Python函数（12时间处理&正则表达式）

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9. Python函数入门（08函数定义&参数&返回值）

10. Python文件操作02（自动化测试文件相关操作）

11. Python函数（10生成器&内置函数&推导式）

12. Python函数（11自定义模块&第三方模块&内置模块）

目录

前言

一.时间处理

1.time

2.datetime

字符串

时间戳

二.正则表达式

1.字符相关

2.数量相关

3.括号（分组）

4.起始和结束

5.特殊字符

6.re模块

总结

---

前言

本篇主要记录时间处理和正则表达式一些知识点的笔记。

一.时间处理

• UTC/GMT：世界时间

• 本地时间：本地时区的时间。

Python中关于时间处理的模块有两个，分别是time和datetime。

1.time

import time

# 获取当前时间戳（自1970-1-1 00:00）
v1 = time.time()
print(v1)
# 时区
v2 = time.timezone
# 停止n秒，再执行后续的代码。
time.sleep(5)

2.datetime

在平时开发过程中的时间一般是以为如下三种格式存在：

from datetime import datetime, timezone, timedelta

v1 = datetime.now()  # 当前本地时间
print(v1)
tz = timezone(timedelta(hours=7))  # 当前东7区时间
v2 = datetime.now(tz)
print(v2)
v3 = datetime.utcnow()  # 当前UTC时间
print(v3)
# 2024-08-28 19:32:52.483083
# 2024-08-28 18:32:52.483083+07:00
# 2024-08-28 11:32:52.483083

from datetime import datetime, timedelta

v1 = datetime.now()
print(v1)
# 时间的加减
v2 = v1 + timedelta(days=140, minutes=5)
print(v2)
# datetime类型 + timedelta类型
# 2024-08-28 19:39:37.525485
# 2025-01-15 19:44:37.525485

from datetime import datetime, timezone, timedelta

v1 = datetime.now()
print(v1)
v2 = datetime.utcnow()  # 当前UTC时间
print(v2)
# datetime之间相减，计算间隔时间（不能相加）
data = v1 - v2
print(data.days, data.seconds / 60 / 60, data.microseconds)
# datetime类型 - datetime类型
# datetime类型 比较 datetime类型
# 2024-08-28 19:44:01.714661
# 2024-08-28 11:44:01.714661
# 0 8.0 0

字符串

import datetime
# 字符串格式的时间  ---> 转换为datetime格式时间
text="2024-08-28"
v1=datetime.datetime.strptime(text,'%Y-%m-%d')# %Y 年，%m，月份，%d，天。
print(v1)
#2024-08-28 00:00:00

from datetime import datetime

# datetime格式 ----> 转换为字符串格式
v1 = datetime.now()
val = v1. strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(val)
#2024-08-28 19:58:52

时间戳

from datetime import datetime
import time

# 时间戳格式 --> 转换为datetime格式
ctime = time.time() # 11213245345.123
print(ctime)
v1 = datetime.fromtimestamp(ctime)
print(v1)
# 1724847941.0174716
# 2024-08-28 20:25:41.017472

from datetime import datetime

# datetime格式 ---> 转换为时间戳格式
v1 = datetime.now()
val = v1.timestamp()
print(val)
#1724847988.427188

二.正则表达式

当给你一大堆文本信息，让你提取其中的指定数据时，可以使用正则来实现。例如：提取文本中的邮箱和手机号。

import re

text = "楼主太牛逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com谢谢楼主，手机号也可15131255789，搞起来呀"

phone_list = re.findall("1[3|5|8|9]\d{9}", text)
print(phone_list)
#['15131255789']

1.字符相关

（1）[zhangzuolin]匹配文本中的zhangzuolin

import re

text = "你好zhangzuolin,阿斯顿发zhangzuoliasd 阿士大夫能接受的zhangzuolinff"
data_list = re.findall("zhangzuolin", text)
print(data_list) # ['zhangzuolin', 'zhangzuolin'] 可用于计算字符串中某个字符出现的次数

