py19. 常用模块

一、time 时间模块

在python的三种时间表现形式:
1.时间戳: 给电脑看的。
- 自格林威治时间 1970-01-01 00:00:00 到当前时间，按秒计算，计算到当前时间总共用了多少秒。

2.格式化时间（Format String）: 给人看的
- 返回的是时间的字符串 2015-12-12

3.格式化时间对象(struct_time):
- 返回的是一个元组, 元组中有9个值:
9个值分别代表: 年、月、日、时、分、秒、一周中第几天，一年中的第几天，夏令时（了解）

import time

1、获取时间戳  （计算时间时使用）
print(time.time())

2、获取格式化时间（拼接用户时间格式并保存时使用）
print(time.strftime('%Y-%m-%d'))   #获取年月日
print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))   #获取年月日时分秒

3、获取时间对象
print(time.localtime())    #返回的时一个元组
print(type(time.localtime()))  #
time_obj = time.localtime()
print(time_obj.tm_year)   #2019 
print(time_obj.tm_mon)   

3.1、获取当前时间的格式化时间
print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime()))

# res = time.localtime()
# time.sleep(5)
3.2、获取当前时间的格式化时间
print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime()))

3.3、将时间对象转为格式化时间
print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', res))

3.4、将字符串格式的时间转为时间对象
res = time.strptime('2019-01-01', '%Y-%m-%d')
print(res)

二、datetime 时间模块

import datetime

获取当前年月日
print(datetime.date.today())    #2019-11-16

获取当前年月日时分秒
print(datetime.datetime.today())  #2019-11-16 14:48:18.744359

#time_obj = datetime.datetime.today()  
#print(type(time_obj))       #
#print(time_obj.year)
#print(time_obj.month)  
#print(time_obj.day)

'''
日期/时间的计算 
    新日期时间 = 旧日期时间 “+” or “-” 时间对象
    时间对象 = 新日期时间 “+” or “-” 旧日期时间
'''

旧日期时间:
current_time = datetime.datetime.now()
print(current_time)

时间对象 
time_obj = datetime.timedelta(days=7)    #获取7天时间
print(time_obj)

新日期时间 = 旧日期时间 “+” or “-” 时间对象
later_time = current_time + time_obj
print(later_time)

时间对象 = 新日期时间 “+” or “-” 旧日期时间
time_new_obj = later_time - current_time
print(time_new_obj)

三、random模块

import random

1.随机获取x—n中任意的整数
res = random.randint(x, n)
print(res)

2.默认获取0——1之间任意小数
res2 = random.random()
print(res2)

# 洗牌
3.将可迭代中的值乱序排列
	-list
list1 = ['红桃A', '梅花A', '红桃Q', '方块K']
random.shuffle(list1)
print(list1)

4.随机获取可迭代对象中的某一个值 注意：有索引的可迭代对象
list1 = ['红桃A', '梅花A', '红桃Q', '方块K']
res3 = random.choice(list1)
print(res3)

5.从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列。
list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
slice = random.sample(list1, 5)  #从list中随机获取5个元素，作为一个片断返回
print(slice)
>>>[3, 8, 5, 10, 4]

6、随机获取1-9的浮点数
random.uniform(1,9)

案例：随机验证码的生成
'''
需求: 
    大小写字母、数字组合而成
    组合5位数的随机验证码
    
前置技术:
    - chr(97)  # 可以将ASCII表中值转换成对应的字符
    # print(chr(101))
    - random.choice
'''
#获取任意长度的随机验证码
def get_code(n):
    code = ''
    #每次循环只从大小写字母，数字中取出一个字符
    #for line in range(5):
    for line in range(n):
        #随机获取一个小写字母
        res1 = random.randint(97,122)
        lower_str = chr(res1)
        #随机获取一个大写字母
        res2 = random.randint(65,90)
        upper_str = chr(res2)
        #随机获取一个数字
        number = str(random.randint(0,9))
		#获取每一个字符的三种形式放入一个列表
        code_list = [lower_str,upper_str,number]     #['g', 'S', '4']
		#随机取出每一个字符
        random_code = random.choice(code_list)  
        #字符串拼接
        code = code + random_code   

    return code
code = get_code(n)
print(code)

