遞歸，re，time，random

遞歸函數

1.在函數中調用本身

2.超過遞歸的最大深度報錯，遞歸的最大深度：998大概

3.遞歸的缺點：佔內存

4.優勢：代碼簡單

import sys
sys.setrecursionlimit(2000)#修改最大深度，#不要隨意修改

實現斐波那契數列

#斐波那契數列 1,1,2,3,5,8  後一項爲前兩項的和
def fib(n):
    if n==1 or n==2:
        res=1
    else:
        res = fib(n-1)+fib(n-2)
    return res
print(fib(6))

#循環實現求斐波那契數列
def fib(n):
    a,b = 1,1
    for i in range(0,n):
        a,b = b,a+b
    print(a)
fib(5)

遞歸實現二分查找算法

二分查找算法
def fin(li,searth,start=0,end=None):
    end = len(li) if end is None else end
    min = (end-start)//2+start
    if start<=end:
        if start == end and searth != li[start - 1]:
            print('沒有找到該數據，可能不在列表中')
        elif searth<li[min]:
            fin(li,searth,start=start,end=min-1)
        elif searth>li[min]:
            fin(li,searth,start=min+1,end=end)
        else:print(min)
    else:
        print('沒有找到該數據，可能不在列表中')
fin([1,2,3,4,5,6,7,8,9],80)

遞歸實現階乘

def factorial(n):
    if n==1:
        res = 1
    else:
        res = n*factorial(n-1)
    return res
print(factorial(3))

re模塊

正則表達式

作字符串匹配的一種規則

正則規則

字符組：[],在同一個位置上可能出現的字符組成一個字符組
正則規則：
[0-9]:匹配數字
[a-z]：匹配小寫字母
[A-Z]：匹配大寫字母
.:匹配除換行符之外的任意字符
\w:匹配數字字母下劃線（word）
\s:匹配任意的空白符（space）
\d:匹配任意數字（digit）
\W:匹配非數字字母下劃線
\S:匹配任意非空白符（space）
\D:匹配任意非數字（digit）
\n:匹配換行符
\t:匹配製表符
\b:匹配一個單詞的結尾
^a:匹配字符串的開頭，以a開頭
$a:以a結尾
a|b:匹配a或b
匹配次數（默認貪婪匹配，儘量多的匹配）
*：匹配屢次或0次
+：匹配屢次
？：匹配0次或者1次，加在量詞後面表示非貪婪匹配（儘量少的匹配）
{n}:匹配n次，必須是n次
{n,}:匹配n次或更多
{n,m}:匹配n到m次
分組（）:對多個字符總體進行統一的約束
r'\d':表示不對字符串轉義
.*?:一個也不匹配
[^]:除了字符組裏面的都匹配
\\w:轉義

re模塊的經常使用方法

findall，search，match

import re
res = re.findall('[j]','jcc jcc')#返回全部匹配的元素放在列表中
print(res)#分組優先

res2 = re.search('c','jcc jcc')#從前日後匹配，找到一個符合條件的就返回，返回的變量須要調用group方法才能獲得，若是沒有匹配的內容，返回None
print(res2.group())
取分組中的內容


import re
name = 'name'
res = re.search('\d(?P<name>\D+)+','iwuedh13245isdbc')
print(res.group(name))
print(res.group(1))
res3 = re.match('[ab]','b')#從頭開始匹配，若是從頭開始能夠匹配上，就返回一個變量，調用group方法獲取
print(res3.group())

# split:根據正則表達式來分割
res4 = re.split('[ab]','abcdhyt')
# sub:根據規則替換
res5 = re.sub('\d','a','uyahsgdbaaa',1)

collections模塊

python中的擴展數據類型

namedtuple

namedtuple 可命名元組

from collections import namedtuple
Point = namedtuple('point',['x','y'])
p = Point(1,2)
print(p.x,p.y)

deque

#deque 隊列 先進先出
import queue
q = queue.Queue()
q.put(10)
print(q.get())
# get的時候隊列中若是沒有值，則該程序會阻塞
print(q.qsize())#判斷隊列中是否有值


#deque  雙管隊列,能夠從兩端放數據和取數據，能夠插隊
from collections import deque
q = deque([1,2])
q.append(3)#從後面放數據
q.appendleft(4)#從前面放數據
q.pop()#從後面取數據
q.popleft()#從前面取數據

orderdDict

#有序字典 orderdDict  比較佔內存
from collections import OrderedDict
od = OrderedDict([('a',1),('b',2)])
# key是有序的

# defaultDict  字典中的每個key值都有默認值
from collections import defaultdict
my_dict = defaultdict(list(1))

時間模塊

時間的三種表示形式

# 時間的表示方式

# 1.時間戳（timestamp）返回的是float類型：計算機識別
time.time()

# 2.格式化時間（format string）：人看
time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 3.結構化時間（struct_time）：作計算
year = time.localtime().tm_year

形式之間的轉換

# 時間戳-->結構化
time.time()
time.localtime()
time.gmtime()
# 結構化-->時間戳
time.mktime(time.localtime())
# 格式化-->結構化
time.strptime('2012-12-11','%Y-%m-%d')
# 結構化-->格式化
time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(200000))

time.asctime()#顯示的很全面

import time
time.sleep(1)#讓程序在此處停留
time.time()#返回時間

random模塊

# random模塊 隨機數模塊
import random
random.random()#返回一個大於0小於1的小數
random.uniform(1,3)#返回一個大於1小於3的小數
random.randint(1,5)#返回隨機1到5，包含5之間的整數
random.randrange(1,5,2)#隨機返回1-10之間的整數，不包括10，可指定步長
random.choice([1,'23',[1,2]])#隨機選擇一個返回  1或者’23‘或者[1,2]
random.sample([1,2,3,4],2)#任意兩個元素
random.shuffle([1,2,3,4,5,6])#打亂次序