Python - 100天到大师学习笔记（2）

​ Python - 100天从新手到大师
Python - 100天从新手到大师
学习曲线低，非专业人士也能上手 开源系统，拥有强大的生态圈 解释型语言，完美的平台可移植性 动态类型语言，支持面向对象和函数式编程
代码规范程度高，可读性强
Make English as your working language. （让英语成为你的工作语言）
Practice makesperfect. （熟能生巧）
All experience comes from mistakes. （所有的经验都源于你犯过的错误）

Don’t be one of the leeches. （不要当伸手党） Either outstanding or out.（要么出众，要么出局)

字符串和常用数据结构

所谓字符串，就是由零个或多个字符组成的有限序列，一般记为$$s=a_1{a}_2\dots a_n(0\le n\le \infty )$$。在Python程序中，如果我们把单个或多个字符用单引号或者双引号包围起来，就可以表示一个字符串。

s1 = 'hello, world!'
s2 = "hello, world!"
三个双引号或单引号开头的字符串可以折行
s3 = """
hello, 
world!
"""
print(s1, s2, s3, end='')

Python为字符串类型提供了非常丰富的运算符，我们可以使用运算符来实现字符串的拼接，可以使用运算符来重复一个字符串的内容，可以使用和来判断一个字符串是否包含另外一个字符串（成员运算），我们也可以用和运算符从字符串取出某个字符或某些字符（切片运算），代码如下所示。+*innot in[][:]

s1 = 'hello ' * 3
print(s1) # hello hello hello 
s2 = 'world'
s1 += s2
print(s1) # hello hello hello world
print('ll' in s1) # True
print('good' in s1) # False
str2 = 'abc123456'
//从字符串中取出指定位置的字符(下标运算)
print(str2[2]) # c
字符串切片(从指定的开始索引到指定的结束索引)
print(str2[2:5]) # c12
print(str2[2:]) # c123456
print(str2[2::2]) # c246
print(str2[::2]) # ac246
print(str2[::-1]) # 654321cba
print(str2[-3:-1]) # 45

在Python中，我们还可以通过一系列的方法来完成对字符串的处理，代码如下所示。

str1 = 'hello, world!'
# 通过内置函数len计算字符串的长度
print(len(str1)) # 13
# 获得字符串首字母大写的拷贝
print(str1.capitalize()) # Hello, world!
# 获得字符串每个单词首字母大写的拷贝
print(str1.title()) # Hello, World!
# 获得字符串变大写后的拷贝
print(str1.upper()) # HELLO, WORLD!
# 从字符串中查找子串所在位置
print(str1.find('or')) # 8
print(str1.find('shit')) # -1
# 与find类似但找不到子串时会引发异常
# print(str1.index('or'))
# print(str1.index('shit'))
# 检查字符串是否以指定的字符串开头
print(str1.startswith('He')) # False
print(str1.startswith('hel')) # True
# 检查字符串是否以指定的字符串结尾
print(str1.endswith('!')) # True
# 将字符串以指定的宽度居中并在两侧填充指定的字符
print(str1.center(50, '*'))
# 将字符串以指定的宽度靠右放置左侧填充指定的字符
print(str1.rjust(50, ' '))
str2 = 'abc123456'
# 检查字符串是否由数字构成
print(str2.isdigit())  # False
# 检查字符串是否以字母构成
print(str2.isalpha())  # False
# 检查字符串是否以数字和字母构成
print(str2.isalnum())  # True
str3 = '  [email protected] '
print(str3)
# 获得字符串修剪左右两侧空格之后的拷贝
print(str3.strip())

使用集合

Python中的集合跟数学上的集合是一致的，不允许有重复元素，而且可以进行交集、并集、差集等运算。

可以按照下面代码所示的方式来创建和使用集合。

# 创建集合的字面量语法
set1 = {1, 2, 3, 3, 3, 2}
print(set1)
print('Length =', len(set1))
# 创建集合的构造器语法(面向对象部分会进行详细讲解)
set2 = set(range(1, 10))
set3 = set((1, 2, 3, 3, 2, 1))
print(set2, set3)
# 创建集合的推导式语法(推导式也可以用于推导集合)
set4 = {num for num in range(1, 100) if num % 3 == 0 or num % 5 == 0}
print(set4)
向集合添加元素和从集合删除元素。

set1.add(4)
set1.add(5)
set2.update([11, 12])
set2.discard(5)
if 4 in set2:
    set2.remove(4)
print(set1, set2)
print(set3.pop())
print(set3)
集合的成员、交集、并集、差集等运算。

# 集合的交集、并集、差集、对称差运算
print(set1 & set2)
# print(set1.intersection(set2))
print(set1 | set2)
# print(set1.union(set2))
print(set1 - set2)
# print(set1.difference(set2))
print(set1 ^ set2)
# print(set1.symmetric_difference(set2))
# 判断子集和超集
print(set2 <= set1)
# print(set2.issubset(set1))
print(set3 <= set1)
# print(set3.issubset(set1))
print(set1 >= set2)
# print(set1.issuperset(set2))
print(set1 >= set3)
# print(set1.issuperset(set3))
说明：Python中允许通过一些特殊的方法来为某种类型或数据结构自定义运算符（后面的章节中会讲到），上面的代码中我们对集合进行运算的时候可以调用集合对象的方法，也可以直接使用对应的运算符，例如运算符跟intersection方法的作用就是一样的，但是使用运算符让代码更加直观。

