while True:

     phone_number=input('请输入你的电话号码：')

     if len(phone_number)==11 and phone_number.isdigit()\

         and (phone_number.startswith('')\

         or phone_number.startswith('') \

         or phone_number.startswith('') \

         or phone_number.startswith('') \

         or phone_number.startswith('')):

         print('是合法的手机号码')

     else:

         print('不是合法的手机号码')

 import re

 phone_number=input('请输入你的电话号码：')

 if re.match('^(13|14|15|17|18)[0-9]{9}$',phone_number):

     '''^这个符号表示的是判断是不是以13|14|15|17|18开头的，

     [0-9]: []表示一个字符组，可以表示0-9的任意字符

     {9}:表示后面的数字重复九次

     $:表示结束符

     '''

     print('是合法的手机号码')

 else:

     print('不是合法的手机号码')

   举个例子，比如html源码中有<title>xxx</title>标签，用以前的知识，我们只能确定源码中的<title>和</title>是固定不变的。因此，如果想获取页面标题(xxx)，充其量只能写一个类似于这样的表达式：<title>.*</title>，而这样写匹配出来的是完整的<title>xxx</title>标签，并不是单纯的页面标题xxx。

        想解决以上问题，就要用到断言知识。

        在讲断言之前，读者应该先了解分组，这有助于理解断言。

        分组在正则中用()表示，根据小菜理解，分组的作用有两个：

        n  将某些规律看成是一组，然后进行组级别的重复，可以得到意想不到的效果。

        n  分组之后，可以通过后向引用简化表达式。

        先来看第一个作用，对于IP地址的匹配，简单的可以写为如下形式：

        \d{1,3}.\d{1,3}.\d{1,3}.\d{1,3}

        但仔细观察，我们可以发现一定的规律，可以把.\d{1,3}看成一个整体，也就是把他们看成一组，再把这个组重复3次即可。表达式如下：

        \d{1,3}(.\d{1,3}){3}

        这样一看，就比较简洁了。

 再来看第二个作用，就拿匹配<title>xxx</title>标签来说，简单的正则可以这样写：

        <title>.*</title>

        可以看出，上边表达式中有两个title，完全一样，其实可以通过分组简写。表达式如下：

        <(title)>.*</\1>

        这个例子实际上就是反向引用的实际应用。对于分组而言，整个表达式永远算作第0组，在本例中，第0组是<(title)>.*</\1>，然后从左到右，依次为分组编号，因此，(title)是第1组。

        用\1这种语法，可以引用某组的文本内容，\1当然就是引用第1组的文本内容了，这样一来，就可以简化正则表达式，只写一次title，把它放在组里，然后在后边引用即可。

        以此为启发，我们可不可以简化刚刚的IP地址正则表达式呢？原来的表达式为\d{1,3}(.\d{1,3}){3}，里边的\d{1,3}重复了两次，如果利用后向引用简化，表达式如下：

        (\d{1,3})(.\1){3}

        简单的解释下，把\d{1,3}放在一组里，表示为(\d{1,3})，它是第1组，(.\1)是第2组，在第2组里通过\1语法，后向引用了第1组的文本内容。

        经过实际测试，会发现这样写是错误的，为什么呢？

        小菜一直在强调，后向引用，引用的仅仅是文本内容，而不是正则表达式！

        也就是说，组中的内容一旦匹配成功，后向引用，引用的就是匹配成功后的内容，引用的是结果，而不是表达式。

        因此，(\d{1,3})(.\1){3}这个表达式实际上匹配的是四个数都相同的IP地址，比如：123.123.123.123。

        至此，读者已经掌握了传说中的后向引用，就这么简单。

 # 1.re模块下的常用方法

 # 1.findall方法

 import re

 ret = re.findall('a','eva ang  egons')

 # #返回所有满足匹配条件的结果，放在列表里

 print(ret)

 # 2.search方法

 # 函数会在字符串中查找模式匹配，只会找到第一个匹配然后返回

 # 一个包含匹配信息的对象，该对象通过调用group()方法得到匹配的

 # 字符串，如果字符串没有匹配，则报错

 ret = re.search('s','eva ang  egons')#找第一个

 print(ret.group())

 # 3.match方法

 print(re.match('a','abc').group())

 #同search，只从字符串开始匹配,并且guoup才能找到

 # 4.split方法

 print(re.split('[ab]','abcd'))

 #先按'a'分割得到''和'bcd'，在对''和'bcd'分别按'b'分割

 # 5.sub方法

 print(re.sub('\d','H','eva3sdf4ahi4asd45',1))

 # 将数字替换成'H'，参数1表示只替换一个

 # 6.subn方法

 print(re.subn('\d','H','eva3sdf4ahi4asd45'))

 #将数字替换成’H‘，返回元组（替换的结果，替换了多少次）

 # 7.compile方法

 obj = re.compile('\d{3}')#将正则表达式编译成一个正则表达式对象，规则要匹配的是三个数字

 print(obj)

 ret = obj.search('abc12345eeeee')#正则表达式对象调用search，参数为待匹配的字符串

 print(ret.group()) #.group一下就显示出结果了

 # 8.finditer方法

 ret = re.finditer('\d','dsf546sfsc')#finditer返回的是一个存放匹配结果的迭代器

 # print(ret)#<callable_iterator object at 0x00000000021E9E80>

 print(next(ret).group())#查看第一个结果

 print(next(ret).group())#查看第二个结果

 print([i.group() for i in ret] )#查看剩余的左右结果

 import re

 ret = re.findall('www.(baidu|oldboy).com','www.oldboy.com')

 print(ret)   #结果是['oldboy']这是因为findall会优先把匹配结果组里内容返回,如果想要匹配结果,取消权限即可

 ret = re.findall('www.(?:baidu|oldboy).com','www.oldboy.com')

 print(ret) #['www.oldboy.com']

 ret = re.split('\d+','eva123dasda9dg')#按数字分割开了

 print(ret) #输出结果：['eva', 'dasda', 'dg']

 ret = re.split('(\d+)','eva123dasda9dg')

 print(ret) #输出结果：['eva', '123', 'dasda', '9', 'dg']

 #

 # 在匹配部分加上()之后和不加括号切出的结果是不同的，

 # 没有括号的没有保留所匹配的项，但是有括号的却能够保留了

 # 匹配的项，这个在某些需要保留匹配部分的使用过程是非常重要的

Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])#用坐标和半径表示一个圆

d = {'z':'qww','x':'asd','y':'asd','name':'alex'}
print(d.keys()) #key是无序的

od = OderedDict ()

od['z']=1

od['y']=2

od['x']=3

print(od.keys())   #按照插入额key的顺序返回

 d = {'z':'qww','x':'asd','y':'asd','name':'alex'}

 print(d.keys())

 from  collections import defaultdict

 values = [11,22,33,44,55,66,77,88,99]

 my_dict = defaultdict(list)

 for v in values:

     if v>66:

         my_dict['k1'].append(v)

     else:

         my_dict['k2'].append(v)

 print(my_dict)

找大于66和小于66的

 from collections import defaultdict

 dd = defaultdict(lambda: 'N/A')

 dd['key1'] = 'abc'

 print(dd['key1']) # key1存在

 print(dd['key2']) # key2不存在，返回默认值

defaultdict

from collections import Counter

c = Counter('abcdeabcdabcaba')

print(c)

# 输出：Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})