python中的使用
① 万字干货,python语法大合集,一篇文章带你入门
这份资料非常纯粹,只有Python的基础语法,专门针对想要学习Python的小白。
Python中用#表示单行注释,#之后的同行的内容都会被注释掉。
使用三个连续的双引号表示多行注释,两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。
Python当中的数字定义和其他语言一样:
我们分别使用+, -, *, /表示加减乘除四则运算符。
这里要注意的是,在Python2当中,10/3这个操作会得到3,而不是3.33333。因为除数和被除数都是整数,所以Python会自动执行整数的计算,帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3,就会得到3.33333。目前Python2已经不再维护了,可以不用关心其中的细节。
但问题是Python是一个 弱类型 的语言,如果我们在一个函数当中得到两个变量,是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果,这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候,往往都需要手工加上类型转化符,将被除数转成浮点数。
在Python3当中拨乱反正,修正了这个问题,即使是两个整数相除,并且可以整除的情况下,得到的结果也一定是浮点数。
如果我们想要得到整数,我们可以这么操作:
两个除号表示 取整除 ,Python会为我们保留去除余数的结果。
除了取整除操作之外还有取余数操作,数学上称为取模,Python中用%表示。
Python中支持 乘方运算 ,我们可以不用调用额外的函数,而使用**符号来完成:
当运算比较复杂的时候,我们可以用括号来强制改变运算顺序。
Python中用首字母大写的True和False表示真和假。
用and表示与操作,or表示或操作,not表示非操作。而不是C++或者是Java当中的&&, || 和!。
在Python底层, True和False其实是1和0 ,所以如果我们执行以下操作,是不会报错的,但是在逻辑上毫无意义。
我们用==判断相等的操作,可以看出来True==1, False == 0.
我们要小心Python当中的bool()这个函数,它并不是转成bool类型的意思。如果我们执行这个函数,那么 只有0会被视作是False,其他所有数值都是True :
Python中用==判断相等,>表示大于,>=表示大于等于, <表示小于,<=表示小于等于,!=表示不等。
我们可以用and和or拼装各个逻辑运算:
注意not,and,or之间的优先级,其中not > and > or。如果分不清楚的话,可以用括号强行改变运行顺序。
关于list的判断,我们常用的判断有两种,一种是刚才介绍的==,还有一种是is。我们有时候也会简单实用is来判断,那么这两者有什么区别呢?我们来看下面的例子:
Python是全引用的语言,其中的对象都使用引用来表示。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ,而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子,如果我们把引用比喻成地址的话,is就是判断两个变量的是否指向同一个地址,比如说都是沿河东路XX号。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。
显然,住在同一个地址的人一定都叫张三,但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三,也可以叫不同的名字。所以如果a is b,那么a == b一定成立,反之则不然。
Python当中对字符串的限制比较松, 双引号和单引号都可以表示字符串 ,看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号,因为写起来方便。
字符串也支持+操作,表示两个字符串相连。除此之外,我们把两个字符串写在一起,即使没有+,Python也会为我们拼接:
我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符,用 len 来计算字符串的长度。
我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ,并且在格式操作当中也支持运算,比如可以嵌套上len函数等。不过要注意,只有Python3.6以上的版本支持f操作。
最后是None的判断,在Python当中None也是一个对象, 所有为None的变量都会指向这个对象 。根据我们前面所说的,既然所有的None都指向同一个地址,我们需要判断一个变量是否是None的时候,可以使用is来进行判断,当然用==也是可以的,不过我们通常使用is。
理解了None之后,我们再回到之前介绍过的bool()函数,它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的 默认空值会被返回False ,否则都是True。比如0,"",[], {}, ()等。
除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True。
Python当中的标准输入输出是 input和print 。
print会输出一个字符串,如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出。 默认输出会自动换行 ,如果想要以不同的字符结尾代替换行,可以传入end参数:
使用input时,Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input当中传入字符串,会被当成提示输出:
Python支持 三元表达式 ,但是语法和C++不同,使用if else结构,写成:
上段代码等价于:
Python中用[]表示空的list,我们也可以直接在其中填充元素进行初始化:
使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素:
list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素,如果是负数,则表示 倒序访问 。-1表示最后一个元素,-2表示倒数第二个,以此类推。如果访问的元素超过数组长度,则会出发 IndexError 的错误。
list支持切片操作,所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段。我们用start: end的格式来获取切片,注意,这是一个 左闭右开区间 。如果留空表示全部获取,我们也可以额外再加入一个参数表示步长,比如[1:5:2]表示从1号位置开始,步长为2获取元素。得到的结果为[1, 3]。如果步长设置成-1则代表反向遍历。
如果我们要指定一段区间倒序,则前面的start和end也需要反过来,例如我想要获取[3: 6]区间的倒序,应该写成[6:3:-1]。
只写一个:,表示全部拷贝,如果用is判断拷贝前后的list会得到False。可以使用del删除指定位置的元素,或者可以使用remove方法。
insert方法可以 指定位置插入元素 ,index方法可以查询某个元素第一次出现的下标。
list可以进行加法运算,两个list相加表示list当中的元素合并。 等价于使用extend 方法:
我们想要判断元素是否在list中出现,可以使用 in关键字 ,通过使用len计算list的长度:
tuple和list非常接近,tuple通过()初始化。和list不同, tuple是不可变对象 。也就是说tuple一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple,会引发TypeError异常。
由于小括号是有改变优先级的含义,所以我们定义单个元素的tuple, 末尾必须加上逗号 ,否则会被当成是单个元素:
tuple支持list当中绝大部分操作:
我们可以用多个变量来解压一个tuple:
解释一下这行代码:
我们在b的前面加上了星号, 表示这是一个list 。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下,将剩下的元素都赋值给b。
补充一点,tuple本身虽然是不可变的,但是 tuple当中的可变元素是可以改变的 。比如我们有这样一个tuple:
我们虽然不能往a当中添加或者删除元素,但是a当中含有一个list,我们可以改变这个list类型的元素,这并不会触发tuple的异常:
dict也是Python当中经常使用的容器,它等价于C++当中的map,即 存储key和value的键值对 。我们用{}表示一个dict,用:分隔key和value。
对 。我们用{}表示一个dict,用:分隔key和value。
dict的key必须为不可变对象,所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ,否则会抛出异常:
我们同样用[]查找dict当中的元素,我们传入key,获得value,等价于get方法。
我们可以call dict当中的keys和values方法,获取dict当中的所有key和value的集合,会得到一个list。在Python3.7以下版本当中,返回的结果的顺序可能和插入顺序不同,在Python3.7及以上版本中,Python会保证返回的顺序和插入顺序一致:
我们也可以用in判断一个key是否在dict当中,注意只能判断key。
如果使用[]查找不存在的key,会引发KeyError的异常。如果使用 get方法则不会引起异常,只会得到一个None :
setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value,如果key已经存在,则不会覆盖它:
我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict,比如a.update(b)。对于a和b交集的key会被b覆盖,a当中不存在的key会被插入进来:
我们一样可以使用del删除dict当中的元素,同样只能传入key。
Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict:
set是用来存储 不重复元素 的容器,当中的元素都是不同的,相同的元素会被删除。我们可以通过set(),或者通过{}来进行初始化。注意当我们使用{}的时候,必须要传入数据,否则Python会将它和dict弄混。
set当中的元素也必须是不可变对象,因此list不能传入set。
可以调用add方法为set插入元素:
set还可以被认为是集合,所以它还支持一些集合交叉并补的操作。
set还支持 超集和子集的判断 ,我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集:
和dict一样,我们可以使用in判断元素在不在set当中。用可以拷贝一个set。
Python当中的判断语句非常简单,并且Python不支持switch,所以即使是多个条件,我们也只能 罗列if-else 。
我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容,这也是Python当中基本的循环方式。
如果我们要循环一个范围,可以使用range。range加上一个参数表示从0开始的序列,比如range(10),表示[0, 10)区间内的所有整数:
如果我们传入两个参数,则 代表迭代区间的首尾 。
如果我们传入第三个元素,表示每次 循环变量自增的步长 。
如果使用enumerate函数,可以 同时迭代一个list的下标和元素 :
while循环和C++类似,当条件为True时执行,为false时退出。并且判断条件不需要加上括号:
Python当中使用 try和except捕获异常 ,我们可以在except后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except,还可以使用else语句表示其他所有的类型。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 :