使用字典

# 创建字典的字面量语法
scores = {'骆昊': 95, '白元芳': 78, '狄仁杰': 82}
print(scores)
# 创建字典的构造器语法
items1 = dict(one=1, two=2, three=3, four=4)
# 通过zip函数将两个序列压成字典
items2 = dict(zip(['a', 'b', 'c'], '123'))
# 创建字典的推导式语法
items3 = {num: num ** 2 for num in range(1, 10)}
print(items1, items2, items3)
# 通过键可以获取字典中对应的值
print(scores['骆昊'])
print(scores['狄仁杰'])
# 对字典中所有键值对进行遍历
for key in scores:
    print(f'{key}: {scores[key]}')
# 更新字典中的元素
scores['白元芳'] = 65
scores['诸葛王朗'] = 71
scores.update(冷面=67, 方启鹤=85)
print(scores)
if '武则天' in scores:
    print(scores['武则天'])
print(scores.get('武则天'))
# get方法也是通过键获取对应的值但是可以设置默认值
print(scores.get('武则天', 60))
# 删除字典中的元素
print(scores.popitem())
print(scores.popitem())
print(scores.pop('骆昊', 100))
# 清空字典
scores.clear()
print(scores)

练习

练习1：在屏幕上显示跑马灯文字。
参考答案：

import os
import time


def main():
    content = '北京欢迎你为你开天辟地…………'
    while True:
        # 清理屏幕上的输出
        os.system('cls')  # os.system('clear')
        print(content)
        # 休眠200毫秒
        time.sleep(0.2)
        content = content[1:] + content[0]


if __name__ == '__main__':
    main()

练习2：设计一个函数产生指定长度的验证码，验证码由大小写字母和数字构成。
参考答案：

import random


def generate_code(code_len=4):
    """
    生成指定长度的验证码

    :param code_len: 验证码的长度(默认4个字符)

    :return: 由大小写英文字母和数字构成的随机验证码
    """
    all_chars = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
    last_pos = len(all_chars) - 1
    code = ''
    for _ in range(code_len):
        index = random.randint(0, last_pos)
        code += all_chars[index]
    return code

练习3：设计一个函数返回给定文件名的后缀名。
参考答案：

def get_suffix(filename, has_dot=False):
    """
    获取文件名的后缀名

    :param filename: 文件名
    :param has_dot: 返回的后缀名是否需要带点
    :return: 文件的后缀名
    """
    pos = filename.rfind('.')
    if 0 < pos < len(filename) - 1:
        index = pos if has_dot else pos + 1
        return filename[index:]
    else:
        return ''

练习4：设计一个函数返回传入的列表中最大和第二大的元素的值。
参考答案：

def max2(x):
    m1, m2 = (x[0], x[1]) if x[0] > x[1] else (x[1], x[0])
    for index in range(2, len(x)):
        if x[index] > m1:
            m2 = m1
            m1 = x[index]
        elif x[index] > m2:
            m2 = x[index]
    return m1, m2

练习5：计算指定的年月日是这一年的第几天。
参考答案：

def is_leap_year(year):
    """
    判断指定的年份是不是闰年

    :param year: 年份
    :return: 闰年返回True平年返回False
    """
    return year % 4 == 0 and year % 100 != 0 or year % 400 == 0


def which_day(year, month, date):
    """
    计算传入的日期是这一年的第几天

    :param year: 年
    :param month: 月
    :param date: 日
    :return: 第几天
    """
    days_of_month = [
        [31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31],
        [31, 29, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31]
    ][is_leap_year(year)]
    total = 0
    for index in range(month - 1):
        total += days_of_month[index]
    return total + date


def main():
    print(which_day(1980, 11, 28))
    print(which_day(1981, 12, 31))
    print(which_day(2018, 1, 1))
    print(which_day(2016, 3, 1))


if __name__ == '__main__':
    main()

练习6：打印杨辉三角。
参考答案：

def main():
    num = int(input('Number of rows: '))
    yh = [[]] * num
    for row in range(len(yh)):
        yh[row] = [None] * (row + 1)
        for col in range(len(yh[row])):
            if col == 0 or col == row:
                yh[row][col] = 1
            else:
                yh[row][col] = yh[row - 1][col] + yh[row - 1][col - 1]
            print(yh[row][col], end='\t')
        print()


if __name__ == '__main__':
    main()

综合案例

案例1：双色球选号。

from random import randrange, randint, sample


def display(balls):
    """
    输出列表中的双色球号码
    """
    for index, ball in enumerate(balls):
        if index == len(balls) - 1:
            print('|', end=' ')
        print('%02d' % ball, end=' ')
    print()


def random_select():
    """
    随机选择一组号码
    """
    red_balls = [x for x in range(1, 34)]
    selected_balls = []
    selected_balls = sample(red_balls, 6)
    selected_balls.sort()
    selected_balls.append(randint(1, 16))
    return selected_balls


def main():
    n = int(input('机选几注: '))
    for _ in range(n):
        display(random_select())


if __name__ == '__main__':
    main()
说明： 上面使用random模块的sample函数来实现从列表中选择不重复的n个元素。'

