python常用标准库

str.find()：返回指定str字符串中是否存在指定的字符串数据信息；如果存在则返回字符串首字母的下标，如果不存在则返回-1。
str.index()：返回指定str字符串中是否存在指定的字符串数据信息；如果存在则返回字符串首字母的下标，如果不存在进行错误异常处理。
str.count()：返回指定str字符串中被查找字符串存在的个数信息。
len(str)：返回指定str字符串的字符总长度；如果字符串为空，则返回值为0。
str.replace('替换前字符','替换后字符'，指定替换的次数)：进行指定str字符串中指定字符数据的替换操作，并将替换后的数据进行返回。
str.split(" ",切割次数):进行指定字符串的切割，返回被切割后的字符串列表数据信息；如果切割次数不填，默认进行最大的切割次数。
str.capitalize()：将指定str字符串的第一个字符进行大写。
str.startswith(匹配字符串数据)：返回boolen类型，匹配指定str字符串是否以指定字符串数据开头。
str.endswith(匹配字符串数据)：返回boolen类型，匹配指定str字符串是否以指定字符串数据结尾。
str.lower()：将指定的字符串数据信息进行统一的小写转换并返回转换后的数据。
str.upper()：将指定的字符串数据信息进行统一的大写转换并返回转换后的数据。
str.ljust(指定返回的字符串长度)：返回一个字符串，将指定str进行左对齐，如果str字符串长度小于指定的长度，则进行右侧的空格补充操作。
str.rjust(指定返回的字符串长度)：返回一个字符串，将指定str进行右对齐，如果str字符串长度小于指定的长度，则进行左侧的空格补充操作。
str.center(制定返回的字符串长度)：返回一个字符串，将制定str进行中间对齐，如果str字符串长度小于指定的长度，则进行两边的空格的补充操作。
str.lstrip()：返回字符串，删除左侧的空格。
str.rstrip()：返回字符串，删除末尾的空格。
str.rfind()：类似find函数，从指定字符串的右侧开始进行查找，返回查找到的字符串第一个字符的下标。
str.rindex()：类似index函数，从指定str字符串的左侧开始进行查找，返回查找到的字符串第一个字符串下标。
str.partition(指定分割的字符串)：从指定str字符串中，查找制定分割的字符串，返回一个列表包含它的前面部分，它自身和它的后面部分；如果字符串的匹配没有成功，则返回它自身和前后两个空字符。
str.rpartition(指定分割的字符串)：类似partition函数，只是指定的分割字符串是从右开始查找的。
str.splitlines()：进行行分割，返回一个列表，以每行数据作为一个元素进行保存。
str.isdigit()：返回boolen类型，判断指定str字符串中的数据是否为字母或数字。
str.isalpha()：返回boolen类型，判断指定str字符串中的数据是否为纯字母。
str.isalnum()：返回boolen类型，判断指定str字符串中的数据是否为纯数字。
str.isspace()：返回boolen类型，判断指定str字符串中的数据是否只包含空格。
str.isupper()：返回boolen类型，判断指定str字符串中的数据是否为纯大写。
str.islower()：返回boolen类型，判断指定str字符串中的数据是否为纯小写。
mystr.join(str)：将类表mystr中的数据，根据指定的str字符串进行拼接操作；返回拼接后的字符串数据信息。
print("%0.1f",float(result*1.0))：进行浮点数的转换，并打印小数点后一位的数据
print("%d*%d=%d"%(j,i,i*j),end=' ')：结束最后的换行

        rb：以二进制格式打开一个文件用于只读，文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。
        wb：以二进制格式打开一个文件用于写入，如果该文件已存在则将其进行覆盖。如果该文件不存在则创建新文件。
        ab：以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后；如果该文件不存在，创建新文件进行写入操作。

        r+：打开一个文件用于读写；文件指针将会放在文件的开头。
        w+：打开一个文件用于读写；如果噶文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件
        a+：打开一个文件用于读写；如果该文件存在，文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。

