5+55+555+5555+55555 python代码怎么写?

使用组名获取匹配的字符串

使用组序号获取匹配的字符串,同使用组名的效果同样

原来0组就是整个正则式,包括没有被包围到组里面的内容。当获取0组的时候,你能够不写这个参数。m.group(0)m.group()的效果是同样的:

接下来看看更多的Match对象的方法,看看咱们能作些什么。

expand( template ) 根据一个模版用找到的内容替换模版里的相应位置

这个功能比较有趣,它根据一个模版来用匹配到的内容替换模版中的相应位置,组成一个新的字符串返回。它使用\g<index|name> \index 来指示一个组。

除了以上这些函数外,Match对象还有些属性

这两个是使用findallmatch等函数时,传入的参数。在上面这个例子里,咱们没有指定开始和结束位置,那么缺省的开始位置就是0,结束位置就是最后。

获得了产生这个匹配的规则

string 匹配的目标字符串

以上基本上是把Python正则式的全面的介绍了一遍了。基本上是涵盖了Python帮助中有关正则式的所有内容。原本是想再多举点例子的,不过一来有点累了,二来以为例子也举得够多的了,你们仍是要靠本身多用多试,才能真正体会到Python

这篇文章只能算是个学习笔记。我自己也是个初学者,错漏的地方不免,因此最可靠的,仍是Python自带的帮助。以及网络上寻找的一些资料。

写这篇文章的时候我参考了如下的资料

Python正则表达式操做指南

求和。s=2+22+223+2222+......+222222(第n项,由2构成的n位数),通过变量控制要求和的项的数量和构成的基数,比如4项求和,基数是5则是s=5+55+555+55555项求和,基数是3则是,s=... 求和。
s=2+22+223+2222+......+222222(第n项,由2构成的n位数),通过变量控制要求和的项的数量和构成的基数,比如4项求和,基数是5

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a)、数据结构:通过某种方式组织在一起的数据元素的集合。这些数据元素可以是数字或者字符,甚至可以是其他数据结构。在python中,最基本的数据结构是序列。序列都可以进行的操作包括索引,切片,加,乘,检查成员以及循环迭代。

b)、索引:序列中的每个元素都分配一个序号 - 即元素的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推。反过来,最后一个元素序号为-1,倒数第二为-/as/article/details/

一、可变与不可变数据类型


这两者最本质的区别在于:可变不可变是指内存中的那块内容(值)是否可以被改变

(1)不可变数据类型,不允许变量的值发生变化,如果改变了变量的值,相当于是新建了一个对象,而对于相同的值的对象,在内存中则只有一个对象,就是不可变数据类型引用的地址的值不可改变

改变对象的值,其实是引用了不同的对象 ,如下图:


(2)可变数据类型,允许变量的值发生变化,即如果对变量进行append、+=等这种操作后,只是改变了变量的值,而不会新建一个对象,变量引用的对象的地址不会改变,只是对应地址的内容改变或者地址发生了扩充,所以对于相同的值的不同对象,会存在多份,即每个对象都有自己的地址


列表的 * = 和 + =则在原地修改列表


注意:给列表赋值的情况(用id函数发现内存地址已变)


用“=”进行引用复制时,只是会给现存的对象添加一个新的引用,并不会在内存中生成新的对象,例如:


浅拷贝有三种形式:切片操作,工厂函数,copy模块中的copy函数。

浅拷贝 只拷贝父对象(一层),不会拷贝对象的内部的可变子对象(多层)。浅拷贝是指拷贝的只是原子对象元素的引用。


深拷贝只有一种形式,copy模块中的deepcopy函数。

和浅拷贝对应,深拷贝拷贝了对象的所有元素,包括多层嵌套的元素。

深拷贝出来的对象根本就是一个全新的对象,不再与原来的对象有任何关联。


五、深、浅copy的区别

深、浅copy主要区别就是在复制内部元素的可变数据类型方面。

浅copy对可变数据类型是共用一份内存地址,没有完全将原值和copy的值内存地址分开。当对可变数据类型进行改的时候,两者都会改变。

深copy则将可变数据类型存放的内存地址重新申请了一份内存空间,将两者完全分开。对可变数据类型进行改的时候,两者不会一起改变。

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