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+FlyPython是提供一站式Python编程学习的组织，我们致力于为用户提供高效，有趣的学习环境，打造专注于Python的中文学习社区。
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FlyPython训练营
上周，Python3.8版本发布，到底带来了哪些新的特性呢？我们应该在哪些场景中使用这些特性呢？本周，我们通过几篇文章来告诉你答案。
+
首先，我们并不推荐安装最新版本到常用的开发环境中，你可以使用虚拟环境或者docker来尝鲜。
+官方安装包
+网址：https://www.python.org/downloads/release/python-380/
也可以使用docker
+拉取镜像命令docker pull python:3.8
赋值表达式被叫做海象运算符，因为它的形状像海象。如果熟悉go语言的话，会对这个表达式会熟悉。
+赋值表达式的语法是
+1 | name := expression |
和赋值语句 = 作用差不多，非必不可少，但可以简化代码。
1 | >>> a = False |
此例子赋值之后，后续还需要使用变量。赋值表达可用于简化代码，提高可读性。
+1 | >>> inputs = list() |
使用赋值操作符时：
+1 | >>> inputs = list() |
此例子，省略了一条语句，可读性上升。
+再来一个例子
+最初版本
+1 | a = [1,2,3,4] |
我们改写为:
+改进版本
+1 | a = [1,2,3,4] |
新特性重写:
重写版本
1 | a = [1,2,3,4] |
从上面可以看到，重写版本和改进版本的不同在于：
+1 | n = len(a) |
与
+1 | if (n:=len(a)) > 3: |
这两个版本的区别在于，:=和=是补充关系并不是替换关系，下面的例子可以看到官方的意图。
1 | x = 5 |
由上面可以看出:=和=是互补关系，在应该使用:=的时候才可以使用:=。
Python语言的一致性，不管是专家还是新手，在同一个问题上都应该有一致的写法，然后这就形成了最pythonic的写法。
+最后带来，新特性带来的最佳实践
+1 | # 简化 os.fork |
Positional-only parameters官方翻译为仅限位置形参，也可以理解为只接受位置参数。意思就是，它只是一个位置参数，不接受关键字传参。
+语法：
+1 | def funx(a,b,/): # / 指明，前面的a,b参数是仅限位置形参 |
函数形参语法/ 用来指明某些函数形参必须使用仅限位置而非关键字参数
其实，Python内置的很多C函数接口都是这种形式，比如
+1 | >>> import builtins |
很多函数后面都有 /来表明，左边的这些参数只接受位置参数。
1 | >>> divmod(1,2) |
指定关键字的参数会报语法错误，它的用途就是强制使用者用位置参数来传参。
+1 | >>> def f(a,b,/,**kwargs): |
由于在 / 左侧的形参不会被公开为可用关键字
这里的a,b 为仅限位置参数，最后a,b会被赋值了两次。
位置参数赋值一次，关键字参数赋值一次，关键字参数以kwargs字典的形式存在，需要通过 kwargs['a'],kwargs['b']访问。
现在我们来看一下，添加了仅限位置形参之后的函数参数形式
+1 | def name(positional_only_parameters, /, positional_or_keyword_parameters, |
包括了仅限位置形参， /, 位置形参或者关键字参数 ,*，仅限关键字参数。
最后，我们可以定义以下形式的函数
+1 | def name(p1, p2, /, p_or_kw, *, kw): |
使用 Python 生成《红楼梦》词云
+
本文介绍如何使用python绘制《红楼梦》的词云。
+++“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”，从而过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。
+
“词云”——网络内容发布新招式 ．人民网
本文建议在电脑上打开，边阅读边操作。
+可以在cmd窗口输入1
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## 2.准备红楼梦文本
文本可以用下面链接下载
`https://github.com/flypythoncom/flypython/blob/master/wordcloud_hlm_seg.txt`
或者可以自己写代码，对文本进行清洗，分词。
这里需要安装jieba分词，`pip install jieba`
``` python
import jieba
import re
