正则表达式
正则表达式是一种用于匹配和处理文本的工具，可以定义规则和模式来查找、替换和提取目标数据。Python中内置的
re模块可用于操作正则表达式。
正则表达式中常用的元字符和特殊序列
.：匹配任意字符（除了换行符）。\d：匹配任意数字。\w：匹配任意字母数字字符（包括下划线）。\s：匹配任意空白字符（包括空格、制表符等）。+：匹配前面的元素一次或多次。*：匹配前面的元素零次或多次。?：匹配前面的元素零次或一次。{n}：匹配前面的元素恰好n次。{n,}：匹配前面的元素至少n次。{n,m}：匹配前面的元素至少n次且不超过m次。
正则表达式还支持分组、贪婪与非贪婪匹配、边界匹配等高级功能。
案例
假设我们有一个字符串text = "Hello, my phone number is 123-456-7890"，我们想从中提取出手机号码。可以使用正则表达式\d{3}-\d{3}-\d{4}进行匹配。
import re
text = "Hello, my phone number is 123-456-7890"
match = re.search(r"\d{3}-\d{3}-\d{4}", text)
if match:
phone_number = match.group()
print(phone_number)
输出结果为：123-456-7890
分析说明 :
代码中，正则表达式模式\d{3}-\d{3}-\d{4}用于匹配电话号码的格式。这个模式由以下部分组成：
- \d{3}：匹配三个连续的数字。
- -：匹配一个横线字符。
- \d{3}：匹配三个连续的数字。
- -：匹配一个横线字符。
- \d{4}：匹配四个连续的数字。 注意：\d代表数字字符。
如果re.search()函数找到了匹配的结果，它将返回一个Match对象，否则返回None。
接着，使用条件语句if match来检查是否找到了匹配结果。如果找到了匹配，就执行以下代码块。
match.group()方法用于获取匹配结果的字符串表示。
使用正则表达式提取数据
Python中，我们可以利用
re模块的函数使用正则表达式进行数据提取。常用的函数有：
re.search(pattern, string)：在给定字符串中查找第一个匹配项，并返回一个匹配对象。通过匹配对象的方法如group()、start()和end()，可以获取具体的匹配结果。re.findall(pattern, string)：在给定字符串中查找所有匹配项，并以列表形式返回所有结果。re.sub(pattern, repl, string)：在给定字符串中查找匹配项，并将其替换为指定内容。re.split(pattern, string)：根据给定模式对字符串进行拆分，并以列表形式返回拆分后的结果。
案例
假设我们有一个包含多个电子邮件地址的字符串text = "Contact us at info@example.com or support@example.com"，我们想提取出其中的电子邮件地址。可以使用正则表达式\w+@\w+\.\w+进行匹配。
import re
text = "Contact us at info@example.com or support@example.com"
emails = re.findall(r"\w+@\w+\.\w+", text)
print(emails)
输出结果为： 
分析说明:
正则表达式模式\w+@\w+.\w+用于匹配电子邮件地址的格式。这个模式由以下部分组成：
- \w+：匹配一个或多个字母、数字或下划线字符（即匹配邮箱地址的用户名部分）。
- @：匹配一个 @ 符号。
- \w+：匹配一个或多个字母、数字或下划线字符（即匹配邮箱地址的域名部分）。
- .：匹配一个点（.）字符。
- \w+：匹配一个或多个字母、数字或下划线字符（即匹配邮箱地址的顶级域名部分）。
注意：\w代表字母、数字或下划线字符。 re.findall()函数将返回一个包含所有匹配的字符串列表。
存储数据到文件或数据库
在Python中，我们可以使用内置的文件操作函数来将数据保存到文件中。
首先，使用open()函数打开一个文件，传入两个参数：文件名和打开模式。打开模式可以是 "w"（写入）、"a"（追加）、"r"（只读）等。如果文件不存在，将会创建一个新的文件。
with open("data.txt", "w") as file:
file.write("这是要保存的数据")
代码中，我们使用
open()函数打开名为"data.txt"的文件，并指定打开模式为"w"（写入）。然后，使用文件对象的write()方法将数据写入文件中。 如果需要更复杂的数据管理和查询，可以使用数据库系统来存储数据。常见的数据库系统包括MySQL、SQLite和MongoDB等。
在Python中，我们可以使用相应的数据库驱动程序（如mysql-connector-python、sqlite3和pymongo）来连接数据库并执行操作。
使用SQLite数据库存储数据的示例代码
SQLite基本语法
创建表格：
使用CREATE TABLE语句创建新的表格。指定表格的名称和列定义。每个列都包括列名和数据类型。你还可以为特定的列指定约束条件。例如：
CREATE TABLE users (
id INTEGER PRIMARY KEY,
name TEXT NOT NULL,
age INTEGER DEFAULT 0
);
示例中，我们创建了一个名为"users"的表格，包含id、name和age三个列。id列被定义为主键（PRIMARY KEY），name列被定义为非空（NOT NULL），age列设置了默认值为0。
插入数据：
使用INSERT INTO语句插入新的数据行。指定表格名称和要插入的值。你可以插入指定的列或者省略列名插入所有列。例如：
INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Alice', 25);
或者省略列名插入所有列：
INSERT INTO users VALUES (1, 'Alice', 25);
这将在"users"表格中插入一行数据，其中name列的值为'Alice'，age列的值为25。
查询数据：
使用SELECT语句从表格中检索数据。指定所需的列和表格名称。你还可以使用WHERE子句添加筛选条件。例如：
SELECT * FROM users;
这将检索出"users"表格中的所有列和行。
SELECT name, age FROM users WHERE age >= 20;
这将返回"users"表格中age列大于或等于20的行，并且只包括name和age两列。
更新数据：
使用UPDATE语句更新表格中的数据。指定表格名称、要更新的列和新值，以及更新条件。例如：
UPDATE users SET age = 30 WHERE name = 'Alice';
这将把"users"表格中名为'Alice'的行的age列更新为30。
删除数据：
使用DELETE FROM语句从表格中删除数据。指定表格名称和删除条件。例如：
DELETE FROM users WHERE age < 18;
这将从"users"表格中删除所有age列小于18的行。
条件查询：
使用WHERE子句来添加条件，对查询结果进行筛选。可以使用比较运算符（如=、<、>）和逻辑运算符（如AND、OR、NOT）组合多个条件。例如：
SELECT * FROM users WHERE age >= 20 AND age < 30;
这将返回"users"表格中age列大于等于20且小于30的行。
排序：
使用ORDER BY子句对查询结果进行排序。指定要排序的列和排序顺序（升序ASC或降序DESC）。例如：
SELECT * FROM users ORDER BY age DESC;
这将按照age列的降序对"users"表格中的行进行排序。
这里只是对常用的SQLite语法进行了介绍。实际上，SQLite还支持更多的功能和语法，例如连接操作、聚合函数（如SUM、AVG等）、子查询、联合查询等等。
代码案例
import sqlite3
conn = sqlite3.connect("data.db")
cursor = conn.cursor()
sql = "INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)"
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
cursor.executemany(sql, data)
conn.commit()
conn.close()
例子中，我们首先使用
sqlite3.connect()函数连接到名为"data.db"的SQLite数据库，并创建一个游标对象。然后，我们定义了一条SQL语句，用于向名为"users"的表中插入数据。最后，我们使用cursor.executemany()方法批量执行插入操作，并通过conn.commit()保存更改。
未完待续…