        rb+：以二进制格式打开一个文件用于读写；文件指针将会放在文件的开头。
        wb+：以二进制格式打开一个文件用于读写；如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在，创建新文件。
        ab+：以二进制格式打开一个文件用于追加；如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾；如果文件不存在，创建新文件用于读写。

     f.close()：文件流操作结束后进行关闭。
     f.wirte(写入的内容)：打开文件后，将指定内容写入文件中。
     f.read(读取数据的长度)：使用read可以从文件中读取指定长度的数据，并将指针移到这条数据之后；默认读取全部数据。
     f.readline()：读取文件中一行数据的信息，指针移动的下一行。
     f.readlines()：读取整个文件的数据信息信息，返回一个列表，列表中每个元素为一行数据的信息。
     f.tell()：查看当前位置，就是指针对应的位置。
seek(offset,from)：将指针定位到某个位置
    from：方向
        0：表示文件的开头。
        1：表示文件的当前位置。
        2：表示文件的末尾。
    offset：偏移量
        测试
          f.seek(5,0)：文件开头，向后偏移5个位置
          f.seek(-3,2)：文件结尾，向前偏移3个位置

2、字典：
    修改元素：根据Key值进行修改
    添加元素：infor['age']=18
    删除元素：del
    清空字典中的数据信息：infor.clear

3、字典的常见操作
    dic={1:'xiaohao',2:'xiaodong'}：创建一个字典对象。
    dic.keys()：获取字典所有对应的键，以列表的形式进行返回。
    dic.valuses()：获取字典所有对应的值，以列表的形式进行返回。
    dic.items()：获取字典中的键值数据，以列表的形式返回，每个元素都一个元组，分别存放着键和值。
    dic.has_key(1)：返回boolen类型，判断键值是否存在

4、元组：
    tuple=(1,2,3,4,5)：创建一个元组。
    tuple[2]：根据下标读取到第三个元素。
    tuple[-2]：根据下标读取到倒数第二个元素。
    tuple[1:]：截取元组第二个元素到最后。
    cmp(tuple1,tuple2)：比较两个元组中的元素。
    max(tuple)：返回元组中元素的最大值。
    min(tuple)：返回元组中元素的最小值。
    tuple(seq)：将列表转换为元组。

5、运算符操作列表、字典、元组的技巧：
    1、len((1,2,3,4))：获取到元组中元素的个数。
    2、(1,2,3,4) +(1,2,3,4,5) ；进行两个元组的合并，获取到一个新的元组。
    3、['Hi']*4：创建一个新的列表，并将列表中的数据进行复制四次。
    4、1 in (1,2,3,4)：判断元素是否存在；返回boolen类型。

    #函数需要两个参数
    map(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3], [4, 5, 6])
    [5, 7, 9]

    #函数为None,相当于合并参数为元祖
    map(None, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
    [(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8), (9, 10)]

    #两个序列参数个数不一致时，个数少的补None
    map(None, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6])
    [(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, None), (9, None)]

    Return those items of sequence for which function(item) is true.  If
    function is None, return the items that are true.  If sequence is a tuple
    or string, return the same type, else return a list.
2、参数分析：
    1、function:接受一个参数，返回布尔值True或False
    2、sequence:序列可以是str，tuple，list
3、语法
    filter函数会对序列参数sequence中的每个元素调用function函数，最后返回的结果包含调用结果为True的元素。返回值的类型和参数sequence的类型相同
4、示例
    filter(lambda x: x%2, [1, 2, 3, 4])
    [1, 3]

    filter(None, "she")
    'she'

        Apply a function of two arguments cumulatively to the items of a sequence,
        from left to right, so as to reduce the sequence to a single value.
        For example, reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) calculates
        ((((1+2)+3)+4)+5).  If initial is present, it is placed before the items
        of the sequence in the calculation, and serves as a default when the
        sequence is empty.
2、参数分析：
    1、function:该函数有两个参数
    2、sequence:序列可以是str，tuple，list
    3、initial:固定初始值

3、语法
    reduce依次从sequence中取一个元素，和上一次调用function的结果做参数再次调用function。 第一次调用function时，如果提供initial参数，会以sequence中的第一个元素和initial 作为参数调用function，否则会以序列sequence中的前两个元素做参数调用function。 注意function函数不能为None。
4、示例
    reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4])
    10

    reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4], 5)
    15

    reduce(lambda x, y: x+y, ['aa', 'bb', 'cc'], 'dd')
    'ddaabbcc'