special_character_removal = re.compile(r'[，。、【 】“”：；（）《》‘’{}？！⑦%>℃.^-——=&#@￥『』]', re.IGNORECASE)
fw=open("hlm_seg.txt","w",encoding="utf-8")
with open('hlm.txt',encoding="utf-8") as fp:
for line in fp:
l = special_character_removal.sub('', line.strip())
words=jieba.cut(l)
t=" ".join(words)
fw.write(t)
fw.write("\n")
fw.close()
1 | from os import path |
结果：
+
后台回复“词云”获得完整运行代码
+人生苦短，我用python早下班。如果觉得不错，对你工作中有帮助，请加我微信公众号flypython，我们一起探讨python相关问题
+ 
++【极简Python 自动化办公】专栏是介绍如何利用python办公，减少工作负荷。篇幅精炼，内容易懂，无论是否有编程基础，都非常适合。
+
在上次文章中，我们学习了【用python读取excel】，这次我们继续学习Python写excel吧！
+
本文大约需要15分钟，建议在电脑上打开，边阅读边操作。
+与上篇文章类似，需要在cmd窗口输入1
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## 2.准备写入表格内容
这步很简单，只要想好输入内容即可，这里设计了一个简单的表格内容作为写入内容（目前这个内容还不存在）。
| 序号 | 学号 |年龄 |
| --- | --- |--- |
| 张三 | 20190901 |11|
| 李四 |20190902|12 |
| 小明 | 20190903 |13 |
## 3.编写python代码并运行
新建一个writeexcel.py文件，用记事本或其他文本编辑工具打开。
本次写入excel的思路是，新建文件->指定行列->写入内容。
在文本编辑工具中输入如下代码，保存并关闭。
import xlwt
+f = xlwt.Workbook()
sheet1 = f.add_sheet(‘sheet1’,cell_overwrite_ok=True)
column = [“姓名”,”学号”,”年龄”]
name = [“张三”,”李四”,”小明”]
school_code = [20190901,20190902,20190903]
+age = [11,12,13]
+sheet1.write(0,0,column[0])#第1行第1列
sheet1.write(0,1,column[1])#第3行第3列
sheet1.write(0,2,column[2])#第2行第2列
sheet1.write(1,0,name[0])#第2行第1列
sheet1.write(1,1,school_code[0])#第2行第1列
sheet1.write(1,2,age[0])#第3行第1列
sheet1.write(2,0,name[1])
sheet1.write(2,1,school_code[1])
sheet1.write(2,2,age[1])
sheet1.write(3,0,name[2])
sheet1.write(3,1,school_code[2])
sheet1.write(3,2,age[2])
f.save(‘test1.xls’)
+1 |
|
import xlrd
import xlwt
wb = xlrd.open_workbook(“test1.xls”)#打开文件
sheet1 = wb.sheet_by_index(0)#获取第一个表格
column = []#列名
+data=[]
+#获取列名
column.append(sheet1.cell(0,0).value)#姓名
column.append(sheet1.cell(0,1).value)#学号
column.append(sheet1.cell(0,2).value)#年龄
for i in range(1,sheet1.nrows):#sheet1.nrows 行数
coldata=[]
coldata.append(sheet1.cell(i, 0).value)#姓名
coldata.append(int(sheet1.cell_value(i, 1)))#学号
coldata.append(sheet1.cell(i, 2).value)#年龄
data.append(coldata)
f = xlwt.Workbook()
sheetw = f.add_sheet(‘sheet1’,cell_overwrite_ok=True)
sheetw.write(0,0,column[0])#姓名
sheetw.write(0,2,column[2])#学号
sheetw.write(0,1,column[1])#年龄
for i in range(len(data)):
