的区别。
举个例子,厨房做菜看成是一个进程,那么这个进程下面就可能有多个人或一个人(cpu基本执行单元,即线程)来执行,多个人可以分别洗菜,刷碗,摆盘等等同时作业,他们又是共享这个厨房的资源的。每个人存在一定的资源竞争关系,比如炉火只有1个。
这里time.sleep是针对线程执行的,也就是其中一个人去sleep睡觉了,不影响其他人的继续工作。
参数
该函数没有返回值。
结果类似如下:
可以看到秒数相差了5
无
time.sleep()常用于推迟执行的场景
在python中,与时间相关的模块有:time,datetime以及calendar
对基础运行环境有疑问的,推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇
68 个 Python 内置函数详解
内置函数就是Python给你提供的,拿来直接用的函数,比如print.,input等。
截止到python版本3.6.2 ,python一共提供了68个内置函数,具体如下
本文将这68个内置函数综合整理为12大类,正在学习Python基础的读者一定不要错过,建议收藏学习!
(1)列表和元组
(2)相关内置函数
(3)字符串
frozenset 创建一个冻结的集合,冻结的集合不能进行添加和删除操作。
语法:sorted(Iterable, key=函数(排序规则), reverse=False)
语法:fiter(function. Iterable)
function: 用来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据 , Iterable: 可迭代对象
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语法 : map(function, iterable)
可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射. 分别去执行 function
hash : 获取到对象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空间换的时间 比较耗费内存
Python:map函数用法详解
一个简单的例子:将一个list中所有元素平方,常规的做法如下图所示,虽然实现了这个功能,但并没有给人一目了然的感觉。若换成map来实现,则会好很多。
1、map函数介绍及其简单使用
上述用一个简单的例子演示的map函数的用法及其优势,下面将详细介绍map函数的用法:map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每一个元素,并把结果作为新的Iterable返回。其语法格式为:
map(function,iterable...)
function---函数名
iterable---一个或多个序列
map作为高阶函数,事实上它把运算规则抽象了,我们可以用这种方式计算任意复杂的函数,再比如,把一个list的所有数据转为string类型:
再举一个小例子,对list中的各个元素开方,一步到位:
!注意:在使用math自带函数时,只需要函数名即可
2、map函数与lambda函数结合使用,下面方法同样可以达到对list中的数二次方的目的
map函数与lambda函数结合使用,可以传入两个参数相加:
还可以同时计算多个值:
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所有内置函数的定义详解
1、定义函数
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。
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