2、用户自定义函数：如果系统中，没有需要的功能，那么此时就需要自己开发一个，这就是自定义函数

3、ipython下：
    dir(包名)：查看该包下的对应的函数信息
    help(包名)：查看该包中的分装的函数信息
    包名.path：可以获取到指定包对应的文件路径

2、操作：
    1、import functools ：引用对应的包
    2、dir(functools) ：查看包中对应的工具函数

1、partial函数（偏函数）：
    1、概念：
        把一个函数的某些参数设置默认值，返回一个新的函数，调用这个新函数会更简单。
    2、示例：
        import functools
        def showarg(*args, **kw):
            print(args)
            print(kw)

        p1=functools.partial(showarg, 1,2,3)
        p1()
        p1(4,5,6)
        p1(a='python', b='itcast')

        p2=functools.partial(showarg, a=3,b='linux')
        p2()
        p2(1,2)
        p2(a='python', b='itcast')

2、wraps函数：
    1、概念：
        使用装饰器时，有一些细节需要被注意。例如，被装饰后的函数其实已经是另外一个函数了（函数名等函数属性会发生改变）。Python的functools包中提供了一个叫wraps的装饰器来消除这样的副作用
    2、示例：
        import functools
        def note(func):
            "note function"
            @functools.wraps(func)
            def wrapper():
                "wrapper function"
                print('note something')
                return func()
            return wrapper

        @note
        def test():
            "test function"
            print('I am test')

        test()
        print(test.__doc__)

1、pid=os.fork()：程序执行到os.fork()时，操作系统会创建一个新的进程（子进程），然后复制父进程的所有信息到子进程中；然后父进程和子进程都会从fork()函数中得到一个返回值，其进程中这个值一定是0，而父进程中是子进程的 id号；主：fock()函数只能在Unix/Linux/Mac上运行，windows不可以运行。

    import os

    # 注意，fork函数，只在Unix/Linux/Mac上运行，windows不可以
    pid = os.fork()

    if pid == 0:
        print('哈哈1')
    else:
        print('哈哈2')

os.getpid()：获取到当前进程的PID号
os.getppid()：获取到父进程的PID号

2、进程创建的第二种方式：
from multiprocessing import Process：引用对应的包。

p=Process(target=run_proc,args=('test',))：调用Process类，进行进程对象的创建操作。为参数target赋值进程要实现的方法，为参数args赋值方法中传入对应的参数。
p.start()：开启执行对应的进程操作。
p.join()：等待当前进程执行结束，可以等待子进程结束后再继续向下运行，通常用于进程间的同步。
multiprocessing.cpu_count()：获取到进程执行的所使用的cpu的内核个数。

pipe=multiprocessing.Pipe()：管道实现进程间的通讯。一个管道有两个端口，分别为pipe[0]与pipe[1]
pipe[0].send(向管道中添加的数据)：管道的添加操作。
pipe[0].recv()：从管道中取出对应的数据信息。

3、from multiprocessing import Process,Queue：应用对应的包，为实现进程之间的通信操作；管道的俩个端一个是负责向里面写入数据，一个是负责向外面读取数据。
q=Queue()：创建一个队列对象。
q.put(要添加到队列中的数据信息)：将制定的数据添加到队列当中去。
q.get(True)：从队列中要提取出的队列数据信息。
q.empty()：判断当前队列是否为空。

    thread.start_new_thread(defName,())创建开启一个新的线程；第一个参数为新线程要执行的方法，第二个参数为元组传递执行方法对应需要参数；注：python元组为一个时需要(元素,)一个元素加一个'，'进行表示。
    thread.exit_thread()：主线程调用该方法表示所有的线程结束操作；子线程通过调用exit.thread()的方法来表示实现当前子线程的结束操作。
    thread.join()： python的Thread类中还提供了join()方法，使得一个线程可以等待另一个线程执行结束后再继续运行。这个方法还可以设定一个timeout参数，避免无休止的等待。因为两个线程顺序完成，看起来象一个线程，所以称为线程的合并
    thread.setDaemon(True)：默认情况主线程退出时会等待子线程的结束，如果希望主线程不等待子线程，可以设置子线程为后台线程，主线程退出，子线程随即结束。