d=data[i]
sheetw.write(i+1, 0, d[0]) # 第2行第1列
sheetw.write(i+1, 1, d[1]) # 第2行第1列
sheetw.write(i+1, 2, d[2]) # 第3行第1列
f.save(‘test2.xls’)
+```
+运行后，会生成一个test2.xls，与test1.xls一模一样。
+人生苦短，我用python早下班。如果觉得不错，对你工作中有帮助，请加我微信公众号flypython，我们一起探讨python相关问题
+
++【极简Python 自动化办公】专栏是介绍如何利用python办公，减少工作负荷。篇幅精炼，内容易懂，无论是否有编程基础，都非常适合。
+
在上次文章中，我们学习了【用python写入excel】，这次我们学习Python写word文档吧！
+场景：
有时候，办公室需要按模版生成的固定的文件，模板是固定的，只是每次需要替换信息。如下图的收入证明，模版中所有标黄的都是需要替换的信息：
如果手工来做这个事情，每次至少需要10分钟的时间。假如每天要开15份，则至少要花2个半小时，而且手工编辑word很容易出错。
可不可用python写个程序，解决这个问题呢？
+结论当然是肯定的！
+本文大约需要15分钟，建议在电脑上打开，边阅读边操作。
+与上篇文章类似，需要在cmd窗口输入pip install python-docx。
word模板如上所示，（可以不需要标黄），这里注意，需要替换的文字或数字位置，用”XXXX”来固定替代。保存为个人收入证明.docx。
| 名称 | +内容 | +
|---|---|
| 姓名 | +张三 | +
| 身份证号 | +104111199009103531 | +
| 职务 | +工程师 | +
| 工作年限 | +10 | +
| 月收入 | +10000 | +
| 大写 | +壹万元整 | +
| 联系人 | +李四 | +
| 单位名称 | +格物致知股份有限公司 | +
| 单位地址 | +珠海市横琴新区宝华路6号105室-67425 | +
| 联系电话 | +0756-8627528 | +
在word模板的同级目录，新建一个writeword.py文件，用记事本或其他文本编辑工具打开。
+编程思路：
+在文本编辑工具中输入如下代码，保存并关闭。
+1 | from docx import Document |
在同级目录，打开cmd，运行writeword.py python writeword.py
生成结果如下：张三_个人收入证明.docx
这里生成了对应word文件，但也有几个问题：
+如果您看过我们之前的2篇用python读写excel的文章，您肯定就会想到，可以利用读取excel表格里的内容，批量生成对应的word文档。对，让我们继续吧！
+这里再准备一个excel文件，将需要批量写入的信息写在excel中，并保存为income.xlsx在同级目录，如下图：
+
修改python 文件writeword.py
+1 | from docx import Document |
运行后，输入结果：
+
人生苦短，我用python早下班。如果觉得不错，对你工作中有帮助，请加我微信公众号flypython，我们一起探讨python相关问题
+
在工作中，常常会遇到文档格式的转换。如果数据不多，手工转换就可以。如果是大量文档，那我们应该怎么办呢？
+今天我们将使用Python来批量处理文档转换的问题.
+unoconv是一款跨平台的工具，用于格式转换，支持命令行。底层实现是依赖于开源的LibreOffice/OpenOffice。
+项目地址：https://github.com/unoconv/unoconv
+文档地址： http://dag.wiee.rs/home-made/unoconv/
+根据unoconv的文档介绍，支持上百种文档格式的转换，已经覆盖了绝大部分的需求。
+安装unoconv比较繁琐，而且需要针对中文进行进一步的字符集配置。我们可以选择别人已经集成好的服务来进行操作，在这里我们选择了docker-unoconv-webservice项目。
+项目地址为： https://github.com/zrrrzzt/docker-unoconv-webservice
+查看项目的README，接口如下:
+curl --form file=@myfile.docx http://localhost/unoconv/pdf > myfile.pdf
我们使用下列命令，先把项目的镜像pull下来
+docker pull zrrrzzt/docker-unoconv-webservice
然后启动命令如下：
+docker run -d -p 80:3000 zrrrzzt/docker-unoconv-webservice
服务在80端口上提供服务，如果80端口被占用，可以调整为其他的端口
+确认服务正在运行：
+docker ps | grep zrrrzzt/docker-unoconv-webservice
