import re
re.findall(r'\bf[a-z]*', 'which foot or hand fell fastest')
['foot', 'fell', 'fastest']
re.sub(r'(\b[a-z]+) \1', r'\1', 'cat in the the hat')
'cat in the hat'
当只需要简单的功能时，首选字符串方法因为它们更容易阅读和调试:
'tea for too'.replace('too', 'two')
'tea for two'
数学
math 模块提供对浮点数学的底层C库函数的访问:
import math
math.cos(math.pi / 4)
0.70710678118654757
math.log(1024, 2)
10.0
random 模块提供了进行随机选择的工具:
import random
random.choice(['apple', 'pear', 'banana'])
'apple'
random.sample(range(100), 10) # sampling without replacement
[30, 83, 16, 4, 8, 81, 41, 50, 18, 33]
random.random() # random float
0.17970987693706186
random.randrange(6) # random integer chosen from range(6)
4
statistics 模块计算数值数据的基本统计属性（均值，中位数，方差等）:
import statistics
data = [2.75, 1.75, 1.25, 0.25, 0.5, 1.25, 3.5]
statistics.mean(data)
1.6071428571428572
statistics.median(data)
1.25
statistics.variance(data)
1.3720238095238095
SciPy项目 scipy.org 有许多其他模块用于数值计算。
互联网访问
有许多模块可用于访问互联网和处理互联网协议。其中两个最简单的 urllib.request 用于从URL检索数据，以及 smtplib 用于发送邮件:
from urllib.request import urlopen
with urlopen('tycho.usno.navy.mil/cgi-bin/tim…') as response:
... for line in response:
... line = line.decode('utf-8') # Decoding the binary data to text.
... if 'EST' in line or 'EDT' in line: # look for Eastern Time
... print(line)
**
Nov. 25, 09:43:32 PM EST**
import smtplib
server = smtplib.SMTP('localhost')
server.sendmail('soothsayer@example.org', 'jcaesar@example.org',
... """To: jcaesar@example.org
... From: soothsayer@example.org
...
... Beware the Ides of March.
... """)
server.quit()
（请注意，第二个示例需要在localhost上运行的邮件服务器。）
日期和时间
datetime 模块提供了以简单和复杂的方式操作日期和时间的类。虽然支持日期和时间算法，但实现的重点是有效的成员提取以进行输出格式化和操作。该模块还支持可感知时区的对象。
dates are easily constructed and formatted
from datetime import date
now = date.today()
now
datetime.date(2003, 12, 2)
now.strftime("%m-%d-%y. %d %b %Y is a %A on the %d day of %B.")
'12-02-03. 02 Dec 2003 is a Tuesday on the 02 day of December.'
dates support calendar arithmetic
birthday = date(1964, 7, 31)
age = now - birthday
age.days
14368
数据压缩
常见的数据存档和压缩格式由模块直接支持，包括：zlib, gzip, bz2, lzma, zipfile 和 tarfile。:
import zlib
s = b'witch which has which witches wrist watch'
len(s)
41
t = zlib.compress(s)
len(t)
37
zlib.decompress(t)
b'witch which has which witches wrist watch'
zlib.crc32(s)
226805979
性能测量
一些Python用户对了解同一问题的不同方法的相对性能产生了浓厚的兴趣。 Python提供了一种可以立即回答这些问题的测量工具。
例如，元组封包和拆包功能相比传统的交换参数可能更具吸引力。timeit 模块可以快速演示在运行效率方面一定的优势:
from timeit import Timer
Timer('t=a; a=b; b=t', 'a=1; b=2').timeit()
0.57535828626024577
Timer('a,b = b,a', 'a=1; b=2').timeit()
0.54962537085770791
与 timeit 的精细粒度级别相反， profile 和 pstats 模块提供了用于在较大的代码块中识别时间关键部分的工具。
质量控制
开发高质量软件的一种方法是在开发过程中为每个函数编写测试，并在开发过程中经常运行这些测试。
doctest 模块提供了一个工具，用于扫描模块并验证程序文档字符串中嵌入的测试。测试构造就像将典型调用及其结果剪切并粘贴到文档字符串一样简单。这通过向用户提供示例来改进文档，并且它允许doctest模块确保代码保持对文档的真实:
def average(values):
"""Computes the arithmetic mean of a list of numbers.
print(average([20, 30, 70]))
40.0
"""
return sum(values) / len(values)
import doctest
doctest.testmod() # automatically validate the embedded tests
unittest 模块不像 doctest 模块那样易于使用，但它允许在一个单独的文件中维护更全面的测试集:
import unittest
class TestStatisticalFunctions(unittest.TestCase):
def test_average(self):
self.assertEqual(average([20, 30, 70]), 40.0)
self.assertEqual(round(average([1, 5, 7]), 1), 4.3)
with self.assertRaises(ZeroDivisionError):
average([])
with self.assertRaises(TypeError):
average(20, 30, 70)
unittest.main() # Calling from the command line invokes all tests
自带电池
Python有“自带电池”的理念。通过其包的复杂和强大功能可以最好地看到这一点。例如:
现在能在网上找到很多很多的学习资源，有免费的也有收费的，当我拿到1套比较全的学习资源之前，我并没着急去看第1节，我而是去审视这套资源是否值得学习，有时候也会去问一些学长的意见，如果可以之后，我会对这套学习资源做1个学习计划，我的学习计划主要包括规划图和学习进度表。
分享给大家这份我薅到的免费视频资料，质量还不错，大家可以跟着学习
