2018.04.15 已经用python一段时间了，最近遇到几个与字符串相关的问题，虽然最后都解决了，但很不pythonic，所以决定回补字符串相关基础知识。
参考资料：
python3中文版参考-第二章：字符串和文本
小甲鱼 字符串:格式化 – 零基础入门学习Python015
先看基础——正则表达
参考：python正则表达式系列（1）——正则元字符
why？因为字符串的处理除了用到python的str方法之外，很多时候还需要用到re正则模块中更加强大、灵活的方法进行处理，而后者的重要基础就是正则。因此，想要灵活处理字符串问题，就必须先掌握正则基础。
正则元字符：. ^ $ * + ? { } [ ] \ | ( )
A 元字符之[ ]——指定字符集
正则表达式[]里的五个特殊字符
通常的字符集匹配：
- [abc]匹配：a或b或c
- [^a]匹配：匹配非a的一个字符；
- [a-zA-Z0-9]匹配：大小写英文字母和数字
- [^0-9]匹配：不包含0123456789的其他任意字符
然而,
① [ ] - \ ^五个字符在[ ]中都有着特殊意义，而其余的元字符.、*、+、|在[ ]中均不再保留任何特殊意义；
②因此，若要在[]中匹配[ ]-\^五个元字符一定要添加反义字符 \
- [\^a\-bc]匹配：^和a和-和b和c共五个字符组成的字符集
- [a+]匹配：a或+
- [*\-+]匹配：* - + 推荐！
- [*-+]这个表达式其实表示的是*的ASCII值到+的ASCII值的范围。不推荐！
- [+-*]将会报错，就像你不能写成[9-0]一样，因为+、*的ASCII值大小顺序反了。错误！
B 元字符之()——匹配 pattern 并保留匹配符号
正则表达式 - 元字符
(pattern): 匹配 pattern 并获取这一匹配;
(?:pattern): 匹配 pattern 但不获取匹配结果;
(?=pattern)：正向肯定预查（look ahead positive assert），在任何匹配pattern的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配，也就是说，该匹配不需要获取供以后使用。
(?!pattern)：正向否定预查(negative assert)，在任何不匹配pattern的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配，也就是说，该匹配不需要获取供以后使用。
(?<=pattern)：反向(look behind)肯定预查，与正向肯定预查类似，只是方向相反。
(?<!pattern)：反向否定预查，与正向否定预查类似，只是方向相反。
C 元字符之{ }——匹配前一个字符或子表达式出现指定次数
例如：
- {0,}：0次或多次，相当于*
- {1,}：1次或多次，相当于+
- {0,1}：0次或1次，相当于?
- {m,n}：m次到n次(m <= n)
1 字符串分割：str.split()和re.split()
参考：
Python字符串分割方法总结
中文说明 2.1 使用多个界定符分割字符串
1.1 str.split()方法
S.split(sep=None, maxsplit=-1)
返回的是一个list
- sep为分隔符，默认以空白字符whitespace （空格，TAB和回车）为分隔符；
- maxsplit为最大分割次数，当指定最大分割次数maxsplit时，结果列表长度为maxsplit+1。；
- print(str.split._ doc _)查看相关说明
- 缺点：sep只能指定一个分隔符！！
1.2 re.split()方法
re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
返回的是一个list
- pattern相当于sep的功能，但它是更加灵活的正则表达式；
- string为目标字符串；
- maxsplit为最大分割次数，当指定最大分割次数maxsplit时，结果列表长度为maxsplit+1；
- flags为标志，表示正则表达式用到的标志。
核心：可以用灵活的正则表达式作为分隔符
①用[ ]符号：表示字符集，无需再用或，也不加逗号。
import re
line = 'asdf fjdk; afed, fjek,asdf, foo'
re.split(r'[,;\s]\s*', line)
Out[5]: ['asdf', 'fjdk', 'afed', 'fjek', 'asdf', 'foo']
②用()符号：保留分割符号
line = 'asdf fjdk; afed, fjek,asdf, foo'
fields = re.split(r'(;|,|\s)\s*', line)
Out[6]: ['asdf', ' ', 'fjdk', ';', 'afed', ',', 'fjek', ',', 'asdf', ',', 'foo']
2. 字符串开头、结尾匹配：str.startwith()、str.endwith()
经常用于文件名、扩展名的快速优雅匹配
>>> filename = 'spam.txt'
>>> filename.endswith('.txt')
True
>>> filename.startswith('file:')
False
返回的是True、False，经常用作if 的判断参数，将if嵌入for循环中进行列表快速筛选！
经典用法1：快速筛选有效数据生成list
>>> filenames
[ 'Makefile', 'foo.c', 'bar.py', 'spam.c', 'spam.h' ]
>>> [name for name in filenames if name.endswith(('.c', '.h')) ]
['foo.c', 'spam.c', 'spam.h'
经典用法2：检查某个文件夹中是否存在指定的文件类型
if any(name.endswith(('.c', '.h')) for name in listdir(dirname)):
str.startwith()、str.endwith()的功能用切片比对的方法也能实现，但那样很不优雅！
3.用通配符匹配字符串：fnmatch() 和 fnmatchcase()
与前述的str.startwith()、str.endwith()是字符串精准匹配，而fnmatch() 和 fnmatchcase()可以用通配符进行更加灵活的匹配
from fnmatch import fnmatch, fnmatchcase
#导入fnmatch模块的相关方法
fnmatch('foo.txt', '*.txt')
经典用法：
import fnmatch
import os
for file in os.listdir('.'):
if fnmatch.fnmatch(file, '505996-*-2017.txt'):
print(file)
4.字符串匹配和搜索：str.find() , str.endswith() , str.startswith()和re.match()
str.find()：返回的是字符串在str中第一次出现的位置（int）
text = 'yeah, but no, but yeah, but no, but yeah'
text.find('no') #返回的是字符串在str中第一次出现的位置（int）
10
re.match()：
text1 = '11/27/2012'
if re.match(r'\d+/\d+/\d+', text1):
print('yes')
5.字符串中插入变量：{}和format()方法
>>> s = '{name} has {n} messages.'
#用{ }来定义变量
>>> s.format(name='Guido', n=37)
#用str.format(变量=vlaue)来给字符串中的变量赋值
out: 'Guido has 37 messages.'
应用场景：爬虫中多页的url地址，切换{num}url中的页码变量
