Python排列组合以及正则表达式

一、破解密码

1. 排列

代码演示:

import  itertools

#1。排列
#从n个不同的元素中取出m(m <= n)个元素,按照一定的顺序排成一列
#m == n,全排列(permutations)
# 参数:可迭代对象,个数
"""
1 ,2 ,3
123
321
231
312
...
"""

result1 = itertools.permutations([1,2,3,4],1)
print(result1)
list = list(result1)
print(list)
print(len(list))

"""
总结:
4-1     4
4-2     12
4-3     24
4-4     24

排列的可能性:n! / (n-m)!
"""

2.组合

代码演示:

import itertools

#组合:从n个不同的元素中取出m个元素

result2 = itertools.combinations([1,2,3,4],3)
print(result2)
list = list(result2)
print(list)
print(len(list))

"""
4-4    1
4-3    4
4-2    6
4-1    4

组合的可能性:n! / (m! * (n -m)!)
"""

3.排列组合

代码演示:

import  itertools

list = list(itertools.product("0123456789qwertyuioplkjhgfdsazxcvbnm",repeat=3))
print(list)
print(len(list))

二、正则表达式

1.引入案例

代码演示:

import  re     #regular  Expession   regex
#需求:判断一个qq号是否是合法的
"""
分析:
1.全数字
2.第一位数字不能为0
3.位数:5~11
"""
def checkQQ(str):
    #不管str是否合法,假设合法
    result = True

    #寻找条件推翻假设
    try:
        #判断是否是全数字
        num = int(str)

        #判断位数
        if len(str) >= 5 and len(str) <= 11:

            #判断开头是否为0
            if str[0] == "0":
                result = False

        else:
            result = False
    except ValueError as e:
        result = False

    return  result


print(checkQQ("6725675785678657"))

#使用正则表达式实现上面的需求
result = re.match(r"[1-9]\d{4,10}","6725675786574657")
print(result)

2.概述

正则表达式【Regular Expression】,简写为regex,RE,使用单个字符串来描述一系列具有特殊格式的字符串

功能:

​ a.搜索

​ b.替换

​ c.匹配

使用情景:

​ 爬虫

​ 验证手机号,验证邮箱,密码【用户名】

3.使用规则

3.1匹配单个数字或者字符

代码演示:

import  re
"""
----------匹配单个字符与数字---------
.                匹配除换行符以外的任意字符
[0123456789]     []是字符集合,表示匹配方括号中所包含的任意一个字符
[good]           匹配good中任意一个字符
[a-z]            匹配任意小写字母
[A-Z]            匹配任意大写字母
[0-9]            匹配任意数字,类似[0123456789]
[0-9a-zA-Z]      匹配任意的数字和字母
[0-9a-zA-Z_]     匹配任意的数字、字母和下划线
[^good]          匹配除了good这几个字母以外的所有字符,中括号里的^称为脱字符,表示不匹配集合中的字符
[^0-9]           匹配所有的非数字字符
\d               匹配数字,效果同[0-9]
\D               匹配非数字字符,效果同[^0-9]
\w               匹配数字,字母和下划线,效果同[0-9a-zA-Z_]
\W               匹配非数字,字母和下划线,效果同[^0-9a-zA-Z_]
\s               匹配任意的空白符(空格,回车,换行,制表,换页),效果同[ \r\n\t\f]
\S               匹配任意的非空白符,效果同[^ \f\n\r\t]
"""
#[]  :只匹配其中的一位
# - :表示一个区间
#1.
#1.1编译正则表达式返回对象
pattern = re.compile(r"[abcd]")   #正则表达式  [a-d]
#1.2使用正则表达式匹配字符串,成功返回对象,并携带匹配之后额结果,如果匹配失败则返回None
ret = pattern.match("dhello")    #需要被匹配的字符串
print(ret)
print(ret.group())

#2.
pattern = re.compile(r"[s-z]")
ret = pattern.match("xhello")
print(ret)
print(ret.group())

#3
pattern = re.compile(r"[0-9]")
ret = pattern.match("5hello")
print(ret)
print(ret.group())

#4
pattern = re.compile(r"[0-9a-zA-Z]")
ret = pattern.match("8hello")
print(ret)
print(ret.group())