（2）[abc]匹配a或b或c字符

import re

text = "你2b好wupeiqi,阿斯顿发awupeiqasd 阿士大夫a能接受的wffbbupqaceiqiff"
data_list = re.findall("[abc]", text)
print(data_list) # ['b', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c']

import re

text = "你2b好wupeiqi,阿斯顿发awupeiqasd 阿士大夫a能接受的wffbbupqcceiqiff"
data_list = re.findall("q[abc]", text)
print(data_list) # ['qa', 'qc']

（3）[^abc]匹配除了abc之外的其他字符

import re

text = "你wffbbupceiqiff"
data_list = re.findall("[^abc]", text)
print(data_list)  # ['你', 'w', 'f', 'f', 'u', 'p', 'e', 'i', 'q', 'i', 'f', 'f']

（4） [a-z]匹配a~z的任意字符（[0-9]也可以）

import re

text = "alexrootrootadmin"
data_list = re.findall("t[a-z]", text)
print(data_list)  # ['tr', 'ta']

（5） . 代指除换行符以外的任意字符

import re

text = "alexraotrootadmin"
data_list = re.findall("r.o", text)
print(data_list) # ['rao', 'roo']

import re

text = "alexraotrootadmin"
data_list = re.findall("r.+o", text) # 贪婪匹配
print(data_list) # ['raotroo']

import re

text = "alexraotrootadmin"
data_list = re.findall("r.+?o", text) # 非贪婪匹配
print(data_list) # ['rao']

（6）\w 代指字母或数字或下划线（汉字）

import re

text = "北京武沛alex齐北  京武沛alex齐"
data_list = re.findall("武\w+x", text)
print(data_list) # ['武沛alex', '武沛alex']

（7）\d代指数字

import re

text = "root-ad32min-add3-admd1in"
data_list = re.findall("d\d", text)
print(data_list) # ['d3', 'd3', 'd1']

import re

text = "root-ad32min-add3-admd1in"
data_list = re.findall("d\d+", text)
print(data_list) # ['d32', 'd3', 'd1']

（8） \s 代指任意的空白符，包括空格、制表符等。

import re

text = "root admin add admin"
data_list = re.findall("a\w+\s\w+", text)
print(data_list) # ['admin add']

2.数量相关

（1）*重复0次或更多次

import re

text = "他是大B个，确实是个大2B。"
data_list = re.findall("大2*B", text)
print(data_list) # ['大B', '大2B']

（2）+重复1次或更多次

import re

text = "他是大B个，确实是个大2B，大3B，大66666B。"
data_list = re.findall("大\d+B", text)
print(data_list) # ['大2B', '大3B', '大66666B']

（3）？重复0次或1次

import re

text = "他是大B个，确实是个大2B，大3B，大66666B。"
data_list = re.findall("大\d?B", text)
print(data_list) # ['大B', '大2B', '大3B']

（4）{n} 重复n次

import re

text = "楼主太牛逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com谢谢楼主，手机号也可15131255789，搞起来呀"
data_list = re.findall("151312\d{5}", text)
print(data_list) # ['15131255789']

（5）{n,}重复n次或更多次

import re

text = "楼主太牛逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com谢谢楼主，手机号也可15131255789，搞起来呀"
data_list = re.findall("\d{9,}", text)
print(data_list) # ['442662578', '15131255789']

（6）{n,m}重复n到m次

import re

text = "楼主太牛逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com谢谢楼主，手机号也可15131255789，搞起来呀"
data_list = re.findall("\d{10,15}", text)
print(data_list) # ['15131255789']

3.括号（分组）

（1）提取数据区域

import re

text = "楼主太牛逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com谢谢楼主，手机号也可15131255789，搞起来呀"
data_list = re.findall("15131(2\d{5})", text)
print(data_list)  # ['255789']

import re

text = "楼主太牛逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com谢谢楼主，手机号也可15131255789，搞起来15131266666呀"
data_list = re.findall("15(13)1(2\d{5})", text)
print(data_list)  # [ ('13', '255789')   ]

import re

text = "楼主太牛逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com谢谢楼主，手机号也可15131255789，搞起来呀"
data_list = re.findall("(15131(2\d{5}))", text)
print(data_list)  # [('15131255789', '255789')]

