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python常用函数总结

,这个时间的基础值1970.1.1的零点开始算起 2.元组格式 采用python的数据结构表示,这个元组有9个整型内容,分别表示不同含义 year month day hours minutes seconds...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]...")) 1 2 3 4 5 4.3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?...) 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 import re print(re.findall(r"a?"

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    常用的python模块

    一、time与datetime模块 1、在Python中,通常有这几种方式来表示时间: 时间戳(timestamp):通常来说,时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量 格式化的时间字符串...(time.strftime("%Y-%m-%d %X", time.localtime()))   #当前时间转换为格式化的时间字符串2018-01-07 13:34:20 (5)将一个格式化的时间字符串转换为...print(time.mktime(time.strptime('2018-01-07 13:34:26', "%Y-%m-%d %H:%M:%S")))  #结果1515303266.0 (7)将时间戳转换为格式化的时间字符串...='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p',) formmater3=logging.Formatter('%(name)s %(message)s',) (5)为Handler对象绑定格式 h1....对于前一个字符字符重复0次到1次 *    对于前一个字符重复0次到无穷次 {}   对于前一个字符重复m次 {m,n} 对前一个字符重复为m到n次 \d   匹配数字,相当于[0-9] \D   匹配任何非数字字符

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    Python 常用模块续

    datefmt 记录日期时间的格式 style 样式 level 指定要记录的日志级别 stream 使用指定的流初始化,与filename不可同时配置 handlers 指定iterable,与filename...更多日志详细信息请猛击这里 二、json,pickle,shelve 在程序运行时保存数据的一种方法是把所有数据以格式化的方式写入一个简单的文本文件中,只要保存和装载的工具在所选格式上达成一致,我们就可以随心所欲地使用任何自定义格式...2、pickle用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换,是python独有的 3、json用于字符串和python数据类型间进行转换,所有程序语言都可用。...重复零次或一次   {n} 重复n次   {n,} 重复n次或更多次   {n,m} 重复n到m次 常用方法: 1、match:从起始位置开始根据模型去字符串中匹配指定内容,匹配单个,如果字符串与模式不匹配...2、search:根据模型去字符串中匹配指定内容,匹配单个 re.search(pattern, string, flags=0) 示例: import re m = re.search("\d+"

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    Python全网最全基础课程笔记(十六)——Python模块:从入门到精通,只需一篇文章!

    例如,os模块用于与操作系统交互,sys模块提供了一些与Python解释器交互的函数,re模块用于正则表达式匹配等。...time time 模块提供了处理时间的函数,例如获取当前时间、格式化日期和时间、计时等。...json json 模块提供了JSON编码和解码函数,可以将Python对象转换为JSON格式,并从JSON格式中解析出Python对象。...匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段,非贪婪方式 {n} 精确匹配n个前面表达式 {n,m} 匹配n到m次由前面的正则表达式定义的片段,贪婪方式 (...)...方法 说明 forward(d)/fd(d) 向当前画笔方向移动d像素长度 backward(d)/back(d)/bk(d) 向当前画笔相反方向移动d像素长度 goto(x,y)/setpos(x,

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    Python常用模块

    ,时间戳的形式 print(time.time()) # 第二种时间格式,格式化的时间 print(time.strftime('%Y-%m-%d %X')) print(time.strftime(...'%Y-%m-%d %H-%M-%S')) # 第三种时间格式,结构化的时间,是一个元组 print(time.localtime()) 小结:时间戳是计算机能够识别的时间;时间字符串是人能够看懂的时间...;元组则是用来操作时间的 几种格式之间的转换 图片 import time # 格式化时间 ----> 结构化时间 ft = time.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S') print...%d %H:%M:%S %Y串 #time.asctime(结构化时间) 如果不传参数,直接返回当前时间的格式化串 print(time.asctime(time.localtime(1550312090.4021888...))) #时间戳 --> %a %d %d %H:%M:%S %Y串 #time.ctime(时间戳) 如果不传参数,直接返回当前时间的格式化串 print(time.ctime(1550312090.4021888

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    Python数据科学(七)- 资料清理(Ⅱ)1.资料转换2.处理时间格式资料3.重塑资料4.学习正则表达式5.实例处理

    ('%Y-%m-%d') 将字符串转化为时间 datetime.strptime('2017-04-21', '%Y-%m-%d') 时间回溯 from datetime import timedelta...%m-%d')) 注意:这里的时间转换后的格式可以根据需要设定,eg:dt.strftime('%Y/%m/%d') 3.转换UNIX时间,即从1970年1月1日到现在过了多少秒 将datetime转换为...{m, n}:匹配到的字符出现了至少m次,最多n次 \d{,20}:匹配一个数字最多出现20次 \d{8,}:匹配一个数字,最少出现8次 \d{8,16}:匹配一个数字,最少出现8次,最多出现16次...年\d+月\d+日\d+:\d+)[\t|\n]+?...'], format = '%Y年%m月%d日%H:%M') del df['source'] # 对即将保存的格式进行调整 df = df[['from', 'title',

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