189 8069 5689
. 匹配除换行符外的任意字符
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\d 匹配数字
\D 匹配非数字
\w 匹配数字字母下划线，支持中文
\W 小写w的反集
[abc] 匹配abc中任意一个
[a-f] 匹配字母a到f中的任意一个
x|y 匹配x或者y
^ 匹配字符串的开头
$ 匹配字符串的结尾
{3,5} 匹配次数，最少3个，最多5个
{3,} 至少匹配3次
* 匹配前一个字符，0次或多次
+ 匹配前一个字符，1次或多次
? 当前面不是数量表达式时，代表匹配0次或1次
举个栗子：
findall()函数的作用是匹配所有符合条件字符串，并以列表形式返回
由于.是匹配除换行符外的所有字符，{3,5} 匹配次数，最少3个，最多5个，在默认的贪婪模式下会匹配最多的字符，所以在列表中，字母a开头的字符串后面都跟了5个字符。
可以看到在非贪婪模式下，列表中的每一项都匹配最少的字符数。
从前往后，匹配到符合条件的最短的每一个字符串
边界字符：
^ 限定开头
$ 限定结尾
匹配分组：
() 提取出来的只有括号里匹配到的部分
上文中已经用到这个方法了，返回匹配到的字符串列表，如果没有匹配到的内容，则返回空列表。
flags参数是可以省略的，不省略时代表具有其他特殊的功能，如忽略大小写，忽略换行符等，re.S代表匹配时忽略换行符
re.search()和re.findall()的参数是一样的，只是返回结果不同，如果匹配到了，就返回该结果的正则表达式对象；如果没有匹配到，则返回None
使用re.search()返回匹配到的第一个字符串的正则表达式对象，找到了就会停止匹配。因此这个函数比较适合在一个大文本中找第一个出现的字符串。
若想让这个字符串展示出来，还需要借助group()函数。
举个栗子：
这个函数的作用是将正则表达式编译为一个正则表达式对象，如果要多次使用这个正则表达式的话，可以先编译，然后复用，使程序更高效一些，对这个对象继续使用.match(string)就可以显示匹配到的正则表达式对象，后续如果想要获取具体内容的话，和上面是一眼国的，直接使用group(0)就可以啦。
如果不考虑复用的话，和re.mach(pattern, string)的效果是一样的。
从运行结果也可以看出，re.match()和re.search()的区别，虽然二者都会返回匹配到的正则表达式对象，但是re.match()是从字符串的最开始位置开始匹配的，如果最开始的字符不匹配则会直接返回None；而re.search()则会一直往后找，直到找到第一个符合条件的字符串。
re.sub()函数用于替换字符串中的匹配项
举个栗子：
将所有数字替换为了一个空格。
python实现字符串替换时，可利用replace函数来实现，
具体代码为：stringold.replace（strfrom,strto），其中stringold就是需要更改的字符串，strfrom是需要替换的子字符串，strto是需要转换成的子字符串。Python是一种跨平台的计算机程序设计语言，也是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本。随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的.大型项目的开发。Python语言具有简洁性.易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。
1. print()函数：打印字符串
2. raw_input()函数：从用户键盘捕获字符
3. len()函数：计算字符长度
4. format(12.3654，'6.2f'/'0.3%')函数：实现格式化输出
5. type()函数：查询对象的类型
6. int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数
7. id()函数：获取对象的内存地址
8. help()函数：Python的帮助函数
9. s.islower()函数：判断字符小写
10. s.sppace()函数：判断是否为空格
11. str.replace()函数：替换字符
12. import()函数：引进库
13. math.sin()函数：sin()函数
14. math.pow()函数：计算次方函数
15. 3**4: 3的4次方
16. pow(3,4)函数：3的4次方
17. os.getcwd()函数：获取当前工作目录
18. listdir()函数：显示当前目录下的文件
19. socket.gethostbyname()函数：获得某主机的IP地址
20. urllib.urlopen(url).read():打开网络内容并存储
21. open().write()函数：写入文件
22. webbrowser.open_new_tab()函数：新建标签并使用浏览器打开指定的网页
23. def function_name(parameters):自定义函数
24. time.sleep()函数：停止一段时间
25. random.randint()函数：产生随机数
答:将 time.sleep 替换为 QTimer
将 time.sleep 放入到 QThread