1 | [flypython] docker ps | grep zrrrzzt/docker-unoconv-webservice |
从docx转换为pdf：
+curl --form file=@demo.docx http://localhost/unoconv/pdf > demo.pdf
1 | [flypython] curl --form file=@demo.docx http://localhost/unoconv/pdf > demo.pdf |
Python批量请求的思路是，把需要转换的文档发送到服务器，服务器会返回转换后的格式，我们保存为文件就可以了。
+1 | def post_file(url,path): |
好了，更多类型转换，更完整的应用需要你根据业务来完善，这次的介绍就到这里了。demo完整代码在github上，点击原文可以获取。
+https://github.com/flypythoncom/flypython/blob/master/convert.py
+ +++【极简Python 自动化办公】专栏是介绍如何利用python办公，减少工作负荷。篇幅精炼，内容易懂，无论是否有编程基础，都非常适合。
+
在日常的工作中，处理PDF是最平常不过的事情了。今天带来极简Python自动化办公系列之使用Python提取Pdf文字和表格，希望能够在PDF处理上帮到你。
+这次我们准备了一个pdf测试文件，内容如下：
+
pdf中包括了2页，有文字，图片和表格，覆盖了大部分pdf的场景。
+Pdfplumber是一个可以处理pdf格式信息的库。它可以查找关于每个文本字符、矩阵、和行的详细信息，也可以对表格进行提取并进行可视化调试。
+官方repo:
https://github.com/jsvine/pdfplumber
安装：pip install pdfplumber
1 | import pdfplumber |
结果：
+1 | {'fontname': 'CRSMRF+PingFangTC-Semibold', 'adv': Decimal('1.000'), 'upright': 1, 'x0': Decimal('57.000'), 'y0': Decimal('751.840'), 'x1': Decimal('81.000'), 'y1': Decimal('779.776'), 'width': Decimal('24.000'), 'height': Decimal('27.936'), 'size': Decimal('27.936'), 'object_type': 'char', 'page_number': 1, 'text': '关', 'top': Decimal('62.224'), 'bottom': Decimal('90.160'), 'doctop': Decimal('62.224')} |
格式化之后：
+
1 | { |
1 | #!/usr/bin/env python3 |
1 | 关于我们 |
1 | #!/usr/bin/env python3 |
1 | 分类 书名 |
pdfplumber的接口还是很容易的，如果只是需要提取文字，几行代码就可以提取到。如果是表格并没有提取出来或者错误的提取了非表格的内容，你需要在提取表格时加入table_settings参数来指定表格的设置。
这次的demo中，图片并没有提取出来，pdf图片的提取会放到下一篇文章，敬请期待。
+人生苦短，我用python早下班。如果觉得不错，对你工作中有帮助，可以长按下列二维码关注我们的公众号。
+
++【极简Python 自动化办公】专栏是介绍如何利用python办公，减少工作负荷。篇幅精炼，内容易懂，无论是否有编程基础，都非常适合。
+
在上次的文章中，我们从PDF中提取了文字和表格，这次我们需要提取图片。
+还是先来看看我们上次的测试例子
+
这次我们要提取第一页的二维码图片。
+pymupdf是mupdf的Python绑定，而今天我们要使用的fitz是pymupdf的子模块。需要的时候，使用pip安装。
+pip install pymupdf
导入的时使用import fitz导入模块。
更多信息可参考pymupdf的文档:https://pymupdf.readthedocs.io/en/latest/intro/
提取图片的思路是通过正则表达式找到图片对象，然后保存为图片格式。
+1 | #!/usr/bin/env python3 |
运行程序结果：
+1 | [pdf] python3 pdf_img.py |
在img目录中，已经存在了我们需要的文件
+
pymupdf的使用，今天就简单介绍到这里。更多的功能请参考pymupdf文档。
+下一篇，我们将带来pdf转换为图片的讨论。
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+ 
why python?
+++你可能听说过python
+Python入门相对容易又可以干很多事(网站,>运维,数据,爬虫等），是一门方便的工具语言。