#5  ^:脱字符【】否定的含义
pattern = re.compile(r"[^0-9]")
ret = pattern.match("chello")
print(ret)
print(ret.group())

#6 \d:只匹配数字,等同于[0-9]
pattern = re.compile(r"\d")
ret = pattern.match("4")
print(ret)
print(ret.group())

#7.   \w
pattern = re.compile(r"\w")
ret = pattern.match("7")
print(ret)
print(ret.group())

#8   \s
pattern = re.compile(r"\s")
ret = pattern.match("\t")
print(ret)
print(ret.group())

#9.   .:匹配不到换行符【\n】
pattern = re.compile(r".")
ret = pattern.match("\r")
print(ret)
print(ret.group())
3.2匹配边界字符

代码演示:

import  re
"""
--------------锚字符(边界字符)-------------

^     行首匹配,和在[]里的^不是一个意思   startswith
$     行尾匹配                          endswith

\A    匹配字符串开始,它和^的区别是,\A只匹配整个字符串的开头,即使在re.M模式下也不会匹配它行的行首
\Z    匹配字符串结束,它和$的区别是,\Z只匹配整个字符串的结束,即使在re.M模式下也不会匹配它行的行尾

\b    匹配一个单词的边界,也就是值单词和空格间的位置   bounds
\B    匹配非单词边界

"""
#search()
print(re.search(r"^to","today is a good day"))
print(re.search(r"day$","today is a good day"))

#findall()
#re.M
print(re.findall(r"\Ato","today is a good day\ntoday is a good day",re.M))
print(re.findall(r"^to","today is a good day\ntoday is a good day",re.M))
#总结:\A只匹配第一行的行首,^匹配每一行的行首

#\b匹配边界【开始和结尾】,\B匹配的是非边界【中间】
print(re.search(r"er\b","never"))   #er
print(re.search(r"er\b","nerve"))   #None
print(re.search(r"er\B","never"))    #None
print(re.search(r"er\B","nerve"))   #er
3.3匹配多个字符

代码演示:

import  re
"""
-------------------匹配多个字符------------------------

说明:下方的x、y、z均为假设的普通字符,n、m(非负整数),不是正则表达式的元字符
(xyz)    匹配小括号内的xyz(作为一个整体去匹配)
x?       匹配0个或者1个x
x*       匹配0个或者任意多个x(.* 表示匹配0个或者任意多个字符(换行符除外))
x+       匹配至少一个x
x{n}     匹配确定的n个x(n是一个非负整数)
x{n,}    匹配至少n个x
x{n,m}   匹配至少n个最多m个x。注意:n <= m
x|y      |表示或,匹配的是x或y
"""

#()当做一个整体去匹配,返回的结果为一个列表
print(re.findall(r"(ab)","aaacccaabbbbb"))

print(re.findall(r"a?","aaacccaabbbbb"))
print(re.findall(r"a*","aaacccaabbbbb"))
print(re.findall(r"a+","aaacccaabbbbb"))
"""
['a', 'a', 'a', '', '', '', 'a', 'a', '', '', '', '', '', '']
['aaa', '', '', '', 'aa', '', '', '', '', '', '']
['aaa', 'aa']
"""
#恰好出现n次
print(re.findall(r"a{2}","aaacccaabbbbb"))
#至少出现n次
print(re.findall(r"a{2,}","aaacccaabbbbb"))
#{m,n}:至少出现m次,至多出现n次
print(re.findall(r"a{2,5}","aaacccaabbbbb"))
#表示或
print(re.findall(r"a|b","aaacccaabbbbb"))   #[ab]
3.4匹配分组

代码演示:

import  re

#匹配分组
#|   :或
#()   :整体
#search:会在字符串中从左向左进行查找,如果找到第一个符合条件的,则停止查找
#正则1|正则2:只要正则1或者正则2中的一个满足,则直接按照这个条件查找
pattern = re.compile("\d+|[a-z]+")
ret = pattern.search("123-d223344aa$$aa")   #abc123-d223344aa$$aa
print(ret.group())

pattern = re.compile("([a-z]\d)+\w+")
ret = pattern.search("abc123-d223344aa$$aa")   #abc123-d223344aa$$aa
print(ret.group())
3.5子模式