综合案例2：约瑟夫环问题。
“”"
《幸运的基督徒》
有15个基督徒和15个非基督徒在海上遇险，为了能让一部分人活下来不得不将其中15个人扔到海里面去，有个人想了个办法就是大家围成一个圈，由某个人开始从1报数，报到9的人就扔到海里面，他后面的人接着从1开始报数，报到9的人继续扔到海里面，直到扔掉15个人。由于上帝的保佑，15个基督徒都幸免于难，问这些人最开始是怎么站的，哪些位置是基督徒哪些位置是非基督徒。
“”"

def main():
    persons = [True] * 30
    counter, index, number = 0, 0, 0
    while counter < 15:
        if persons[index]:
            number += 1
            if number == 9:
                persons[index] = False
                counter += 1
                number = 0
        index += 1
        index %= 30
    for person in persons:
        print('基' if person else '非', end='')


if __name__ == '__main__':
    main()

综合案例3：井字棋游戏。

import os


def print_board(board):
    print(board['TL'] + '|' + board['TM'] + '|' + board['TR'])
    print('-+-+-')
    print(board['ML'] + '|' + board['MM'] + '|' + board['MR'])
    print('-+-+-')
    print(board['BL'] + '|' + board['BM'] + '|' + board['BR'])


def main():
    init_board = {
        'TL': ' ', 'TM': ' ', 'TR': ' ',
        'ML': ' ', 'MM': ' ', 'MR': ' ',
        'BL': ' ', 'BM': ' ', 'BR': ' '
    }
    begin = True
    while begin:
        curr_board = init_board.copy()
        begin = False
        turn = 'x'
        counter = 0
        os.system('clear')
        print_board(curr_board)
        while counter < 9:
            move = input('轮到%s走棋, 请输入位置: ' % turn)
            if curr_board[move] == ' ':
                counter += 1
                curr_board[move] = turn
                if turn == 'x':
                    turn = 'o'
                else:
                    turn = 'x'
            os.system('clear')
            print_board(curr_board)
        choice = input('再玩一局?(yes|no)')
        begin = choice == 'yes'


if __name__ == '__main__':
    main()

说明： 最后这个案例来自《Python编程快速上手：让繁琐工作自动化》一书（这本书对有编程基础想迅速使用Python将日常工作自动化的人来说还是不错的选择），对代码做了一点点的调整。

面向对象编程基础

活在当下的程序员应该都听过"面向对象编程"一词，也经常有人问能不能用一句话解释下什么是"面向对象编程"，我们先来看看比较正式的说法。

“把一组数据结构和处理它们的方法组成对象（object），把相同行为的对象归纳为类（class），通过类的封装（encapsulation）隐藏内部细节，通过继承（inheritance）实现类的特化（specialization）和泛化（generalization），通过多态（polymorphism）实现基于对象类型的动态分派。"

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-C8KuFTRl-1677341429011)(2023-02-25-15-30-48.png)]

程序是指令的集合

我们在程序中书写的语句在执行时会变成一条或多条指令然后由CPU去执行。当然为了简化程序的设计，我们引入了函数的概念，把相对独立且经常重复使用的代码放置到函数中，在需要使用这些功能的时候只要调用函数即可；如果一个函数的功能过于复杂和臃肿，我们又可以进一步将函数继续切分为子函数来降低系统的复杂性。但是说了这么多，不知道大家是否发现，所谓编程就是程序员按照计算机的工作方式控制计算机完成各种任务。但是，计算机的工作方式与正常人类的思维模式是不同的，如果编程就必须得抛弃人类正常的思维方式去迎合计算机，编程的乐趣就少了很多，"每个人都应该学习编程"这样的豪言壮语就只能说说而已。当然，这些还不是最重要的，最重要的是当我们需要开发一个复杂的系统时，代码的复杂性会让开发和维护工作都变得举步维艰，所以在上世纪60年代末期，“软件危机”、"软件工程"等一系列的概念开始在行业中出现。

当然，程序员圈子内的人都知道，现实中并没有解决上面所说的这些问题的“银弹”，真正让软件开发者看到希望的是上世纪70年代诞生的Smalltalk编程语言中引入的面向对象的编程思想（面向对象编程的雏形可以追溯到更早期的Simula语言）。按照这种编程理念，程序中的数据和操作数据的函数是一个逻辑上的整体，我们称之为"对象"，而我们解决问题的方式就是创建出需要的对象并向对象发出各种各样的消息，多个对象的协同工作最终可以让我们构造出复杂的系统来解决现实中的问题。

类和对象

简单的说，类是对象的蓝图和模板，而对象是类的实例。这个解释虽然有点像用概念在解释概念，但是从这句话我们至少可以看出，类是抽象的概念，而对象是具体的东西。在面向对象编程的世界中，一切皆为对象，对象都有属性和行为，每个对象都是独一无二的，而且对象一定属于某个类（型）。当我们把一大堆拥有共同特征的对象的静态特征（属性）和动态特征（行为）都抽取出来后，就可以定义出一个叫做"类"的东西。

定义类

在Python中可以使用关键字定义类，然后在类中通过之前学习过的函数来定义方法，这样就可以将对象的动态特征描述出来，代码如下所示。class

class Student(object):

    # __init__是一个特殊方法用于在创建对象时进行初始化操作
    # 通过这个方法我们可以为学生对象绑定name和age两个属性
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def study(self, course_name):
        print('%s正在学习%s.' % (self.name, course_name))