四、os模块

os模块是与操作系统交互的模块

import os

需求：
1.获取当前文件中的上一级目录

DAY15_PATH = os.path.dirname(__file__)
print(DAY15_PATH)

2.项目的根目录，路径相关的值都用 “常量”
BASE_PATH = os.path.dirname(DAY15_PATH)
print(BASE_PATH)

3.路径的拼接： 拼接文件 “绝对路径”

TEST_PATH = os.path.join(DAY15_PATH,'模拟1.txt')
print(TEST_PATH)

4.判断文件/文件夹”是否存在：若文件存在返回True，若不存在返回False

print(os.path.exists(TEST_PATH))
print(os.path.exists(DAY15_PATH))

5.判断文件是否存在
os.path.isfile()

6.判断“文件夹”是否存在

print(os.path.isdir(TEST_PATH))
print(os.path.isdir(DAY15_PATH))

7.创建文件夹

os.mkdir(DIR_PATH) #只传文件夹名字，会保存在当前执行文件的目录内

8.删除文件夹: 只能删除 “空的文件夹”

os.rmdir(DIR_PATH)

9.获取某个文件夹中所有文件的名字

list1 =os.listdir(r'F:\python正式课\day15')
print(list1)
需求：打印用户选择的文件内容

list1 =os.listdir(r'F:\python正式课\day15\模拟文件夹')
print(list1)
# enumerate(可迭代对象)  #返回一个enumerate对象，对象里是一个个的元组(索引, 元素)  #注意：可迭代对象中若是字典，则取字典中所有的key
res = enumerate(list1)
print(list(res))

#让用户选择文件
while True:
    #打印所有文件的名字
    for index,name in enumerate(list1):
        print(f'编号:{index} 文件名：{name}')
    choice = input('请选择想看的老师作品 编号:').strip()
    #限制用户必须输入数字，数字的范围必须在编号内
    #若不是数字，则重新选择
    if not choice.isdigit():
        print('必须输入数字')
        continue
    #若是数字，往下走判断是否在编号范围内
    #若不在列表范围内，则重新选择
    choice = int(choice)
    if choice not in range(len(list1)):
        print('编号范围错误')
        continue

    file_name = list1[choice]
    list1_path = os.path.join(r'F:\python正式课\day15\模拟文件夹',file_name)
    print(list1_path)
    with open(list1_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        print(f.read())

五、sys模块

1、sys.argv：获取操作系统中cmd(终端)的命令行 python3 py文件 用户名 密码

import sys
print(sys.argv)    返回的是列表['py文件', '用户名', '密码']

cmd_list = sys.argv

#执行文件权限认证

if cmd_list[1] == 'bob' and cmd_list[2] == '123':
    print('通过验证')
    print('开始执行逻辑代码')

else:
    print('用户名或密码错误,权限不足!')

2、sys.path：获取当前的Python解释器的环境变量路径

print(sys.path)
将当前项目添加到环境变量中

BASE_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))
#print(BASE_PATH)
sys.path.append(BASE_PATH)
print(sys.path)

六、hasblib：加密模块

hashlib是一个加密模块:内置了很多算法

MD5: 不可解密的算法（2018年以前）
摘要算法:
    - 摘要是从某个内容中获取的加密字符串
    - 摘要一样，内容就一定一样: 保证唯一性

    - 密文密码就是一个摘要
import hashlib

md5_obj = hashlib.md5()
# print(type(md5_obj))     #

str1 = '1234'
bytes1 = str1.encode('utf-8')   #把字符串转成bytes类型
# print(bytes1)    # b'1234'
md5_obj.update(bytes1)  # update中一定要传入bytes类型数据

res = md5_obj.hexdigest() #得到一个加密后的字符串
print(res)    # 81dc9bdb52d04dc20036dbd8313ed055

以上操作有一个问题，就是撞库。撞库有可能会破解真实密码
防止撞库问题：加盐：

import hashlib

def pwd_md5(pwd):
    md5_obj = hashlib.md5()
    str1 = pwd     #pwd ='1234'
    md5_obj.update(str1.encode('utf-8'))

    #创造盐
    sal ='我好帅'
    #加盐
    md5_obj.update(sal.encode('utf-8'))
    res = md5_obj.hexdigest() #得到一个加密后的字符串 4ccef78b05804b0890e47bc0d045c236
    return res