+
2019年8月TIOBE排名显示Python已经名列第3，仅次于java和c，并且还在快速增长中。
对于数据分析和机器学习，Python是首选编程语言。python有众多数据分析工具，知名数据分析比赛网站kaggle，90%以上的竞赛代码都是用python写成。大数据平台如spark、flink，python有完整的支持api可调用。
+对于网站开发，Python的生态环境也可以支撑起重量级的产品。
国外的Youtube，Instagram，Pinterest，Reddit，Dropbox，Disqus， Quora等知名应用一开始都是基于Python构建，国内的豆瓣，知乎，果壳，饿了么，等初期在也是Python应用的典型。
对于爬虫，则想不到比python更方便、更通用的的语言了。Python极其丰富的生态，诸如Request、Beautiful Soup、Scrapy、PySpider等第三方库，加上简洁易上手的语法，分分钟就能让你写出一个爬虫来。
+此外，还有机器学习、人工智能、科学计算、IT运维等领域，Python都是极其方便顺手的工具，更重要的是，永远开源，免费。
+在it行业飞速发展的今天，在数据成为it命脉的时代，python的重要意义越来越不言自明。学习python，不仅仅是一门可以调用数据结构和算法的语言，在学会python的同时，可以同时学会爬取互联网海量资源，学会自动化分析互联网海量数据，学会制作展示宣传的网站，学会使用人工智能预测和改变世界。
+学习一门语言，得到多种技能，以及大数据的思维方式，何乐而不为呢。
+Python有多火？大多数IT研发岗位，都需要Python程序员；甚至许多非研发岗位，纷纷在JD中给出精通Python技能者优先的字样。
+
对于爱好者来说， python上手非常容易，学习曲线非常平滑。基本的例子，几行代码都能完成。
+python代码环境安装几乎是傻瓜式的，不像java要考虑众多库的配置和解决冲突。如果有编程的基础甚至只需要几小时就能上手，即使没有基础的小白，通过努力，7-10天，每天1小时，也可以快速掌握基本编程技巧。
+Python官网
Python.org
廖雪峰的Python教程
https://www.liaoxuefeng.com/
简明python教程
http://www.kuqin.com/abyteofpython_cn/
重点推荐书籍：《Python 基础教程》
+
知乎评价:
其他入门书籍：
+（我们搜集了一些网上的电子书版本，关注公众号，回复”python”获取）
+当然，英文著作虽然经典，但涉及领域众多，概念多，信息量大，不适合速成。网上的资料丰富，但也鱼龙混杂。
+以 “Python入门” 为关键字搜索出的结果成千上万。不少小白选手难免会东一榔头西一棒槌，最终看了很多文章，却仍没跨过新手那道门槛。
+我们这里有一个python的入门课程，帮你把需要掌握的python基础知识都融汇贯通在小篇幅中。我们提供了很多有趣的实践项目，并且可以进群，互助学习，遇到困难有人来解答。
+加群请关注公众号，并回复“训练营”
++11 月 15 日，SOHO 中国董事长潘石屹在微博上宣布，开始学习一门新的语言 Python，这也是今天给自己人生的礼物。
+
什么鬼？房地产大佬要学python？
+
潘石屹，一位成功的房地产开发商老板，第一专业是石油方面的，63年出生，年龄都超过了55岁，这些描述怎么着都和编程沾不上边啊。然而，最近他非常高调地表示，要学习一款编程语言。
虽然我不同意他的有些观点，不过他的跨界，不给自己设限的态度是还是值得学习的。
大佬都忙着学编程，这让我们35岁左右的专业程序员们非常惭愧啊（难道非得财务自由以后才能学python么）。
潘石屹学python肯定不是为了转行找工作，肯定也不是为了爬取全网美女图片，他在微博里详细阐述了我们为什么要学习Python语言。
+
我们为什么要学习python——使用范围广
01.数据分析
对于数据科学和机器学习，Python是首选编程语言。python有众多数据分析工具，知名数据分析比赛网站kaggle，90%以上的竞赛代码都是用python写成。大数据平台如hadoop、spark、flink、beam，python有完整的支持api可调用。
+02.网站开发
+对于网站开发，Python的生态环境也可以支撑起重量级的产品。国外的Youtube，Instagram，Pinterest，Reddit，Dropbox，Disqus， Quora等知名应用一开始都是基于Python构建，国内的豆瓣，知乎，果壳，饿了么，等初期在也是Python应用的典型。
+03.爬虫
+对于爬虫，则想不到比python更方便、更通用的的语言了。Python极其丰富的生态，诸如Request、Beautiful Soup、Scrapy、PySpider等第三方库，加上简洁易上手的语法，分分钟就能让你写出一个爬虫来。
+此外，还有机器学习、人工智能、科学计算、IT运维等领域，Python都是极其方便顺手的工具，更重要的是，永远开源，免费。
+Python的就业前景