    # PEP 8要求标识符的名字用全小写多个单词用下划线连接
    # 但是部分程序员和公司更倾向于使用驼峰命名法(驼峰标识)
    def watch_movie(self):
        if self.age < 18:
            print('%s只能观看《熊出没》.' % self.name)
        else:
            print('%s正在观看岛国爱情大电影.' % self.name)

说明： 写在类中的函数，我们通常称之为（对象的）方法，这些方法就是对象可以接收的消息。

创建和使用对象

当我们定义好一个类之后，可以通过下面的方式来创建对象并给对象发消息。

def main():
    # 创建学生对象并指定姓名和年龄
    stu1 = Student('骆昊', 38)
    # 给对象发study消息
    stu1.study('Python程序设计')
    # 给对象发watch_av消息
    stu1.watch_movie()
    stu2 = Student('王大锤', 15)
    stu2.study('思想品德')
    stu2.watch_movie()


if __name__ == '__main__':
    main()

访问可见性问题

对于上面的代码，有C++、Java、C#等编程经验的程序员可能会问，我们给对象绑定的和属性到底具有怎样的访问权限（也称为可见性）。因为在很多面向对象编程语言中，我们通常会将对象的属性设置为私有的（private）或受保护的（protected），简单的说就是不允许外界访问，而对象的方法通常都是公开的（public），因为公开的方法就是对象能够接受的消息。在Python中，属性和方法的访问权限只有两种，也就是公开的和私有的，如果希望属性是私有的，在给属性命名时可以用两个下划线作为开头。

面向对象的支柱

面向对象有三大支柱：封装、继承和多态。后面两个概念在下一个章节中进行详细的说明，这里我们先说一下什么是封装。我自己对封装的理解是"隐藏一切可以隐藏的实现细节，只向外界暴露（提供）简单的编程接口"。我们在类中定义的方法其实就是把数据和对数据的操作封装起来了，在我们创建了对象之后，只需要给对象发送一个消息（调用方法）就可以执行方法中的代码，也就是说我们只需要知道方法的名字和传入的参数（方法的外部视图），而不需要知道方法内部的实现细节（方法的内部视图）。

练习
练习1：定义一个类描述数字时钟。
参考答案：

from time import sleep


class Clock(object):
    """数字时钟"""

    def __init__(self, hour=0, minute=0, second=0):
        """初始化方法

        :param hour: 时
        :param minute: 分
        :param second: 秒
        """
        self._hour = hour
        self._minute = minute
        self._second = second

    def run(self):
        """走字"""
        self._second += 1
        if self._second == 60:
            self._second = 0
            self._minute += 1
            if self._minute == 60:
                self._minute = 0
                self._hour += 1
                if self._hour == 24:
                    self._hour = 0

    def show(self):
        """显示时间"""
        return '%02d:%02d:%02d' % \
               (self._hour, self._minute, self._second)


def main():
    clock = Clock(23, 59, 58)
    while True:
        print(clock.show())
        sleep(1)
        clock.run()


if __name__ == '__main__':
    main()

练习2：定义一个类描述平面上的点并提供移动点和计算到另一个点距离的方法。
参考答案：

from math import sqrt


class Point(object):

    def __init__(self, x=0, y=0):
        """初始化方法
        
        :param x: 横坐标
        :param y: 纵坐标
        """
        self.x = x
        self.y = y

    def move_to(self, x, y):
        """移动到指定位置
        
        :param x: 新的横坐标
        "param y: 新的纵坐标
        """
        self.x = x
        self.y = y

    def move_by(self, dx, dy):
        """移动指定的增量
        
        :param dx: 横坐标的增量
        "param dy: 纵坐标的增量
        """
        self.x += dx
        self.y += dy

    def distance_to(self, other):
        """计算与另一个点的距离
        
        :param other: 另一个点
        """
        dx = self.x - other.x
        dy = self.y - other.y
        return sqrt(dx ** 2 + dy ** 2)

    def __str__(self):
        return '(%s, %s)' % (str(self.x), str(self.y))


def main():
    p1 = Point(3, 5)
    p2 = Point()
    print(p1)
    print(p2)
    p2.move_by(-1, 2)
    print(p2)
    print(p1.distance_to(p2))


if __name__ == '__main__':
    main()

*面向对象进阶

https://github.com/jackfrued/Python-100-Days/blob/master/Day01-15/09.%E9%9D%A2%E5%90%91%E5%AF%B9%E8%B1%A1%E8%BF%9B%E9%98%B6.md

图形用户界面和游戏开发

https://github.com/jackfrued/Python-100-Days/blob/master/Day01-15/10.%E5%9B%BE%E5%BD%A2%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%95%8C%E9%9D%A2%E5%92%8C%E6%B8%B8%E6%88%8F%E5%BC%80%E5%8F%91.md

有了这些知识已经可以开始你的小游戏开发之旅了。其实上面的代码中还有很多值得改进的地方，比如刷新窗口以及让球移动起来的代码并不应该放在事件循环中，等学习了多线程的知识后，用一个后台线程来处理这些事可能是更好的选择。如果希望获得更好的用户体验，我们还可以在游戏中加入背景音乐以及在球与球发生碰撞时播放音效，利用pygame的mixer和music模块，我们可以很容易的做到这一点，大家可以自行了解这方面的知识。事实上，想了解更多的关于pygame的知识，最好的教程是pygame的官方网站，如果英语没毛病就可以赶紧去看看啦。如果想开发3D游戏，pygame就显得力不从心了，对3D游戏开发如果有兴趣的读者不妨看看Panda3D。