#模拟用户登录操作
#获取文件中的用户名与密码
with open('user.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    user_str = f.read()
file_user, file_pwd = user_str.split(':')

# 用户输入用户名与密码
username = input('请输入用户名:').strip()
password = input('请输入密码:').strip()

# 校验用户名与密码是否一致
if username == file_user and file_pwd == pwd_md5(password):  # pwd_md5('1234')
    print('登陆成功')
else:
    print('登陆失败')

七、序列化模块

序列化: 将Python或其他语言的数据类型转换成字符串类型。

    - int, float, str, list, tuple, dict, bool, set

    list1 = [1, 2, 3]  -----> "[1, 2, 3]"

    序列: 指的是字符串。

    序列化: serializable
        其他数据类型 ----> 字符串 ----> 文件中
    反序列化:
        文件中 ---> 字符串 ---> 其他数据类型

    - json
        第三方的

    - pickle
        属于python的

json模块

1、什么是json模块

json模块:是一个序列化模块
json：
	是一个“第三方"的特殊数据格式。
	可以将python数据类型 ----》 json数据格式 ----》 字符串 ----》 文件中

    其他语言要想使用python的数据:
        文件中的 ----》 字符串 ----》 json数据格式 ----》 其他语言的数据类型。

    注意: 
    	 -在json中，所有的字符串都是双引号
    	 -元组比较特殊: python中的元组，若将其转换成json数据，内部会将元组转化成列表
	     -set不能转换成json数据

2、为什么要使用json

	-为了让不同的语言之间数据可以共享。
	
	由于各种语言的数据类型不一，但长相可以一样，比如python不能直接使用其他语言的数据类型，
	必须将其他语言的数据类型转换成json数据格式， python获取到json数据后可以将其转换成python的数据类型。

3、如何使用json

import json
json模块的内置方法：
    - json.dumps：
   		f = open() --> f.write()
        # 序列化: python数据类型 ---》 json ---》 字符串 ---》 json文件中

    - json.loads:
    	f = open(), str = f.read(),  json.loads(str)
        # 反序列化: json文件中 --》  字符串 ---》 json ---》 python或其他语言数据类型

    - json.dump()：  # 序列化: python数据类型 ---》 json ---》 字符串 ---》 json文件中
        - 内部实现 f.write()

    - json.load()：  # 反序列化: json文件中 --》  字符串 ---》 json ---》 python或其他语言数据类型
        - 内部实现 f.read()

    - dump, load: 使用更方便

注意: 保存json数据时，用.json作为文件的后缀名

import json

dumps,loads的用法：

#列表
list1 = ['张全蛋','李小花']
#ensure_ascii 将默认的ascii取消设置为False，可以在控制台看到中文，否则看到的是bytes类型数据
json_str = json.dumps(list1,ensure_ascii = False)
print(json_str)
print(type(json_str))  #

python_date = json.loads(json_str)
print(python_date)
print(type(python_date))  #

#元组
tuple1 =('张全蛋','李大花')
json_str = json.dumps(tuple1,ensure_ascii = False)
print(json_str)
print(type(json_str))

python_date = json.loads(json_str)
print(python_date)
print(type(python_date))  #

#字典
dic = {
    'name': 'tank',
    'age': 17
}
json_str = json.dumps(dic,ensure_ascii = False)
print(json_str)  #str

python_date = json.loads(json_str)
print(python_date)
print(type(python_date))  # dict

#注册功能
def register():
    username = input('请输入用户名:').strip()
    password = input('请输入密码:').strip()
    re_password = input('请确认密码:').strip()
    if password == re_password:
        user_dic = {'name': username, 'pwd': password}   # {'name': username, 'pwd': password}
        json_str = json.dumps(user_dic, ensure_ascii=False)
        #开始写入文件中
        # 注意: 保存json数据时，用.json作为文件的后缀名
        with open('user.json','w',encoding = 'utf-8') as f:
            f.write(json_str)
register()
dump,load的用法：

user_dic = {'username': '张全蛋','password': 123}
with open('user3.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(user_dic, f)

with open('user3.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    json.load(f)

pickle模块

pickle是一个python自带的序列化模块

优点:
可以支持python中所有的数据类型
可以直接存 “bytes类型” 的数据，pickle存取速度更快
缺点: （致命的缺点）
只能支持python使用，不能跨平台

import pickle

set1 = {
    'tank', 'sean', 'jason', '大脸'
}

# 存 dump
with open('teacher.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(set1, f)


# 取 load
with open('teacher.pickle', 'rb') as f:
    #python_set = pickle.load(f)
    #print(python_set)
    #print(type(python_set))

