python正则通配符_通配符、正则表达式、python去重
1.linux通配符
*:代表所有字符(0到多个);
?:代表一个字符;
;:连续不同命令之间的分隔符;
#:配置文件注释;
|:管道;
~:当前用户的家目录;
-:上一次所在的路径;
$:变量前面需要加的符号;
/:路径分隔符;
>或1>:重定向,会覆盖原有数据;
>>:追加重定向;
<:>
<<:>
':单引号,不具有命令置换功能,输出时所见即所得;
":双引号,具有变量置换功能,解析变量后才输出.不加引号相当于双引号;
`:反引号,两个``中间为命令,会先执行,等价于$();
{}:命令区块组合或内容序列,echo stu{1..5};cp a.txt {,.bak};
!:逻辑运算中的非(not);
&&:and并且,前一个命令执行成功时,才执行后一个命令;
||:or或,前一个命令执行失败时,执行后一个命令;
.:当前目录;
..:上一级目录;
2.正则表达式:为处理大量字符串而定义的一套规则和方法
a.基础正则第一波:
# 匹配以m开头的字符,因为是贪婪模式,所以匹配到整行
grep "^m" oldboy.txt
# 匹配以m结尾的字符
grep "m$" oldboy.txt
# 匹配空行并显示行号
grep -n "^$" oldboy.txt
# 排除空行
grep -vn "^$" oldboy.txt
# 只输出匹配到的m字符
grep -no "m" oldboy.txt
.:代表且只能代表任意一个字符;
*:重复0个或多个前面的一个字符,例如:my*,0个y,会匹配有m字符的字符串;1个y,my;多个y,myyy;
:转义,让有特殊意义的字符,只代表字符本身;
.*:匹配任意长度的任意字符.
b.基础正则第二波:
grep -no [abc] oldboy.txt 匹配集合内的任意一个字符
grep -no [^abc] oldboy.txt 不匹配集合内的字符
a{n,m} 前一个字符,重复n到m次
a{n,} 重复至少n次
a{n} 重复n次
a{,m} 最多重复m次
# -w参数是按单词搜索,只匹配有这个单词的行
grep -w "oldboy" oldboy.txt
# grep -E 不用再加转义符,egrep、sed -r是同样的道理--支持扩展正则
# -i、-v为常用参数、-o(用于统计出现在文中的次数)
c.通配符和正则表达式比较:
通配符多用在文件上,比如find、ls、cp等;正则表达式多用于文本过滤,比如grep、awk、sed等;
*在通配符中表示匹配任意的0个或多个字符;在正则表达式中是重复之前的一个或者多个字符,不能独立使用.
3.python去重的几种方法:
>>> lst1 = [2, 1, 3, 4, 1]
>>> lst2 = list(set(lst1))
>>> print(lst2)
[1, 2, 3, 4]
二、常规方法
>>> lst1 = [2, 1, 3, 4, 1]
>>> temp = []
>>> for item in lst1:
if not item in temp:
temp.append(item)
>>> print(temp)
[2, 1, 3, 4]
三、列表推导
>>> lst1 = [2, 1, 3, 4, 1]
>>> temp = []
>>> [temp.append(i) for i in lst1 if not i in temp]
[None, None, None, None]
>>> print(temp)
[2, 1, 3, 4]
>>> data = [2, 1, 3, 4, 1]
>>> [item for item in data if data.count(item) == 1]
[2, 3, 4]
四、sort、sorted
>>> lst1 = [2, 1, 3, 4, 1]
>>> lst2.sort(key=lst1.index)
>>> lst2 = sorted(set(lst1), key=lst1.index)
个人觉得第一种和第三种方法比较好理解
sort与sorted区别:
sort 是应用在list上的方法,sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作.list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作,无返回值,而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list,而不是在原来的基础上进行的操作.
通过指定列表中的元素进行排序:
>>> random = [(2, 2), (3, 4), (4, 1), (1, 3)]
>>> random.sort(key=lambda s:s[1])
>>> print(random)
[(4, 1), (2, 2), (1, 3), (3, 4)]
sorted的使用方法:
>>> students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
# 按年龄降序排序
>>> sorted(students, key=lambda s: s[2], reverse=True)
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]