文件和异常

在Python中实现文件的读写操作其实非常简单，通过Python内置的函数，我们可以指定文件名、操作模式、编码信息等来获得操作文件的对象，接下来就可以对文件进行读写操作了。这里所说的操作模式是指要打开什么样的文件（字符文件还是二进制文件）以及做什么样的操作（读、写还是追加），具体的如下表所示。

操作模式 具体含义

‘r’ 读取 （默认）

‘w’ 写入（会先截断之前的内容）

‘x’ 写入，如果文件已经存在会产生异常

‘a’ 追加，将内容写入到已有文件的末尾

‘b’ 二进制模式

‘t’ 文本模式（默认）

‘+’ 更新（既可以读又可以写）

https://github.com/jackfrued/Python-100-Days/blob/master/Day01-15/11.%E6%96%87%E4%BB%B6%E5%92%8C%E5%BC%82%E5%B8%B8.md

使用正则表达式

https://github.com/jackfrued/Python-100-Days/blob/master/Day01-15/12.%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2%E5%92%8C%E6%AD%A3%E5%88%99%E8%A1%A8%E8%BE%BE%E5%BC%8F.md

关于正则表达式的相关知识，大家可以阅读一篇非常有名的博客叫《正则表达式30分钟入门教程》，读完这篇文章后你就可以看懂下面的表格，这是我们对正则表达式中的一些基本符号进行的扼要总结。
https://deerchao.cn/tutorials/regex/regex.htm

在编写处理字符串的程序或网页时，经常会有查找符合某些复杂规则的字符串的需要，正则表达式就是用于描述这些规则的工具，换句话说正则表达式是一种工具，它定义了字符串的匹配模式（如何检查一个字符串是否有跟某种模式匹配的部分或者从一个字符串中将与模式匹配的部分提取出来或者替换掉）。如果你在Windows操作系统中使用过文件查找并且在指定文件名时使用过通配符（*和?），那么正则表达式也是与之类似的用来进行文本匹配的工具，只不过比起通配符正则表达式更强大，它能更精确地描述你的需求（当然你付出的代价是书写一个正则表达式比打出一个通配符要复杂得多，要知道任何给你带来好处的东西都是有代价的，就如同学习一门编程语言一样），比如你可以编写一个正则表达式，用来查找所有以0开头，后面跟着2-3个数字，然后是一个连字号"-"，最后是7或8位数字的字符串（像028-12345678或0813-7654321），这不就是国内的座机号码吗。最初计算机是为了做数学运算而诞生的，处理的信息基本上都是数值，而今天我们在日常工作中处理的信息基本上都是文本数据，我们希望计算机能够识别和处理符合某些模式的文本，正则表达式就显得非常重要了。今天几乎所有的编程语言都提供了对正则表达式操作的支持，Python通过标准库中的re模块来支持正则表达式操作。

例子1：验证输入用户名和QQ号是否有效并给出对应的提示信息。
“”"
验证输入用户名和QQ号是否有效并给出对应的提示信息

要求：用户名必须由字母、数字或下划线构成且长度在6_{20个字符之间，QQ号是5}12的数字且首位不能为0
“”"

import re


def main():
    username = input('请输入用户名: ')
    qq = input('请输入QQ号: ')
    # match函数的第一个参数是正则表达式字符串或正则表达式对象
    # 第二个参数是要跟正则表达式做匹配的字符串对象
    m1 = re.match(r'^[0-9a-zA-Z_]{6,20}$', username)
    if not m1:
        print('请输入有效的用户名.')
    m2 = re.match(r'^[1-9]\d{4,11}$', qq)
    if not m2:
        print('请输入有效的QQ号.')
    if m1 and m2:
        print('你输入的信息是有效的!')


if __name__ == '__main__':
    main()

提示： 上面在书写正则表达式时使用了“原始字符串”的写法（在字符串前面加上了r），所谓“原始字符串”就是字符串中的每个字符都是它原始的意义，说得更直接一点就是字符串中没有所谓的转义字符啦。因为正则表达式中有很多元字符和需要进行转义的地方，如果不使用原始字符串就需要将反斜杠写作\，例如表示数字的\d得书写成\d，这样不仅写起来不方便，阅读的时候也会很吃力。

例子2：从一段文字中提取出国内手机号码。
下面这张图是截止到2017年底，国内三家运营商推出的手机号段。

import re


def main():
    # 创建正则表达式对象 使用了前瞻和回顾来保证手机号前后不应该出现数字
    pattern = re.compile(r'(?<=\D)1[34578]\d{9}(?=\D)')
    sentence = '''
    重要的事情说8130123456789遍，我的手机号是13512346789这个靓号，
    不是15600998765，也是110或119，王大锤的手机号才是15600998765。
    '''
    # 查找所有匹配并保存到一个列表中
    mylist = re.findall(pattern, sentence)
    print(mylist)
    print('--------华丽的分隔线--------')
    # 通过迭代器取出匹配对象并获得匹配的内容
    for temp in pattern.finditer(sentence):
        print(temp.group())
    print('--------华丽的分隔线--------')
    # 通过search函数指定搜索位置找出所有匹配
    m = pattern.search(sentence)
    while m:
        print(m.group())
        m = pattern.search(sentence, m.end())


if __name__ == '__main__':
    main()

