python中正则表达式使用文章目录python中正则表达式使用一、简介二、使用2.1常用规则2.1.1正则表达式字符串写法2.1.2常用匹配规则2.1.3贪婪与非贪婪匹配2.2常用方法2.2.1编译2.2.2匹配2.2.3查找2.2.4替换2.2.5切分2.3分组2.3.1分组使用2.3.2指定分组不捕获2.3.3分组特殊规则2.4断言一、简介这里介绍python中的正则表达式使用，包含正则表达式常用规则、常用方法、贪婪与非贪婪匹配、分组、断言等操作。二
系统 2019-09-27 17:46:46 2229
简介有些小伙伴或者是童鞋可能会好奇会问上一篇中的那个monkey脚本里的坐标点是如何获取的，不是自己随便蒙的猜的，或者是自己用目光或者是尺子量出来的吧，答案当然是：NO。获取控件坐标点的方式这里宏哥给小伙伴们分享和讲解三种方法（也就是三个臭皮匠），宏哥个人喜欢第二种，也推荐小伙伴们和童鞋们使用第二种，当然了萝卜青菜各有所爱，这里不做强制要求。小平同志不是说过：不管白猫还是黑猫抓住耗子就是好猫。适合自己才是最好的，小伙伴们可以根据自己的喜好自行选择。获取控件
系统 2019-09-27 17:46:45 2229
做爬虫工程师的的薪资为20K起，当然，因为大数据，薪资也将一路上扬。那么，Python需要学到什么程度呢？今天我们来看看3位前辈的回答。前段时间快要毕业，而我又不想找自己的老本行Java开发了，所以面了很多Python爬虫岗位。因为我在南京上学，所以我一开始只是在南京投了简历，我一共面试了十几家企业，其中只有一家没有给我发offer，其他企业都愿意给到10K的薪资，不要拿南京的薪资水平和北上深的薪资水平比较，结合面试常问的问题类型说一说我的心得体会。第一点
系统 2019-09-27 17:46:26 2229
本文实例为大家分享了Python3实现汉语转换为汉语拼音的具体代码，供大家参考，具体内容如下工具:Python3.6.2,pycharm1.使用了第三方模块pypinyin(点击File->setting...->Project:name(自己的项目名称)->ProjectInterpreter)点击+,输入pypinyin,点击InstallPageage2.上代码importpypinyin#不带声调的(style=pypinyin.NORMAL)de
系统 2019-09-27 17:46:01 2229
一个功能的实现，可以用多种语句来实现，比如说:while语句、for语句、生成器、列表推导、内置函数等实现，然而他们的效率并不一样。写了一个小程序来测试它们执行的效率。测试内容:将一个数字大小为20万的数字，依次取绝对值，放到列表中，测试重复1千次.测试程序:复制代码代码如下:importtime,sysreps=1000#测试重复次数nums=200000#测试时数字大小deftester(func,*args):#总体测试函数startTime=tim
系统 2019-09-27 17:45:55 2229
对于pandas的dataframe，绘制直方图方法如下：//pdf是pandas的dataframe,delta_time是其中一列//xlim是x轴的范围，bins是分桶个数pdf.delta_time.plot(kind='hist',xlim=(-50,300),bins=500)对于pandas的dataframe，绘制概率密度图方法如下：//pdf是pandas的dataframe,delta_time是其中一列pdf.delta_time.d
系统 2019-09-27 17:45:41 2229
list是Python中使用最频繁的数据类型,标准库里面有丰富的函数可以使用。不过，如果把多维列表转换成一维列表(不知道这种需求多不多),还真不容易找到好用的函数，要知道Ruby、Mathematica、Groovy中可是有flatten的啊。如果列表是维度少的、规则的，还算好办例如:li=[[1,2],[3,4],[5,6]]print[jforiinliforjini]#orfromitertoolsimportchainprintlist(chain
系统 2019-09-27 17:38:27 2229
最近，做个小项目经常会遇到Python的异常，让人非常头疼，故对异常进行整理，避免下次遇到异常不知所措，以下就是对Python异常进行的整理。1.Python异常类异常描述NameError尝试访问一个没有申明的变量ZeroDivisionError除数为0SyntaxError语法错误IndexError索引超出序列范围KeyError请求一个不存在的字典关键字IOError输入输出错误（比如你要读的文件不存在）AttributeError尝试访问未知的
系统 2019-09-27 17:37:56 2229
前言WAF上线之后，处理最多的是误报消除。产生误报有多种原因，比如web应用源码编写时允许客户端提交过多的cookie；比如单个参数提交的数值太大。把误报降低到了可接受的范围后，还要关注漏报。WAF不是神，任何WAF都可能被绕过。所以还需要定位漏过的攻击，明确漏报的原因，才能updateWAF的策略。要定位漏报，就必须分析Web应用的访问日志了。一个站点，每天产生的access日志大概接近1GB，显然靠肉眼看是不现实的。这就需要用python帮助自动分析。
系统 2019-09-27 17:37:54 2229
在开发中我们常用到struts2的form表单组件，其中select最常用的写法如下：当提交表单时，只能在后台获得listKey的值，而
系统 2019-08-29 23:49:19 2229