八、collections模块

提供一些python八大数据类型 “以外的数据类型” 。

python默认八大数据:

• 整型
• 浮点型
• 字符串
• 字典
• 元组
• 列表
• 集合
• 布尔

1、具名元组:
    具名元组 只是一个名字。
    应用场景:
        - 坐标

    from collections import namedtuple

2、 有序字典:
    - python中字典默认是无序

    - collections中提供了有序的字典

    from collections import OrderedDict

1、具名元组

from collections import namedtuple
'''
传入可迭代对象是有序的
应用:坐标
将'坐标'变成 “对象” 的名字
'''
point = namedtuple('坐标', ['x', 'y'])  # 第二个参数可以传可迭代对象
# point = namedtuple('坐标', ('x', 'y'))  # 第二个参数可以传可迭代对象
# point = namedtuple('坐标', 'x y')  # 第二个参数可以传可迭代对象

#传参的个数，要与namedtuple第二个参数的个数一一对应
p = point(1, 2)  # 会将 1 ---> x,   2 ---> y
print(p)   #坐标(x=1, y=2)
# print(type(p))  #

2、有序字典

python默认无序字典:

dic = dict({'x': 1, 'y': 2, 'z': 3})
print(dic)  #{'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}
print(type(dic))  #


有序字典:
from collections import OrderedDict

order_dict = OrderedDict({'x': 1, 'y': 2, 'z': 3})
print(order_dict, '打印有序的字典')  #OrderedDict([('x', 1), ('y', 2), ('z', 3)])
print(type(order_dict))   #
print(order_dict['y'])

for line in order_dict:
    print(line)

九、openpyxl模块

它是一个第三方模块

• 可以对Excle表格进行操作的模块

- Excel版本:
    2003之前:
        excle名字.xls

    2003以后:
        excle名字.xlsx

- 清华源: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

- 配置永久第三方源:
    D:\Python36\Lib\site-packages\pip\_internal\models\index.py

写入数据：

from openpyxl import Workbook
# 获取Excel文件对象
wb_obj = Workbook()

wb1 = wb_obj.create_sheet('python工作表1', 1)
wb2 = wb_obj.create_sheet('python工作表2', 2)

# 修改工作表名字: 为 python工作表1 标题修改名字 ---》 大宝贝
print(wb1.title)
wb1.title = '大宝贝'
print(wb1.title)

# 为第一张工作表添加值
# 用法：wb1['工作簿中的表格位置']
wb1['A10'] = 200
wb1['B10'] = 1000
wb1['C10'] = '=SUM(A10:B10)'

#生成Excel表格
wb_obj.save('python.xlsx')

读取数据：

from openpyxl import load_workbook

wb_obj = load_workbook('python.xlsx')
wb1 = wb_obj['大宝贝']   # wb_obj['表名']
print(wb1['A10'].value)
wb1['A10'] = 20
print(wb1['A10'].value)

需求：批量写入100条数据


from openpyxl import Workbook
wb_obj = Workbook()
wb1 = wb_obj.create_sheet('工作表1')

#wb1['表格位置'] = 对应的值
n=1
for line in range(100):
    wb1['A%s'% n] = line+1
    n += 1

wb_obj.save('工作表.xlsx')
print('excel表格生成成功')

十、subprocess模块

用途：可以通过python代码给操作系统终端发送命令，并且可以返回结果。

import subprocess
while True:
    cmd_str = input('请输入终端命令：').strip()
    # Popen(cmd命令, shell=True,
    # stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
    # 调用Popen就会将用户的终端命令发送给本地操作系统的终端
    # 得到一个对象，对象中包含着正确或错误的结果。
    obj = subprocess.Popen(
        cmd_str,
        shell=True,
        stdout=subprocess.PIPE,
        stderr=subprocess.PIPE
    )
    success = obj.stdout.read().decode('gbk')
    if success:
        print(success,'正确的结果')
    error = obj.stderr.read().decode('gbk')
    if error:
        print(error,'错误的结果')

