# re

    # 正则表达式

        # 元字符

        # 量词

        # 贪婪匹配与惰性匹配

            # 元字符量词

            # 元字符量词?  在量词规范内,遇到一个x就停下来

            # .*?x (.如果是第一个元素,那么它一定会从第一个元素开始取,直到遇到x)

    # re模块

#findall  *****  找所有,返回列表,(优先显示分组中的内容)
ret = re.findall('a.*?c','abbbccccabcabbcabbcc')
print(ret)#['abbbc', 'abc', 'abbc', 'abbc']
#search  *****  找第一个,返回变量,通过group取值,(通过group(组的序号)来获取组中内容)
ret = re.search('a.*?c','abbbccccabcabbcabbcc')
print(ret.group())#abbbc
ret = re.search('a(.*?)c','abbbccccabcabbcabbcc')
print(ret.group(1))#bbb
#match *** 在正则表达式的前面加上^,其他的都和search相同
ret = re.match('a(.*?)c','abbbccccabcabbcabbcc')
print(ret)
#split *** 根据正则做字符串的切割,如果有分组,会保留分组中的内容
ret = re.split('(a.*?)c','abbbccccabcabbcabbcc')
print(ret)#['', 'abbb', 'ccc', 'ab', '', 'abb', '', 'abb', 'c']
#sub/subn ***
ret = re.sub('(a.*?)c','|','abbbccccabcabbcabbcc',1)
print(ret)#|cccabcabbcabbcc
ret = re.subn('(a.*?)c','|','abbbccccabcabbcabbcc')
print(ret)#('|ccc|||c', 4)
#compile **** 在同一个正则表达式需要多次使用的时候,提前编译来节省时间
ret = re.compile('a.*?c')
res1 = ret.findall('abbbccccabcabbcabbcc')  # 是不是用了和上面那条正则
print(res1)#['abbbc', 'abc', 'abbc', 'abbc']
res2 = ret.search('abbbccccabcabbcabbcc')  # 是不是也用了和上面那条正则
print(res2.group())#abbbc
#finditer **** 返回一个迭代器,所有的结果要通过迭代才能取到,节省内存
ret = re.finditer('a.*?c','abbbccccabcabbcabbcc')
for i in ret:
　　print(i.group())
#abbbc
#abc
#abbc
#abbc
# 扩展 -- 爬虫
# ret = re.compile('a.*?c')
# res = ret.finditer('abbbccccabcabbcabbcc')
# for r in res:
# print(r.group())

# 序列化模块 :

# 将基础数据类型存到文件中再读出来
# 将基础数据类型通过网络传给其他程序,再由其他程序读取并使用
# json
    # 优点 : 所有语言通用
    # 缺点 : 支持的数据类型少
    # 方法和用法:
    # dump
        # dump(dict/list,文件句柄)   # 文件句柄一定是以写的形式打开的
    # load
        # dict/list = load(文件句柄) # 文件句柄一定是以读的形式打开的
    # dumps
        # str = dumps(基础数据类型)
    # loads
        # 基础数据类型 = loads(str)
# pickle
    # 优点 : 支持python中几乎所有数据类型
            # load文件的时候,可以load多条数据,也可以dump多条数据
    # 缺点 : 只支持在python程序之间交换数据
    # dump(任意一个需要写到文件中的变量,文件句柄)  # 文件句柄,wb/ab形式打开
    # load(文件句柄)   # 文件句柄是以rb形式打开
        # pickle 的dump可以dump多次,load可以load多次
    # dumps
        # bytes = dumps(基础数据类型)
    # loads
        # 基础数据类型 = loads(bytes)