内存管理与正则（re）模块

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了内存管理与正则（re）模块，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4479字，纯文字阅读大概需要7分钟。

内容图文

内存管理

垃圾回收机制

不能被程序访问到的数据，就称之为垃圾

也就是失去了一个能够访问到值数据的名称空间，导致在内存中无作为

 

引用计数：是内存管理的原理

引用计数是用来记录值的内存地址被记录的次数

 

每一次对值的地址的引用都可以使该值的引用计数+1

每一次对值的地址的释放都可以使该值的引用计数-1

 

当一个值的引用计数为0时，该值就会被系统的垃圾回收机制回收

 

循环导入

ls1=【666】

ls2=【888】

ls1.append(ls2)

ls2.append(ls1)

print(ls1)

print(ls2)

循环导入会导致内些值的引用计数永远大于0

 

标记删除

标记：标记的过程其实就是，遍历所有的GC Roots对象(栈区中的所有内容或者线程都可以作为GC Roots对象），然后将所有GC Roots的对象可以直接或间接访问到的对象标记为存活的对象，存放到新的内存空间中

删除：删除的过程将遍历所有的对象，将之前所有的内容全部清除

 

优化机制：分代回收

分代：指的是根据存活时间来为变量划分不同等级（也就是不同的代）

新定义的变量，放到新生代这个等级中，假设每隔1分钟扫描新生代一次，如果发现变量依然被引用，那么该对象的权重（权重本质就是个整数）加一，当变量的权重大于某个设定得值（假设为3），会将它移动到更高一级的青春代，青春代的gc扫描的频率低于新生代（扫描时间间隔更长），假设5分钟扫描青春代一次，这样每次gc需要扫描的变量的总个数就变少了，节省了扫描的总时间，接下来，青春代中的对象，也会以同样的方式被移动到老年代中。也就是等级（代）越高，被垃圾回收机制扫描的频率越低

回收：依然是使用引用计数作为回收的依据

 

re 正则模块

什么是正则：正则就是带语法的字符串，用来匹配目标字符串得到想要的字符串结果

 

语法：

import re

# re.match函数
# re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式
# 如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。

# 三个参数
# pattern 匹配的正则表达式
# string 要匹配的字符
# flags 标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。
# 匹配成功re.match方法返回一个匹配的对象，否则返回None。

# 1.单个字符

# \w与\W
# print(re.findall('\w','hello_egon 123宁'))
# \w 匹配字符数字及下划线
# print(re.findall('\W','hello_egon 123宁'))
# \W匹配非字母数字下划线

#\s与S
# print(re.findall('\s','hello_egon 123宁'))
#匹配任意空白字符，等价于[\t\n\r\f]
# print(re.findall('\S','hello_egon 123宁'))
#匹配任意非空格字符串

# \d与\D
# print(re.findall('\d','hello_egon 123宁'))
# 匹配任意数字，等价于[0-9] \d
# print(re.findall('\D','hello_egon 123宁'))
# 匹配任意非数字 \D

# [0-9A-Za-z] == 所有字母+数字
# print(re.findall(r'[A-Za-z0-9]宁',r'hello_egon 123宁'))  #这是组合两个符合条件的字符串
# print(re.findall(r'[A-Za-z0-9宁]',r'hello_egon 123宁'))

#  . 匹配所有单个字符(刨除换行)
# print(re.findall('a.','a123b'))
# ==>['a1']
# print(re.findall('a.b','a1b'))
# ==>['a1b']

# 多个字符

# 匹配0个或多个的表达式 *
# print(re.findall('ab*','bbbbbbb'))
# ==》 []
# print(re.findall('ab*','a'))
# ==》 ['a']
# print(re.findall('ab*','abbbb'))
# ==> ['abbbb']

# 匹配1个或多个的表达式 +
# print(re.findall('ab+','bbbbbbb'))
# ==》 []
# print(re.findall('ab+','a'))
# ==》 []
# print(re.findall('ab+','abbbb'))
# ==> ['abbbb']

# 匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段，非贪婪方式 ？
# print(re.findall('ab?','a'))
# print(re.findall('ab?','abbb'))

# {n}精确匹配n个前面表达式,并且只返回它前面的字符,多了返回空值。
# print(re.findall('ab{2}','abbbc'))
# ==》 ['abb']

# {n，m}匹配n到m次由前面的正则表达式定义的片段，贪婪方式，并且只返回它前面的字符,最小值多了返回空值。
# print(re.findall('ab{1,2}','abbb'))
# ==》 ['abbb']
# print(re.findall('ab{1,}','abbbc'))
# ==》 ['abbb']

# a|b 匹配a或b
# print(re.findall('a|b','a b b cb'))
# ==> ['a', 'b', 'b', 'b']

# ()匹配括号内的表达式，也表示一个组
# print(re.findall('ab+','ababab123'))
# ==> ['ab', 'ab', 'ab']
# print(re.findall('(ab)+123','ababab123'))
# 匹配到末尾的ab123中的ab  ==》 ['ab']
# print(re.findall('(?:ab)+123','ababab123'))
# findall的结果不是匹配的全部内容，而是组内的内容,?:可以让结果为匹配的全部内容
# ==》 ['ababab123']

# print(re.findall('(zo){1,}','zozozozo'))
# ==> ['zo']
# print(re.findall('(?:zo){1,}','zozozozo'))
# ==> ['zozozozo']


# 3.多行
# ^: 以什么开头 $: 以什么结尾  结合 flags=re.M  可以按\n来完成多行匹配
# print(re.findall('^h','hello egon 123'))
# print(re.findall('3$','hello egon 123'))
# re.S：将\n也能被.匹配  re.I：不区分大小写


# 4.分组
# 1.从左往右数数 ( 进行编号，自己的分组从1开始，group(0)代表匹配到的目标整体
# 2.(?: ... )：取消所属分组，()就是普通()，可以将里面的信息作为整体包裹，但不产生分组

# regexp = re.compile('(?:(http://)\((.+)\)/)')  # 生成正则对象
# target = regexp.match('http://(www.baidu.com)/')
# print(target.group(2))

# 5.拆分
# split 方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表，它的使用形式如下：
# re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])
# print(re.split('\s', '123 456\n789\t000'))

# 6.替换
# 1.不参与匹配的原样带下 2.参与匹配的都会被替换为指定字符串
# 3.在指定字符串值\num拿到具体分组 4.其他字符串信息都是原样字符串
# print(re.sub('《(?:[a-z]+)(\d+)(.{2})', r'\\2abc\2\1', '《abc123你好》'))

 

 

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的内存管理与正则（re）模块全部内容，希望文章能够帮你解决内存管理与正则（re）模块所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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