2、线程应用的第二种模式threading模块是对thread模块进行了一定的封装，可以更方便我们的使用。
    import threading：引用对应的模块包。
    myThread=threading.Thread(target=defName,args=('Alice',))创建一个线程，target赋值要执行线程的方法，args复制执行方法需要的参数信息。
    myThread.start()：线程开始执行。
    num=len(threading.enumerate)：查看当前执行的线程的数量。

3、线程的应用的第三种方式创建一个线程类，继承基类threading.Thead；重写基类的def run(self):方法，将该线程要执行的程序写在该方法中。
    class MyThread(threading.Thread)：创建一个线程类
    进行基类构造函数的创建操作
    def __init__(self,name,time):
         threading.Thread.__init__(self,name='可以为线程的名字进行复制')

    myThread=MyThread()：线程对象的创建。
    myThread.start()：该线程执行。

4、threading模块中定义了Lock()类，可以方便的处理锁定。
    mutex=threading.Lock()：互斥锁对象的创建。
    if mutex.acquire([blocking])：进行锁定，锁定成功后返回true；锁定方法acquire()可以有一个blocking参数。如果设定blocking为True，则当前线程会堵塞，直到获取到这个锁为止（如果没有指定，那么默认为True）；如果设定blocking为False，则当前线程不会堵塞。
    mutex.release()：执行完程序内容后进行锁的释放操作。

5、支持同一线程多次请求同一资源，python提供了可重入锁。RLock对象中，同时维护着一个Lock和一个counter变量；counter变量存储acquire的次数，从而使得资源可以多次被acquire；直到一个线程中的所有的acquire被release，其他的线程才可以获得资源
    mutex=threading.RLock()：创建可重入锁对象。
    mutex.acquire()：进行上锁。
    mutex.release()：进行释放。

6、python提供的Condition对象提供了对复杂线程同步问题的支持；Condition被称为条件变量；Condition维护着一个锁和一个waiting池。
    con=threading.Condition()：创建条件变量对象；可以接受一个Lock/RLock对象作为参数，如果没有指定则内部默认创建一个RLock
    con.acquire()：进行加锁。
    con.wait()：线程会释放Condition内部的锁并进入blocked（堵塞）状态，同时在waiting池中记录这个线程。
    con.notify()：Condition对象会从waiting池中挑选一个线程，通知其调用acquire方法尝试取到锁。
    con.notifyAll()：Condition对象通知waiting池中所有的线程，尝试acquire内部锁。作用防止有的线程永远处于沉默状态。
    con.release()：进行释放。

    threading.Event可以是一个线程等待其他线程的通知。其内置了一个标志，初始值为False。线程通过wait()方法进入等待状态，直到另一个线程调度set()方法将内置标志设置为True是，Event通知所有等待状态的线程回复运行。还可以用isSet()方法查询Event对象内置状态的当前值。
    event=threading.Event()：进行对应Envent对象的创建。
    def __init__(self,threadName,event):
         self.threadEvent=event ：重构对应threading.Thread基类中__init__的方法。
    self.threadEvent.wait()：使线程进入等待状态。
    event.set()：启动waiting池中等待的线程。

方法一：
#coding=utf-8
import re

ret = re.sub(r"\d+", '998', "python = 997")
print ret

返回结果：998

方法二：
#coding=utf-8
import re

def add(temp):
    strNum = temp.group()
    num = int(strNum) + 1
    return str(num)

ret = re.sub(r"\d+", add, "python = 997")
print ret

ret = re.sub(r"\d+", add, "python = 99")
print ret
返回结果：100

re.split(r':| ','address:beijing xxx@126.com')：根据匹配进行切割字符串，并返回一个列表。案例：根据：或空格进行字符串的切割操作，结果：['address','beijing','xxx@126.com']