递归，re，time，random

递归函数

1.在函数中调用自己

2.超过递归的最大深度报错，递归的最大深度：998大概

3.递归的缺点：占内存

4.优点：代码简单

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

实现斐波那契数列

#斐波那契数列 1,1,2,3,5,8  后一项为前两项的和
def fib(n):
    if n==1 or n==2:
        res=1
    else:
        res = fib(n-1)+fib(n-2)
    return res
print(fib(6))

#循环实现求斐波那契数列
def fib(n):
    a,b = 1,1
    for i in range(0,n):
        a,b = b,a+b
    print(a)
fib(5)

递归实现二分查找算法

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('没有找到该数据，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('没有找到该数据，可能不在列表中')
fin([1,2,3,4,5,6,7,8,9],80)

递归实现阶乘

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

re模块

正则表达式

做字符串匹配的一种规则

正则规则

字符组：[],在同一个位置上可能出现的字符组成一个字符组
正则规则：
[0-9]:匹配数字
[a-z]：匹配小写字母
[A-Z]：匹配大写字母
.:匹配除换行符以外的任意字符
\w:匹配数字字母下划线（word）
\s:匹配任意的空白符（space）
\d:匹配任意数字（digit）
\W:匹配非数字字母下划线
\S:匹配任意非空白符（space）
\D:匹配任意非数字（digit）
\n:匹配换行符
\t:匹配制表符
\b:匹配一个单词的结尾
^a:匹配字符串的开头，以a开头
$a:以a结尾
a|b:匹配a或b
匹配次数（默认贪婪匹配，尽可能多的匹配）
*：匹配多次或0次
+：匹配多次
？：匹配0次或者1次，加在量词后面表示非贪婪匹配（尽可能少的匹配）
{n}:匹配n次，必须是n次
{n,}:匹配n次或更多
{n,m}:匹配n到m次
分组（）:对多个字符整体进行统一的约束
r'\d':表示不对字符串转义
.*?:一个也不匹配
[^]:除了字符组里面的都匹配
\\w:转义

re模块的常用方法

findall，search，match

import re
res = re.findall('[j]','jcc jcc')#返回所有匹配的元素放在列表中
print(res)#分组优先

res2 = re.search('c','jcc jcc')#从前往后匹配，找到一个符合条件的就返回，返回的变量需要调用group方法才能得到，如果没有匹配的内容，返回None
print(res2.group())
取分组中的内容


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')#从头开始匹配，如果从头开始可以匹配上，就返回一个变量，调用group方法获取
print(res3.group())

# split:根据正则表达式来分割
res4 = re.split('[ab]','abcdhyt')
# sub:根据规则替换
res5 = re.sub('\d','a','uyahsgdbaaa',1)

collections模块

python中的扩展数据类型

namedtuple

namedtuple 可命名元组

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

deque

#deque 队列 先进先出
import queue
q = queue.Queue()
q.put(10)
print(q.get())
# get的时候队列中如果没有值，则该程序会阻塞
print(q.qsize())#判断队列中是否有值


#deque  双管队列,可以从两端放数据和取数据，可以插队
from collections import deque
q = deque([1,2])
q.append(3)#从后面放数据
q.appendleft(4)#从前面放数据
q.pop()#从后面取数据
q.popleft()#从前面取数据

orderdDict

#有序字典 orderdDict  比较占内存
from collections import OrderedDict
od = OrderedDict([('a',1),('b',2)])
# key是有序的

# defaultDict  字典中的每一个key值都有默认值
from collections import defaultdict
my_dict = defaultdict(list(1))

时间模块

时间的三种表示形式

# 时间的表示方式

# 1.时间戳（timestamp）返回的是float类型：计算机识别
time.time()

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

# 3.结构化时间（struct_time）：做计算
year = time.localtime().tm_year

形式之间的转换

# 时间戳-->结构化
time.time()
time.localtime()
time.gmtime()
# 结构化-->时间戳
time.mktime(time.localtime())
# 格式化-->结构化
time.strptime('2012-12-11','%Y-%m-%d')
# 结构化-->格式化
time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(200000))

time.asctime()#显示的很全面

import time
time.sleep(1)#让程序在此处停留
time.time()#返回时间

random模块

# random模块 随机数模块
import random
random.random()#返回一个大于0小于1的小数
random.uniform(1,3)#返回一个大于1小于3的小数
random.randint(1,5)#返回随机1到5，包含5之间的整数
random.randrange(1,5,2)#随机返回1-10之间的整数，不包括10，可指定步长
random.choice([1,'23',[1,2]])#随机选择一个返回  1或者’23‘或者[1,2]
random.sample([1,2,3,4],2)#任意两个元素
random.shuffle([1,2,3,4,5,6])#打乱次序