在Python当中我们经常会使用资源,最常见的就是open打开一个文件。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ,但是如果我们手动来编码,经常会忘记执行close操作。并且如果文件异常,还会触发异常。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理,使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源 。
以下是with的几种用法和功能:
凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ,它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍,想要了解迭代器的具体内容,请移步传送门:
Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器,夯实代码能力
当我们调用dict当中的keys方法的时候,返回的结果就是一个可迭代对象。
我们 不能使用下标来访问 可迭代对象,但我们可以用iter将它转化成迭代器,使用next关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list类型,变成一个list。
使用def关键字来定义函数,我们在传参的时候如果指定函数内的参数名, 可以不按照函数定义的顺序 传参:
可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数,参数会被转化成list:
也可以指定任意长度的关键字参数,在参数前加上**表示接受一个dict:
当然我们也可以两个都用上,这样可以接受任何参数:
传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict:
Python中的参数 可以返回多个值 :
函数内部定义的变量即使和全局变量重名,也 不会覆盖全局变量的值 。想要在函数内部使用全局变量,需要加上 global 关键字,表示这是一个全局变量:
Python支持 函数式编程 ,我们可以在一个函数内部返回一个函数:
Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ,使用:作为分隔,:前面表示匿名函数的参数,:后面的是函数的返回值:
我们还可以将函数作为参数使用map和filter,实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map、rece和filter的使用,具体可以查看之前的文章:
五分钟带你了解map、rece和filter
我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化:
使用 import语句引入一个Python模块 ,我们可以用.来访问模块中的函数或者是类。
我们也可以使用from import的语句,单独引入模块内的函数或者是类,而不再需要写出完整路径。使用from import *可以引入模块内所有内容(不推荐这么干)
可以使用as给模块内的方法或者类起别名:
我们可以使用dir查看我们用的模块的路径:
这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件,那么 会覆盖系统自带的math的模块 。这是尤其需要注意的,不小心会导致很多奇怪的bug。
我们来看一个完整的类,相关的介绍都在注释当中
以上内容的详细介绍之前也有过相关文章,可以查看:
Python—— slots ,property和对象命名规范
下面我们来看看Python当中类的使用:
这里解释一下,实例和对象可以理解成一个概念,实例的英文是instance,对象的英文是object。都是指类经过实例化之后得到的对象。
继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ,并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性,并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中,使用import引入,一样可以实现继承。
我们创建一个蝙蝠类:
我们再创建一个蝙蝠侠的类,同时继承Superhero和Bat:
执行这个类:
我们可以通过yield关键字创建一个生成器,每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行:
除了yield之外,我们还可以使用()小括号来生成一个生成器:
关于生成器和迭代器更多的内容,可以查看下面这篇文章:
五分钟带你弄懂迭代器与生成器,夯实代码能力
我们引入functools当中的wraps之后,可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下,在外面包装一层其他的逻辑:
装饰器之前也有专门的文章详细介绍,可以移步下面的传送门:
一文搞定Python装饰器,看完面试不再慌
不知道有多少小伙伴可以看到结束,原作者的确非常厉害,把Python的基本操作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话,那么Python这门语言就算是入门了。
如果你之前就有其他语言的语言基础,我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的,也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法,知道大概有哪些操作,剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。
根据我的经验,在学习一门新语言的前期,不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。
最后,我这里有各种免费的编程类资料,有需要的及时私聊我,回复"学习",分享给大家,正在发放中............
② 在 Python 中使用二维数组
如果你需要使用二维数组,在 Python 中,除了 numpy 这个包之外,最简单的方式就是使用 list 了。你可能认为可以这样构建:
但是请你再仔细想一想,这样做真的没有问题吗?