在it行业飞速发展的今天，在数据成为it命脉的时代，python的重要意义越来越不言自明。学习python，不仅仅是一门可以调用数据结构和算法的语言，在学会python的同时，可以同时学会爬取互联网海量资源，学会自动化分析互联网海量数据，学会制作展示宣传的网站，学会使用人工智能预测和改变世界。学习一门语言，得到多种技能，以及大数据的思维方式，何乐而不为呢。
Python有多火？大多数IT研发岗位，都需要Python程序员；甚至许多非研发岗位，纷纷在JD中给出精通Python技能者优先的字样。
+Python的学习曲线
对于爱好者来说， python上手非常容易，学习曲线非常平滑。基本的例子，几行代码都能完成。python代码环境安装几乎是傻瓜式的，不像java要考虑众多库的配置和解决冲突。如果有编程的基础甚至只需要几小时就能上手，即使没有基础的小白，通过努力，7-10天，每天1小时，也可以快速掌握基本编程技巧。
Python的学习资料
+Python官网
+Python.org
+廖雪峰的Python教程
+ +简明的python教程
+http://www.kuqin.com/abyteofpython_cn/
+重点推荐书籍：
+《Python 基础教程》
+知乎评价:
+其他入门书籍：
+Head First Python
+Dive Into Python
+Python 核心编程
+深入理解 Python
+Python 标准库
+Python 编程指南
+（我们搜集了一些网上的电子书版本，关注公众号，回复”python”获取）
+当然，英文著作虽然经典，但涉及领域众多，概念多，信息量大，不适合速成。网上的资料丰富，但也鱼龙混杂。
+以 “Python入门” 为关键字搜索出的结果成千上万。不少小白选手难免会东一榔头西一棒槌，最终看了很多文章，却仍没跨过新手那道门槛。
+我们这里有一个python的入门课程，帮你把需要掌握的python基础知识都融汇贯通在小篇幅中。我们提供了很多有趣的实践项目，并且可以进群，互助学习，遇到困难有人来解答。
+加群请加个人微信号flypython。
+人生苦短，我用python早下班。如果觉得不错，对你工作中有帮助，动动手指分享给更多人哦。
+ +flypython群里有同学问我，如何从大量格式不确定的word文档抽取姓名、电话号码、邮箱等信息存入excel表格。通过之前我们的文章，他已经学会读取和写入文档和表格，但就是无法处理格式不确定的文档。这里介绍的正则方法，可以帮助他解决这个问题。
+15分钟内让你真正明白正则表达式是什么，并且让你可以在自己的python程序里正确使用它。
+你将学会：
+假设程序从word或者excel读取了一串字符串，字符串中有一部分是电话号码，现在需要完整提取这个电话号码。
+1 | import re |
输出：
+
解释："[0-9]+"是正则表达式，意思是匹配0-9的数字，"+"
表示可以匹配1次-多次，reg.findall表示从后面的字符串里找到所有的匹配值。
字符集，又叫元字符，就是用一些特殊符号表示特定种类的字符或位置。
+| 代码 | +说明 | +
|---|---|
. |
+匹配除换行符以外的任意一个字符 | +
\d |
+匹配数字 | +
\w |
+匹配字母或数字或下划线或汉字 | +
\s |
+匹配任意的空白符 | +
^ |
+匹配字符串的开始 | +
$ |
+匹配字符串的结束 | +
举例
+1 | import re |
输出：
| 代码 | +说明 | +
|---|---|
* |
+重复0次-无数次 | +
+ |
+重复1次-无数次 | +
? |
+重复0次-1次 | +
{m} |
+重复m次 | +
{m,n} |
+重复m-n次 | +
举例
+1 | import re |
输出：
贪婪：匹配尽可能长的字符串
懒惰：匹配尽可能短的字符串
懒惰模式的启用只需在重复元字符之后加?既可。
*? 重复任意次，但尽可能少重复+? 重复1次或更多次，但尽可能少重复?? 重复0次或1次，但尽可能少重复{n,m}? 重复n到m次，但尽可能少重复{n,}? 重复n次以上，但尽可能少重复举例
+1 | import re |
输出
注意：
如果想匹配元字符本身或者正则中的一些特殊字符，使用\\转义。
这里介绍的正则内容是最基础的，想要了解更详细的正则表达式语法，请参考：
+有时候我们想利用正则表达式对用户输入进行判断，比如判断用户输入的身份证号是否符合规则，那么可以这样写：
+1 | import re |
输入结果
说明：^字符表示必须匹配字符串开头；$表示必须匹配字符串结尾。
假设，输出一串文本，只想保留汉字，去除特殊符号。代码如下：
+1 | import re |
输入结果：
查找某个文本在字符串中的位置，一般用于信息提取。
+1 | import re |
输出结果
+
人生苦短，我用python早下班。如果觉得不错，对你工作中有帮助，请长按下面二维码关注我们。（回复训练营加群，一起探讨python问题）
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