一、内存管理

1、垃圾回收机制

不能被程序访问到的数据，就称之为垃圾。

1.1、引用计数

引用计数是用来记录值的内存地址被记录的次数的。

每一次对值地址的引用都使该值的引用计数+1；每一次对值地址的释放都使其引用计数-1；当一个值的引用计数为0时，就会被系统的垃圾回收机制回收。

1.2、循环导入：

# 循环引用，内存泄漏
ls1 = [666]
ls2 = [888]
ls1.append(ls2)
ls2.append(ls1)
print(ls1)  # [666, [888, [...]]]
print(ls2)  # [888, [666, [...]]]
print(ls1[1][1][0])  # 666

循环导入会使某些值的引用计数总是大于1.

1.3、标记删除

标记：标记的过程其实就是遍历所有的GC Roots对象(栈区中的所有内容或者线程都可以作为GC Roots对象），然后将所有GC Roots的对象可以直接或间接访问到的对象标记为存活。

删除：删除的过程将遍历堆中所有的对象，将没有标记的对象全部清除掉

１.４、分代回收

分代：指的是根据存活时间为来变量划分不同等级（也就是不同的代）

新定义的变量，放到新生代这个等级中，假设每隔1分钟扫描新生代一次，如果发现变量依然被引用，那么该对象的权重（权重本质就是个整数）加一，当变量的权重大于某个设定得值（假设为3），会将它移动到更高一级的青春代，青春代的gc扫描的频率低于新生代（扫描时间间隔更长），假设5分钟扫描青春代一次，这样每次gc需要扫描的变量的总个数就变少了，节省了扫描的总时间，接下来，青春代中的对象，也会以同样的方式被移动到老年代中。也就是等级（代）越高，被垃圾回收机制扫描的频率越低