说明： 上面匹配国内手机号的正则表达式并不够好，因为像14开头的号码只有145或147，而上面的正则表达式并没有考虑这种情况，要匹配国内手机号，更好的正则表达式的写法是：(?<=\D)(1[38]\d{9}|14[57]\d{8}|15[0-35-9]\d{8}|17[678]\d{8})(?=\D)，国内最近好像有19和16开头的手机号了，但是这个暂时不在我们考虑之列。

例子3：替换字符串中的不良内容

import re


def main():
    sentence = '你丫是傻叉吗? 我操你大爷的. Fuck you.'
    purified = re.sub('[操肏艹]|fuck|shit|傻[比屄逼叉缺吊屌]|煞笔',
                      '*', sentence, flags=re.IGNORECASE)
    print(purified)  # 你丫是*吗? 我*你大爷的. * you.


if __name__ == '__main__':
    main()

说明： re模块的正则表达式相关函数中都有一个flags参数，它代表了正则表达式的匹配标记，可以通过该标记来指定匹配时是否忽略大小写、是否进行多行匹配、是否显示调试信息等。如果需要为flags参数指定多个值，可以使用按位或运算符进行叠加，如flags=re.I | re.M。

例子4：拆分长字符串

import re


def main():
    poem = '窗前明月光，疑是地上霜。举头望明月，低头思故乡。'
    sentence_list = re.split(r'[，。, .]', poem)
    while '' in sentence_list:
        sentence_list.remove('')
    print(sentence_list)  # ['窗前明月光', '疑是地上霜', '举头望明月', '低头思故乡']


if __name__ == '__main__':
    main()

后话
如果要从事爬虫类应用的开发，那么正则表达式一定是一个非常好的助手，因为它可以帮助我们迅速的从网页代码中发现某种我们指定的模式并提取出我们需要的信息，当然对于初学者来收，要编写一个正确的适当的正则表达式可能并不是一件容易的事情（当然有些常用的正则表达式可以直接在网上找找），所以实际开发爬虫应用的时候，有很多人会选择Beautiful Soup或Lxml来进行匹配和信息的提取，前者简单方便但是性能较差，后者既好用性能也好，但是安装稍嫌麻烦，这些内容我们会在后期的爬虫专题中为大家介绍。

进程和线程

今天我们使用的计算机早已进入多CPU或多核时代，而我们使用的操作系统都是支持"多任务"的操作系统，这使得我们可以同时运行多个程序，也可以将一个程序分解为若干个相对独立的子任务，让多个子任务并发的执行，从而缩短程序的执行时间，同时也让用户获得更好的体验。因此在当下不管是用什么编程语言进行开发，实现让程序同时执行多个任务也就是常说的"并发编程"，应该是程序员必备技能之一。为此，我们需要先讨论两个概念，一个叫进程，一个叫线程。

概念
进程就是操作系统中执行的一个程序，操作系统以进程为单位分配存储空间，每个进程都有自己的地址空间、数据栈以及其他用于跟踪进程执行的辅助数据，操作系统管理所有进程的执行，为它们合理的分配资源。进程可以通过fork或spawn的方式来创建新的进程来执行其他的任务，不过新的进程也有自己独立的内存空间，因此必须通过进程间通信机制（IPC，Inter-Process Communication）来实现数据共享，具体的方式包括管道、信号、套接字、共享内存区等。

一个进程还可以拥有多个并发的执行线索，简单的说就是拥有多个可以获得CPU调度的执行单元，这就是所谓的线程。由于线程在同一个进程下，它们可以共享相同的上下文，因此相对于进程而言，线程间的信息共享和通信更加容易。当然在单核CPU系统中，真正的并发是不可能的，因为在某个时刻能够获得CPU的只有唯一的一个线程，多个线程共享了CPU的执行时间。使用多线程实现并发编程为程序带来的好处是不言而喻的，最主要的体现在提升程序的性能和改善用户体验，今天我们使用的软件几乎都用到了多线程技术，这一点可以利用系统自带的进程监控工具（如macOS中的“活动监视器”、Windows中的“任务管理器”）来证实，如下图所示。

当然多线程也并不是没有坏处，站在其他进程的角度，多线程的程序对其他程序并不友好，因为它占用了更多的CPU执行时间，导致其他程序无法获得足够的CPU执行时间；另一方面，站在开发者的角度，编写和调试多线程的程序都对开发者有较高的要求，对于初学者来说更加困难。

Python既支持多进程又支持多线程，因此使用Python实现并发编程主要有3种方式：多进程、多线程、多进程+多线程。

Python中的多进程

from multiprocessing import Process
from os import getpid
from random import randint
from time import time, sleep


def download_task(filename):
    print('启动下载进程，进程号[%d].' % getpid())
    print('开始下载%s...' % filename)
    time_to_download = randint(5, 10)
    sleep(time_to_download)
    print('%s下载完成! 耗费了%d秒' % (filename, time_to_download))


def main():
    start = time()
    p1 = Process(target=download_task, args=('Python从入门到住院.pdf', ))
    p1.start()
    p2 = Process(target=download_task, args=('Peking Hot.avi', ))
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()
    end = time()
    print('总共耗费了%.2f秒.' % (end - start))


if __name__ == '__main__':
    main()