代码演示:

import  re

#子模式
#()
#如果在正则表达式中出现\1  \2等标识符的时候,那么\1代表从左向右的第一个()中的内容。。。被称为子模式【简化正则表达式】
pattern = re.compile(r"<([a-z]+)><(\w+)>\w+")
ret = pattern.search("
hello
") print(ret.group()) #子模式访问 print(ret.group(1)) print(ret.group(2))
3.6贪婪和非贪婪

代码演示:

import re

#贪婪和非贪婪【匹配一位还是匹配多位的区别】
#+   *  :多次匹配【贪婪匹配】
#在+或者*后面添加?则改为非贪婪匹配
result1 = re.findall(r"a(\d+)","a23333333b")
print(result1)   #['23333333']

result1 = re.findall(r"a(\d+?)","a23333333b")
print(result1)   #['2']

#特殊情况;如果一个正则表达式的前后都有限定条件的时候,那么则不存在贪婪模式,?将不起作用
result1 = re.findall(r"a(\d+)b","a23333333b")
print(result1)
result1 = re.findall(r"a(\d+?)b","a23333333b")
print(result1)
3.7模式修正

代码演示:

import re

#模式修正
"""
re.I:忽略大小写模式【ignorecase】
re.M:视为多行模式【more】
re.S:视为单行模式【single】
"""
pattern = re.compile(r"^love",re.M)
string = """
alove you
love her
love he
"""
result1 = pattern.search(string)
print(result1.group())

pattern = re.compile(r"[a-z]+",re.I)
result1 = pattern.search("LLLLLLlove")
print(result1.group())

4.re模块中常用功能函数

代码演示:

import re

#re模块中常用的函数

#1.compile()
str1 = "today is a good day"
str2 = r"\w*"
pattern1 = re.compile(str2)
print(pattern1.findall(str1))

#2.match()
result = re.match(r"[1-9]\d{4,10}","6725675786574657")
print(result)

#3.search()
#注意:只要匹配到一个符合条件的子字符串,则直接返回,后面的内容不参与搜索
print(re.search(r"\dcom","www.4comnghughs").group())

#4.findall()
#注意;返回的结果为列表
#finditer(): 返回的结果为可迭代器
iter = re.finditer(r"\d+","12 fjhaehgj 66 fhaj  ")
print(iter)

for i in iter:
    print(i)

    #获取值
    print(i.group())
    #获取下标
    print(i.span())


#5.split() :返回一个列表
s1 = "1one2two3445545three454four56977878five"
print(re.split(r"\d+",s1))
print(re.split(r"[0-9]{1,}",s1))
print(re.split(r"[^a-z]+",s1))

s2 = "zhangsan lilei      lisi    Han   Jack"
print(re.split(r" +",s2))

s3 = "zhangsan@@@@lilei##########lisi%%%Han&&&&&&&&&&&&&Jack"
print(re.split(r"[^a-zA-Z]+",s3))

#6.sub() 替换,返回的是替换之后的字符串
string1 = "today is a good day today is a good da"
#用-将空格替换
#参数:旧的字符换【正则表达式】  新的字符串   原字符串
print(re.sub(r"\s","-",string1))

#subn()  替换,返回一个元组(新的字符串,替换的次数)
print(re.subn(r"\s","-",string1))

5.注意事项

代码演示:

import  re

#注意问题
#1.match,findall,search之间的区别
a = re.search(r"[\d]","abc3ab5").group()
print(a)   #3

b = re.findall(r"[\d]","abc3ab5")
print(b)  #['3']

c = re.match(r"[\d]","abc3")
print(c)  #None

#2.flags的用法【模式修正】
print(re.split("a","1A2a3A4a",re.I))   #['1A2', '3A4', '']
"""
split(pattern,string,maxsplit,flags),当传入三个参数的时候,表示只匹配前三个参数,flags不起作用
"""
#解决方案:关键字参数
print(re.split("a","1A2a3A4a",flags=re.I))

#3.使用split函数之后去除""
poem = "床前明月光,疑是地上霜.举头望明月,低头思故乡。"
list1 = re.split(r"[,.,。]",poem)
print(list1)  #

for item in list1:
    if item == "":
        list1.remove("")

print(list1)  #['床前明月光', '疑是地上霜', '举头望明月', '低头思故乡']

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