回收：依然是使用引用计数作为回收的依据。

二、ｒｅ模块

正则表达式：有语法的字符串

重点：

    1、正则就是字符串

    2、正则语法

    3、分组

    4、python中re的常用方法

２.１、常用的正则表达式：

| 元字符      | 描述                                                         |
| ----------- | :----------------------------------------------------------- |
| \           | 将下一个字符标记符、或一个向后引用、或一个八进制转义符。例如，“\\n”匹配\n。“\n”匹配换行符。序列“\\”匹配“\”而“\(”则匹配“(”。即相当于多种编程语言中都有的“转义字符”的概念。 |
| ^           | 匹配输入字行首。如果设置了RegExp对象的Multiline属性，^也匹配“\n”或“\r”之后的位置。 |
| $           | 匹配输入行尾。如果设置了RegExp对象的Multiline属性，$也匹配“\n”或“\r”之前的位置。 |
| *           | 匹配前面的子表达式任意次。例如，zo*能匹配“z”，也能匹配“zo”以及“zoo”。*等价于{0,}。 |
| +           | 匹配前面的子表达式一次或多次(大于等于1次）。例如，“zo+”能匹配“zo”以及“zoo”，但不能匹配“z”。+等价于{1,}。 |
| {*n*}       | *n*是一个非负整数。匹配确定的*n*次。例如，“o{2}”不能匹配“Bob”中的“o”，但是能匹配“food”中的两个o。 |
| {*n*,}      | *n*是一个非负整数。至少匹配*n*次。例如，“o{2,}”不能匹配“Bob”中的“o”，但能匹配“foooood”中的所有o。“o{1,}”等价于“o+”。“o{0,}”则等价于“o*”。 |
| {*n*,*m*}   | *m*和*n*均为非负整数，其中*n*<=*m*。最少匹配*n*次且最多匹配*m*次。例如，“o{1,3}”将匹配“fooooood”中的前三个o为一组，后三个o为一组。“o{0,1}”等价于“o?”。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。 |
| ?           | 匹配前面的子表达式零次或一次。例如，“do(es)?”可以匹配“do”或“does”。?等价于{0,1}。 |
| ?           | 当该字符紧跟在任何一个其他限制符（*,+,?，{*n*}，{*n*,}，{*n*,*m*}）后面时，匹配模式是非贪婪的。非贪婪模式尽可能少地匹配所搜索的字符串，而默认的贪婪模式则尽可能多地匹配所搜索的字符串。例如，对于字符串“oooo”，“o+”将尽可能多地匹配“o”，得到结果[“oooo”]，而“o+?”将尽可能少地匹配“o”，得到结果 ['o', 'o', 'o', 'o'] |
| .点         | 匹配除“\n”和"\r"之外的任何单个字符。要匹配包括“\n”和"\r"在内的任何字符，请使用像“[\s\S]”的模式。 |
|             |                                                              |
| x\|y        | 匹配x或y。例如，“z\|food”能匹配“z”或“food”(此处请谨慎)。“[zf]ood”则匹配“zood”或“food”。 |
| [xyz]       | 字符集合。匹配所包含的任意一个字符。例如，“[abc]”可以匹配“plain”中的“a”。 |
| [^xyz]      | 负值字符集合。匹配未包含的任意字符。例如，“[^abc]”可以匹配“plain”中的“plin”任一字符。 |
| [a-z]       | 字符范围。匹配指定范围内的任意字符。例如，“[a-z]”可以匹配“a”到“z”范围内的任意小写字母字符。注意:只有连字符在字符组内部时,并且出现在两个字符之间时,才能表示字符的范围; 如果出字符组的开头,则只能表示连字符本身. |
| [^a-z]      | 负值字符范围。匹配任何不在指定范围内的任意字符。例如，“[^a-z]”可以匹配任何不在“a”到“z”范围内的任意字符。 |
| \b          | 匹配一个单词的边界，也就是指单词和空格间的位置（即正则表达式的“匹配”有两种概念，一种是匹配字符，一种是匹配位置，这里的\b就是匹配位置的）。例如，“er\b”可以匹配“never”中的“er”，但不能匹配“verb”中的“er”；“\b1_”可以匹配“1_23”中的“1_”，但不能匹配“21_3”中的“1_”。 |
| \B          | 匹配非单词边界。“er\B”能匹配“verb”中的“er”，但不能匹配“never”中的“er” |
| \s          | 匹配任何不可见字符，包括空格、制表符、换页符等等。等价于[ \f\n\r\t\v]。 |
| \S          | 匹配任何可见字符。等价于[^ \f\n\r\t\v]。                     |
| \w          | 匹配包括下划线的任何单词字符。类似但不等价于“[A-Za-z0-9_]”，这里的"单词"字符使用Unicode字符集。 |
| \W          | 匹配任何非单词字符。等价于“[^A-Za-z0-9_]”。                  |
| \d          | 匹配一个数字字符。等价于[0-9]。grep 要加上-P，perl正则支持   |
| \D          | 匹配一个非数字字符。等价于[^0-9]。grep要加上-P，perl正则支持 |
| \n          | 匹配一个换行符。等价于\x0a和\cJ。                            |
| \r          | 匹配一个回车符。等价于\x0d和\cM。                            |
| \t          | 匹配一个制表符。等价于\x09和\cI。                            |
| ( )         | 将( 和 ) 之间的表达式定义为“组”（group），并且将匹配这个表达式的字符保存到一个临时区域（一个正则表达式中最多可以保存9个），它们可以用 \1 到\9 的符号来引用。 |
| (?:pattern) | 非获取匹配，匹配pattern但不获取匹配结果，不进行存储供以后使用。这在使用或字符“(\|)”来组合一个模式的各个部分时很有用。例如“industr(?:y\|ies)”就是一个比“industry\|industries”更简略的表达式。 |
| \|          | 将两个匹配条件进行逻辑“或”（Or）运算。例如正则表达式(him\|her) 匹配"it belongs to him"和"it belongs to her"，但是不能匹配"it belongs to them."。注意：这个元字符不是所有的软件都支持的。 |

２.２、常用的匹配语法：

re.match 从头开始匹配
re.search 匹配包含
re.findall 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回
re.splitall 以匹配到的字符当做列表分隔符
re.sub      匹配字符并替换

２.３、代码示例：

import re

# part1
s = "123454http://www.baidu.com/12htp46"
res = re.findall(r'http://www.baidu.com/', s)
print(res)

# part2

# 2.1 转义
print(re.findall(r'\\a',r'123\abc')) # 用来转义，在正则中\\代表匹配\

# 2.2单个字符
print(re.findall(r'.','123[\a b\nc\ta\rbcABC好好*_12'))  # .匹配所有单个字符(刨除换行)
print(re.findall(r'\s','123[\a b\nc\ta\rbcABC好好*_12'))  # 匹配所有空白、制表符、换行符、回车符
print(re.findall('\S','123[\a b\nc\ta\rbcABC好好*_12'))  # 匹配任何可见字符
print(re.findall('\w',r'123[\a b\nc\ta\rbcABC好好*_12'))  # 匹配字母+数字+下划线
print(re.findall('[A-Za-z0-9好]',r'123[\a b\nc\ta\rbcABC好好*_12'))  # 匹配前面集合内的
print(re.findall(r'[A-Z]|[a-z]', r'123[\abcabcABC'))  # 匹配前面集合或后面集合的单个字符
print(re.findall(r'[0-9]', r'123\abcabc'))  # 匹配区间的数字，单个列出
print(re.findall(r'\D',r'123\abcacb'))  # 匹配非数字的
print(re.findall(r'\d',r'123\abcccc'))  # 匹配数字
print(re.findall(r'a', r'123\abcabc'))  # 匹配单个字符