在上面的代码中，我们通过类创建了进程对象，通过参数我们传入一个函数来表示进程启动后要执行的代码，后面的是一个元组，它代表了传递给函数的参数。对象的方法用来启动进程，而方法表示等待进程执行结束。运行上面的代码可以明显发现两个下载任务"同时"启动了，而且程序的执行时间将大大缩短，不再是两个任务的时间总和。下面是程序的一次执行结果。ProcesstargetargsProcessstartjoin

启动下载进程，进程号[1530].
开始下载Python从入门到住院.pdf…
启动下载进程，进程号[1531].
开始下载Peking Hot.avi…
Peking Hot.avi下载完成! 耗费了7秒
Python从入门到住院.pdf下载完成! 耗费了10秒
总共耗费了10.01秒.
我们也可以使用subprocess模块中的类和函数来创建和启动子进程，然后通过管道来和子进程通信，这些内容我们不在此进行讲解，有兴趣的读者可以自己了解这些知识。接下来我们将重点放在如何实现两个进程间的通信。我们启动两个进程，一个输出Ping，一个输出Pong，两个进程输出的Ping和Pong加起来一共10个。

https://github.com/jackfrued/Python-100-Days/blob/master/Day01-15/13.%E8%BF%9B%E7%A8%8B%E5%92%8C%E7%BA%BF%E7%A8%8B.md

多进程还是多线程

无论是多进程还是多线程，只要数量一多，效率肯定上不去，为什么呢？我们打个比方，假设你不幸正在准备中考，每天晚上需要做语文、数学、英语、物理、化学这5科的作业，每项作业耗时1小时。如果你先花1小时做语文作业，做完了，再花1小时做数学作业，这样，依次全部做完，一共花5小时，这种方式称为单任务模型。如果你打算切换到多任务模型，可以先做1分钟语文，再切换到数学作业，做1分钟，再切换到英语，以此类推，只要切换速度足够快，这种方式就和单核CPU执行多任务是一样的了，以旁观者的角度来看，你就正在同时写5科作业。

但是，切换作业是有代价的，比如从语文切到数学，要先收拾桌子上的语文书本、钢笔（这叫保存现场），然后，打开数学课本、找出圆规直尺（这叫准备新环境），才能开始做数学作业。操作系统在切换进程或者线程时也是一样的，它需要先保存当前执行的现场环境（CPU寄存器状态、内存页等），然后，把新任务的执行环境准备好（恢复上次的寄存器状态，切换内存页等），才能开始执行。这个切换过程虽然很快，但是也需要耗费时间。如果有几千个任务同时进行，操作系统可能就主要忙着切换任务，根本没有多少时间去执行任务了，这种情况最常见的就是硬盘狂响，点窗口无反应，系统处于假死状态。所以，多任务一旦多到一个限度，反而会使得系统性能急剧下降，最终导致所有任务都做不好。

是否采用多任务的第二个考虑是任务的类型，可以把任务分为计算密集型和I/O密集型。计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如对视频进行编码解码或者格式转换等等，这种任务全靠CPU的运算能力，虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低。计算密集型任务由于主要消耗CPU资源，这类任务用Python这样的脚本语言去执行效率通常很低，最能胜任这类任务的是C语言，我们之前提到过Python中有嵌入C/C++代码的机制。

除了计算密集型任务，其他的涉及到网络、存储介质I/O的任务都可以视为I/O密集型任务，这类任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待I/O操作完成（因为I/O的速度远远低于CPU和内存的速度）。对于I/O密集型任务，如果启动多任务，就可以减少I/O等待时间从而让CPU高效率的运转。有一大类的任务都属于I/O密集型任务，这其中包括了我们很快会涉及到的网络应用和Web应用。

说明： 上面的内容和例子来自于廖雪峰官方网站的《Python教程》，因为对作者文中的某些观点持有不同的看法，对原文的文字描述做了适当的调整。

单线程+异步 I/O

现代操作系统对I/O操作的改进中最为重要的就是支持异步I/O。如果充分利用操作系统提供的异步I/O支持，就可以用单进程单线程模型来执行多任务，这种全新的模型称为事件驱动模型。Nginx就是支持异步I/O的Web服务器，它在单核CPU上采用单进程模型就可以高效地支持多任务。在多核CPU上，可以运行多个进程（数量与CPU核心数相同），充分利用多核CPU。用Node.js开发的服务器端程序也使用了这种工作模式，这也是当下并发编程的一种流行方案。

在Python语言中，单线程+异步I/O的编程模型称为协程，有了协程的支持，就可以基于事件驱动编写高效的多任务程序。协程最大的优势就是极高的执行效率，因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销。协程的第二个优势就是不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不用加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。如果想要充分利用CPU的多核特性，最简单的方法是多进程+协程，既充分利用多核，又充分发挥协程的高效率，可获得极高的性能。关于这方面的内容，在后续的课程中会进行讲解。