十一、logging 模块

logging 模块是用来记录日志的模块，一般记录用户在软件中的操作。

import os
import logging.config

#定义三种日志输出格式 开始
standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \
                  '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字

simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'

id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'

#定义日志输出格式 结束
注意1：log文件的目录

BASE_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))
logfile_dir = os.path.join(BASE_PATH,'log_dir')
print(logfile_dir)

注意2：log文件名

logfile_name = 'use.log'

#如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir):
    os.mkdir(logfile_dir)

#log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir,logfile_name)
# print(logfile_path)

注意3：log配置字典

LOGGING_DIC = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': standard_format
        },
        'simple': {
            'format': simple_format
        },
    },
    'filters': {},
    'handlers': {
        #打印到终端的日志
        'console': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕
            'formatter': 'simple'
        },
        # 打印到文件的日志,收集info及以上的日志
        'default': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件
            'formatter': 'standard',
            'filename': logfile_path,  # 日志文件
            'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M
            'backupCount': 5,
            'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
        },
    },
    'loggers': {
        #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
        '': {
            'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
        },
    },
}

注意4:

def get_logger(user_type):
    # 1.加载log配置字典到logging模块的配置中
    logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)
    
    # 2.获取日志对象
    logger = logging.getLogger(user_type)
    return logger

#通过logger日志对象，调用内部的日志打印
logger = get_logger('user')
#记录日志信息
logger.info('只要思想不滑坡，方法总比问题多!')

十二、re模块

一、什么是正则表达式与re模块？

正则表达式:
正则表达式是一门独立的技术, 任何语言都可以使用正则表达式，
正则表达式是由一堆特殊的字符组合而来的。

• 字符组
• 元字符
• 组合使用

在python中，若想使用正则表达式，必须通过re模块来实现。

二、为什么要使用正则表达式？

比如要获取“一堆字符串”中的“某些字符”，正则表达式可以帮我们过滤，并提取出想要的字符数据。
比如过滤并获取 “tank”
'gstankyr9q

• 应用场景:
  – 爬虫: re, BeautifulSoup4, Xpath, selector
  – 数据分析过滤数据: re, pandas, numpy…
  –用户名与密码、手机认证：检测输入内容的合法性

三、如何使用正则？

import re

需求：检测手机号码的合法性: 要求11位、以13/14/15/19开头的手机号码

# 纯python校验
while True:
    phone_number = input('请输入手机号码：').strip()
	# not > and > or
    if len(phone_number) == 11 and (phone_number.startswith(
        '13'
    ) or phone_number.startswith(
        '14'
    ) or phone_number.startswith(
        '15'
    ) or phone_number.startswith(
        '19'
    )):
        print('手机号码合法!')
        break    
    else:
        print('手机号码不合法!')

#re校验

import re
'''
    参数1: 正则表达式  ''
    参数2: 需要过滤的字符串
    
    # ^: 代表“开头”
    # $: 代表“结束”
    # |: 代表“或”
    # (13|14): 可以获取一个值，判断是否是13或14.
    # {1}: 需要获取1个值 限制数量
    # []: 分组限制取值范围
    # [0-9]: 限制只能获取0——9的某一个字符
    '''
while True:
    phone_number = input('请输入手机号码：').strip()
    if re.match('^(13|14|15|19)[0-9]{9}$', phone_number):
        print('合法')
        break
    else:
        print('不合法')

字符组:
  - [0-9] 可以匹配到一个0-9的字符
  - [9-0]: 报错, 必须从小到大
  - [a-z]: 从小写的a-z
  - [A-Z]: 从大写A-Z
  - [z-A]: 错误, 只能从小到大，根据ascii表来匹配大小。
  - [A-z]: 总大写的A到小写的z。

  注意: 顺序必须要按照ASCII码数值的顺序编写。

元字符:
    https://images2015.cnblogs.com/blog/1036857/201705/1036857-20170529203214461-666088398.png