# 2.3、多个字符
print(re.findall(r'zo*?',r'zzozoozooo'))  # {0,n} 0到n个，非贪婪匹配，尽可能少的匹配 == {0}
print(re.findall(r'zo*',r'zzozoozooo'))  # {,n} 0到n个，贪婪匹配，尽可能多的匹配
print(re.findall(r'zo+?',r'zzozoozooo'))  # {1,n} 1到n个，非贪婪匹配，尽可能少的匹配 == {1}
print(re.findall(r'zo+',r'zzozoozooo'))  # {1,n} 1到n个，贪婪匹配，尽可能多的匹配
print(re.findall(r'zo?',r'zzozoozooo'))  # {0,1} 0到1个，贪婪匹配，尽可能多的匹配
print(re.findall(r'o{1,2}', r'foodfoood'))  # {n,m} n到m个，贪婪匹配，尽可能多的匹配
print(re.findall(r'o{2,}',r'foodfoood'))  # {n, } n到多个，贪婪匹配，尽可能多的匹配
print(re.findall(r'[a-z]{2}', r'123\abcabc'))  # {n} n代表个数,按游标匹配
print(re.findall(r'ab', r'123\abcabc'))

# 多行匹配
# re.S：将\n也能被.匹配
# re.I：不区分大小写
# re.M：结合^$来使用，完成多行匹配
print(re.findall(r'^owen.+vv$', 'owen_name_vv\nowen_age_vv\nzero_owen\nowen_oo', re.M))

# part3
# 分组
#     1、从左往右数（进行编号，自己的分组从1开始，group(0)代表匹配到的目标整体
#     2、(?: ... )：取消所属分组，()就是普通()，可以将里面的信息作为整体包裹，但不产生分组
regexp = re.compile('(?:(?:http://)\((.+)\)/)')  # 生成正则对象
target = regexp.match('http://(www.baidu.com)/')
print(target.group(1))

# 多行
result = re.findall(r'^http://.+$','http://www.baidu.com/\nhttp://www.sina.com.cn/', re.M)
print(result)
for res in result:
    t = re.match('http://(.+)/',res)
    print(t.group(1))

# part4
# 替换
# 1.不参与匹配的原样带下 2.参与匹配的都会被替换为指定字符串
# 3.在指定字符串值\num拿到具体分组 4.其他字符串信息都是原样字符串
print(re.sub('《(?:[a-z]+)(\d+)(.{2})', r'\\2abc\2\1', '《abc123你好》'))
print(re.sub('[0-9]+', '数字', 'abc123你好'))
print(re.split('\s', '123 456\n789\t000'))

res = re.search("(abc){2}(\|\|=){2}","alexabcabc||=||=")
print(res)  #<_sre.SRE_Match object; span=(4, 16), match='abcabc||=||='>
print(res.groups())  #('abc', '||=')
print(res.group())  #abcabc||=||=

res1 = re.search("(?P<id>[0-9]+)(?P<name>[a-zA-Z]+)","abcd123456def")
print(res1.groupdict())   #{'name': 'def', 'id': '123456'}
res2 = re.search("(?P<province>[0-9]{2})(?P<city>[0-9]{4})(?P<birthday>[0-9]{8})","622801199508231415")
print(res2.groupdict())  #{'city': '2801', 'birthday': '19950823', 'province': '62'}
res4 = re.split("[0-9]+","abc12def4gh5ijk")
print(res4)  #['abc', 'def', 'gh', 'ijk']
res5 = re.sub("[0-9]","|","abc12de3f4g5")
print(res5)  #abc||de|f|g|
res6 = re.sub("[0-9]","|","abc12de3f4g5",count=2)
print(res6)  #abc||de3f4g5

print(re.search("[a-z]+","abcDEF",flags=re.I).group())  #忽略大小写

巴特西

python基础——16（re模块，内存管理）