应用案例
例子1：将耗时间的任务放到线程中以获得更好的用户体验。
如下所示的界面中，有"下载"和"关于"两个按钮，用休眠的方式模拟点击"下载"按钮会联网下载文件需要耗费10秒的时间，如果不使用"多线程"，我们会发现，当点击"下载"按钮后整个程序的其他部分都被这个耗时间的任务阻塞而无法执行了，这显然是非常糟糕的用户体验，代码如下所示。

import time
import tkinter
import tkinter.messagebox


def download():
    # 模拟下载任务需要花费10秒钟时间
    time.sleep(10)
    tkinter.messagebox.showinfo('提示', '下载完成!')


def show_about():
    tkinter.messagebox.showinfo('关于', '作者: 骆昊(v1.0)')


def main():
    top = tkinter.Tk()
    top.title('单线程')
    top.geometry('200x150')
    top.wm_attributes('-topmost', True)

    panel = tkinter.Frame(top)
    button1 = tkinter.Button(panel, text='下载', command=download)
    button1.pack(side='left')
    button2 = tkinter.Button(panel, text='关于', command=show_about)
    button2.pack(side='right')
    panel.pack(side='bottom')

    tkinter.mainloop()


if __name__ == '__main__':
    main()
如果使用多线程将耗时间的任务放到一个独立的线程中执行，这样就不会因为执行耗时间的任务而阻塞了主线程，修改后的代码如下所示。

import time
import tkinter
import tkinter.messagebox
from threading import Thread


def main():

    class DownloadTaskHandler(Thread):

        def run(self):
            time.sleep(10)
            tkinter.messagebox.showinfo('提示', '下载完成!')
            # 启用下载按钮
            button1.config(state=tkinter.NORMAL)

    def download():
        # 禁用下载按钮
        button1.config(state=tkinter.DISABLED)
        # 通过daemon参数将线程设置为守护线程(主程序退出就不再保留执行)
        # 在线程中处理耗时间的下载任务
        DownloadTaskHandler(daemon=True).start()

    def show_about():
        tkinter.messagebox.showinfo('关于', '作者: 骆昊(v1.0)')

    top = tkinter.Tk()
    top.title('单线程')
    top.geometry('200x150')
    top.wm_attributes('-topmost', 1)

    panel = tkinter.Frame(top)
    button1 = tkinter.Button(panel, text='下载', command=download)
    button1.pack(side='left')
    button2 = tkinter.Button(panel, text='关于', command=show_about)
    button2.pack(side='right')
    panel.pack(side='bottom')

    tkinter.mainloop()


if __name__ == '__main__':
    main()
例子2：使用多进程对复杂任务进行"分而治之"。
我们来完成1~100000000求和的计算密集型任务，这个问题本身非常简单，有点循环的知识就能解决，代码如下所示。

from time import time


def main():
    total = 0
    number_list = [x for x in range(1, 100000001)]
    start = time()
    for number in number_list:
        total += number
    print(total)
    end = time()
    print('Execution time: %.3fs' % (end - start))


if __name__ == '__main__':
    main()

在上面的代码中，我故意先去创建了一个列表容器然后填入了100000000个数，这一步其实是比较耗时间的，所以为了公平起见，当我们将这个任务分解到8个进程中去执行的时候，我们暂时也不考虑列表切片操作花费的时间，只是把做运算和合并运算结果的时间统计出来，代码如下所示。

from multiprocessing import Process, Queue
from random import randint
from time import time


def task_handler(curr_list, result_queue):
    total = 0
    for number in curr_list:
        total += number
    result_queue.put(total)


def main():
    processes = []
    number_list = [x for x in range(1, 100000001)]
    result_queue = Queue()
    index = 0
    # 启动8个进程将数据切片后进行运算
    for _ in range(8):
        p = Process(target=task_handler,
                    args=(number_list[index:index + 12500000], result_queue))
        index += 12500000
        processes.append(p)
        p.start()
    # 开始记录所有进程执行完成花费的时间
    start = time()
    for p in processes:
        p.join()
    # 合并执行结果
    total = 0
    while not result_queue.empty():
        total += result_queue.get()
    print(total)
    end = time()
    print('Execution time: ', (end - start), 's', sep='')


if __name__ == '__main__':
    main()

比较两段代码的执行结果（在我目前使用的MacBook上，上面的代码需要大概6秒左右的时间，而下面的代码只需要不到1秒的时间，再强调一次我们只是比较了运算的时间，不考虑列表创建及切片操作花费的时间），使用多进程后由于获得了更多的CPU执行时间以及更好的利用了CPU的多核特性，明显的减少了程序的执行时间，而且计算量越大效果越明显。当然，如果愿意还可以将多个进程部署在不同的计算机上，做成分布式进程，具体的做法就是通过模块中提供的管理器将对象通过网络共享出来（注册到网络上让其他计算机可以访问），这部分内容也留到爬虫的专题再进行讲解。multiprocessing.managersQueue

网络编程入门

https://github.com/jackfrued/Python-100-Days/blob/master/Day01-15/14.%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%BC%96%E7%A8%8B%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%92%8C%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%BC%80%E5%8F%91.md

图像和办公文档处理

https://github.com/jackfrued/Python-100-Days/blob/master/Day01-15/15.%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%92%8C%E5%8A%9E%E5%85%AC%E6%96%87%E6%A1%A3%E5%A4%84%E7%90%86.md