使用 QThread 自己的 sleep 方法
这篇文章主要介绍了Python函数式编程指南(一)：函数式编程概述,本文讲解了什么是函数式编程概述、什么是函数式编程、为什么使用函数式编程、如何辨认函数式风格等核心知识,需要的朋友可以参考下1pareTo(o2))相信从这个小小的例子你也能感受到强大的生产效率：)封装控制结构的内置模板函数为了避开边界效应，函数式风格尽量避免使用变量，而仅仅为了控制流程而定义的循环变量和流程中产生的临时变量无疑是最需要避免的。假如我们需要对刚才的数集进行过滤得到所有的正数，使用指令式风格的代码应该像是这样：代码如下:lst2 = list()for i in range(len(lst)): #模拟经典for循环if lst[i] 0:lst2.append(lst[i])这段代码把从创建新列表、循环、取出元素、判断、添加至新列表的整个流程完整的展示了出来，俨然把解释器当成了需要手把手指导的傻瓜。然而，“过滤”这个动作是很常见的，为什么解释器不能掌握过滤的流程，而我们只需要告诉它过滤规则呢?在Python里，过滤由一个名为filter的内置函数实现。有了这个函数，解释器就学会了如何“过滤”，而我们只需要把规则告诉它：代码如下:lst2 = filter(lambda n: n 0, lst)这个函数带来的好处不仅仅是少写了几行代码这么简单。封装控制结构后，代码中就只需要描述功能而不是做法，这样的代码更清晰，更可读。因为避开了控制结构的干扰，第二段代码显然能让你更容易了解它的意图。另外，因为避开了索引，使得代码中不太可能触发下标越界这种异常，除非你手动制造一个。函数式编程语言通常封装了数个类似“过滤”这样的常见动作作为模板函数。唯一的缺点是这些函数需要少量的学习成本，但这绝对不能掩盖使用它们带来的好处。闭包(closure)闭包是绑定了外部作用域的变量(但不是全局变量)的函数。大部分情况下外部作用域指的是外部函数。闭包包含了自身函数体和所需外部函数中的“变量名的引用”。引用变量名意味着绑定的是变量名，而不是变量实际指向的对象;如果给变量重新赋值，闭包中能访问到的将是新的值。闭包使函数更加灵活和强大。即使程序运行至离开外部函数，如果闭包仍然可见，则被绑定的变量仍然有效;每次运行至外部函数，都会重新创建闭包，绑定的变量是不同的，不需要担心在旧的闭包中绑定的变量会被新的值覆盖。回到刚才过滤数集的例子。假设过滤条件中的 0 这个边界值不再是固定的，而是由用户控制。如果没有闭包，那么代码必须修改为：代码如下:class greater_than_helper:def __init__(self, minval):self.minval = minvaldef is_greater_than(self, val):return val self.minvaldef my_filter(lst, minval):helper = greater_than_helper(minval)return filter(helper.is_greater_than, lst)请注意我们现在已经为过滤功能编写了一个函数my_filter。如你所见，我们需要在别的地方(此例中是类greater_than_helper)持有另一个操作数minval。如果支持闭包，因为闭包可以直接使用外部作用域的变量，我们就不再需要greater_than_helper了：代码如下:def my_filter(lst, minval):return filter(lambda n: n minval, lst)可见，闭包在不影响可读性的同时也省下了不少代码量。函数式编程语言都提供了对闭包的不同程度的支持。在Python 2.x中，闭包无法修改绑定变量的值，所有修改绑定变量的行为都被看成新建了一个同名的局部变量并将绑定变量隐藏。Python 3.x中新加入了一个关键字 nonlocal 以支持修改绑定变量。但不管支持程度如何，你始终可以访问(读取)绑定变量。内置的不可变数据结构为了避开边界效应，不可变的数据结构是函数式编程中不可或缺的部分。不可变的数据结构保证数据的一致性，极大地降低了排查问题的难度。例如，Python中的元组(tuple)就是不可变的，所有对元组的操作都不能改变元组的内容，所有试图修改元组内容的操作都会产生一个异常。函数式编程语言一般会提供数据结构的两种版本(可变和不可变)，并推荐使用不可变的版本。递归递归是另一种取代循环的方法。递归其实是函数式编程很常见的形式，经常可以在一些算法中见到。但之所以放到最后，是因为实际上我们一般很少用到递归。如果一个递归无法被编译器或解释器优化，很容易就会产生栈溢出;另一方面复杂的递归往往让人感觉迷惑，不如循环清晰，所以众多最佳实践均指出使用循环而非递归。这一系列短文中都不会关注递归的使用。第一节完
python中try...except函数可以用if..else函数代替。在while循环内部，fast指针每次向前走两步，这时候我们就要判断fast的next指针是否为None，不然对fast.next再调用next指针的时候就会报异常，这个异常出现也反过来说明链表不存在环，就可以returnFalse。所以可以把while代码放到一个try…except中，一旦出现异常就return。这是一个比较好的思路，在以后写代码的时候可以考虑替换某些if…else语句减少不必要的判断，也使得代码变的更简洁。