（2）获取指定区域 + 或条件

import re

text = "楼主15131root太牛15131alex逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com谢谢楼主，手机号也可15131255789，搞起来呀"
data_list = re.findall("15131(2\d{5}|r\w+太)", text)
print(data_list)  # ['root太', '255789']

import re

text = "楼主15131root太牛15131alex逼了，在线想要 442662578@qq.com和xxxxx@live.com谢谢楼主，手机号也可15131255789，搞起来呀"
data_list = re.findall("(15131(2\d{5}|r\w+太))", text)
print(data_list)  # [('15131root太', 'root太'), ('15131255789', '255789')]

4.起始和结束

如果要求用户输入的内容必须是指定的内容开头和结尾，比就需要用到如下两个字符。

• ^ 开始

• $ 结束

import re

text = "啊442662578@qq.com我靠"
email_list = re.findall("^\w+@\w+.\w+$", text, re.ASCII)
print(email_list) # []

import re

text = "442662578@qq.com"
email_list = re.findall("^\w+@\w+.\w+$", text, re.ASCII)
print(email_list) # ['442662578@qq.com']

这种场景常用于：

import re

text = input("请输入邮箱：")
email = re.findall("^\w+@\w+.\w+$", text, re.ASCII)
if not email:
    print("邮箱格式错误")
else:
    print(email)

5.特殊字符

由于正则表达式中 * . \ { } ( ) 等都具有特殊的含义，所以如果想要在正则中匹配这种指定的字符，需要转义，例如：

import re

text = "我是你{5}爸爸"
data = re.findall("你{5}爸", text)
print(data) # []

import re

text = "我是你{5}爸爸"
data = re.findall("你\{5\}爸", text)
print(data)

6.re模块

python中提供了re模块，可以处理正则表达式并对文本进行处理。

（1）findall，获取匹配到的所有数据

import re

text = "dsf130429191912015219k13042919591219521Xkk"
data_list = re.findall("(\d{6})(\d{4})(\d{2})(\d{2})(\d{3})([0-9]|X)", text)
print(data_list) # [('130429', '1919', '12', '01', '521', '9'), ('130429', '1959', '12', '19', '521', 'X')]

（2）match，从起始位置开始匹配，匹配成功返回一个对象，未匹配成功返回None

import re

text = "大小逗2B最逗3B欢乐"
data = re.match("逗\dB", text)
print(data) # None

import re

text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.match("逗\dB", text)
if data:
    content = data.group() # "逗2B"
    print(content)

（3）search，浏览整个字符串去匹配第一个，未匹配成功返回None

import re

text = "大小逗2B最逗3B欢乐"
data = re.search("逗\dB", text)
if data:
    print(data.group())  # "逗2B"

（4）sub，替换匹配成功的位置

import re

text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.sub("\dB", "沙雕", text)
print(data) # 逗沙雕最逗沙雕欢乐

import re

text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.sub("\dB", "沙雕", text, 1)
print(data) # 逗沙雕最逗3B欢乐

（5）split，根据匹配成功的位置分割

import re

text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.split("\dB", text)
print(data) # ['逗', '最逗', '欢乐']

import re

text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.split("\dB", text, 1)
print(data) # ['逗', '最逗3B欢乐']

（6）finditer

import re

text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.finditer("\dB", text)
for item in data:
    print(item.group())

import re

text = "逗2B最逗3B欢乐"
data = re.finditer("(?P<xx>\dB)", text)  # 命名分组
for item in data:
    print(item.groupdict())

text = "dsf130429191912015219k13042919591219521Xkk"
data_list = re.finditer("\d{6}(?P<year>\d{4})(?P<month>\d{2})(?P<day>\d{2})\d{3}[\d|X]", text)
for item in data_list:
    info_dict = item.groupdict()
    print(info_dict)

总结

理解即可，当遇到对数据进行处理的情况时，能够正确使用正则表达式即可。