    - 组合使用
      - \w\W: 匹配字母数字下划线与非字母数字下划线，匹配所有。
      - \d\D: 无论是数字或者非数字都可以匹配。
      - \t: table
      - \n: 换行
      - \b: 匹配单词结尾，tank  jasonk
      - ^: startswith
            - '^'在外面使用: 表示开头。
            - [^]: 表示取反的意思。
      - $: endswith
      - ^$: 配合使用叫做精准匹配，如何限制一个字符串的长度或者内容。
      - |: 或。ab|abc如果第一个条件成立，则abc不会执行，怎么解决，针对这种情况把长的写在前面就好了，一定要将长的放在前面。
      - [^...]: 表示取反的意思。
      - [^ab]: 代表只去ab以外的字符。
      - [^a-z]: 取a-z以外的字符。

re模块三种比较重要的方法:

1、re.findall():可以匹配 "所有字符" ，拿到返回的结果，返回的结果是一个列表。
        'afwaiahoaw'  # a
        ['a', 'a', 'a', 'a']

2、re.search():在匹配一个字符成功后，拿到结果后结束，不往后匹配。
				----> obj ----> obj.group()
        'afwaiahoaw'  # a
        'a'

3、re.match():从匹配字符的 开头 匹配,若开头不是想要的内容，则返回None。
				----> obj ----> obj.group()
        'afwaiahoaw'  # a
        'a'
        'wfaghoio'  # a
         None
        
'''

#findall
import re
str1 = 'sean tank json'
res = re.findall('[a-z]{3}',str1)
print(res)
>>>['sea', 'tan', 'jso']

#search
res = re.search('[a-z]{4}',str1)
#print(res)
print(res.group())
>>>sean

#march
res =re.match('sean',str1)
# print(res.group())  #报错
if res:
    print(res.group())   #sean

贪婪匹配和非贪婪匹配

example = "abbbbbbc"
pattern = re.compile("ab+")
贪婪模式：正则表达式一般趋向于最大长度匹配，也就是所谓的贪婪匹配。
如上面使用模式pattern 匹配字符串example，匹配到的结果就是”abbbbbb”整个字符串。

非贪婪模式：在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能少的匹配。
如上面使用模式pattern 匹配字符串example，匹配到的结果就只是”ab”整个字符串。

所以，我们可以将贪婪模式理解为：在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能多的匹配。
将非贪婪模式理解为：在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能少的匹配。

print(re.findall('^egon$','egon'))     #^xxx$ 开头找，倒着找只能找egon，多一点少一点都不行

print(re.findall('a\nc','a\nc a\tc a1c'))   #  ['a\nc']
print(re.findall('a\tc','a\nc a\tc a1c'))   #  ['a\tc']

 重复匹配：
  .    ？   *   +  {m,n}     .*    .*?

1、. :代表除了换行符之外的任意一个字符
print(re.findall('a.c','abc a1c aAc aaaaac'))  #['abc', 'a1c', 'aAc', 'aac']
print(re.findall('a.c','abc a1c aAc aaaaa\nc'))  #['abc', 'a1c', 'aAc']
print(re.findall('a.c','abc a1c aAc aaaaa\nc',re.DOTALL))   #['abc', 'a1c', 'aAc', 'a\nc']
print(re.findall('a[a-z]c', 'abc a1 c aac aAcaBc asd aaaaac))  #['abc', 'aac', 'aac']

2、？ :代表左边那一个字符重复0次或1次
print(re.findall('ab?','a ab abb babbb'))  #['a', 'ab', 'ab', 'ab']

3、* :代表左边那一个字符出现0次或无穷次
print(re.findall('ab*','a ab abb babbb'))  #['a', 'ab', 'abb', 'abbb']

4、+： 必须与其他字符连用,代表左侧的字符出现1次或者无穷次
print(re.findall('ab+', 'a ab abbb abbbb a1bbbb a-123'))  #['ab', 'abbb', 'abbbb']

5、[]中 + *  不是量词，中间选一个
print(re.findall('a[-+*/]c', 'abc a1 c aAc  a-c a/c a *c a+c abasd')) #['a-c', 'a/c', 'a+c']

6、^在[]内代表非
print(re.findall('a[^a-z]c', 'abc aAc aaaaac a-c a/c a *c a+c abasd'))  #['aAc', 'a-c', 'a/c', 'a+c']