不要忘记了, Python 一切都是对象 这个问题,对象肯定存在引用的问题,尤其是可变对象。我们试着来改变其中一个元素:
很不幸,不是我们想象的那样,它改变了多个元素。
来看一看 [ [0] * m ] * n 这个表达式,它首先创建 a = [ [0] * 4] ,然后构造 array = [a] * 3 ,这里 array 里面是 a 的 3 个引用。
正确的构造,应该使用 列表推导式 ,而且非常 Pythonic :
③ python怎么使用
Python是一种计算机程序设计语言,也是人工智能时代的语言,初的时候是被设计用于编写自动化脚本,但是现在随着版本的不断更新以及其他功能的添加,现在 Python已经被广泛的应用于ー些大型开发上面。在少儿编程领域,Python也逐渐成为孩子们深入系统学习编程的基础语言。
④ python编程中/与//如何使用有什么不同
在学习Python或者使用Python进行工作的时候,大家应该都看到过“/”和“//”,它们是Python算术运算符中比较常用的两个运算符,那么Python语言中/与//的区别是什么?如果你还不清楚,这篇文章千万不要错过。
Python语言中/与//的区别是什么?
在Python中/表示浮点整除法,返回浮点结果,也就是结果为浮点数;而//在Python中表示整数除法,返回大于结果的一个最大的整数,意思就是除法结果向下取整。
举例:
print("6 // 4 = " + str(6 // 4))
print("6 / 4 =" + str(6 / 4))
结果:
6 // 4 = 1
6 / 4 =1.5
Python算术运算符
以下假设变量a=10,变量b=21:
运算符+:加-两个对象相加,实例a+b输出结果31。
运算符-:减-得到负数或是一个数减去另一个数,实例a-b输出结果-11。
运算符*:乘-两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串,实例a*b输出结果210。
运算符/:除-x除以y,实例b/a输出结果2.1。
运算符%:取模-返回除法的余数,b%a输出结果1。
运算符**:幂-返回x的y次幂,a**b为10的21次方。
运算符//:取整除-向下取接近商的整数,实例>>> 9//2 4 >>> -9//2 -5。
⑤ python中字典的使用方法怎么样的
dict全称dictionary,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。
举个例子,假设要根据同学的名字查找对应的成绩,如果用list实现,需要两个list:
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
scores = [95, 75, 85]
给定一个名字,要查找对应的成绩,就先要在names中找到对应的位置,再从scores取出对应的成绩,list越长,耗时越长。
如果用dict实现,只需要一个“名字”-“成绩”的对照表,直接根据名字查找成绩,无论这个表有多大,查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下:
>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95
把数据放入dict的方法,除了初始化时指定外,还可以通过key放入:
>>> d['Adam'] = 67
>>> d['Adam']
67
由于一个key只能对应一个value,所以,多次对一个key放入value,后面的值会把前面的值冲掉:
>>> d['Jack'] = 90
>>> d['Jack']
90
>>> d['Jack'] = 88
>>> d['Jack']
88
如果key不存在,dict就会报错:
>>> d['Thomas']
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in KeyError: 'Thomas'
要避免key不存在的错误,有两种办法,一是通过in判断key是否存在:
>>> 'Thomas' in dFalse
二是通过dict提供的get()方法,如果key不存在,可以返回None,或者自己指定的value:
>>> d.get('Thomas')
>>> d.get('Thomas', -1)
-1
要删除一个key,用pop(key)方法,对应的value也会从dict中删除:
>>> d.pop('Bob')
75
>>> d
{'Michael': 95, 'Tracy': 85}
⑥ python类的定义与使用是什么
1、类概念的引入
如果了解了面向对象之后,接下来由客观世界中的对象拓展到计算机中的对象,再对客观世界中的对象进行特征和行为的提取,从而拓展到计算机中对象的属性和方法的提取,最终采用抽象提取计算机中对象的共同属性和方法,形成类。
在客观世界中,对象是指人们在行动或思考时作为目标的事物。例如,买车、买房、买包,这些都具有购买的目标,这些目标就是购买对象。万事万物皆是对象,对象分为有形对象和无形对象。有形对象是人们看得见、摸得着的对象。无形对象是人们看不见、摸不着的对象,但它也是人们行动或思考的目标,也属于对象,如记忆、计划等。
在计算机中,对象是客观世界中的对象在计算机中的映射。例如,一条狗是客观世界中的对象,它有品种、名字和年龄等数据信息。但是在计算机软件开发研究的过程中,注重的是它的品种、年龄等信息。由此可见,客观世界中的对象要映射到计算机中需要进行筛选。
计算机中对象的内涵包括以下三个方面:
①对象具有唯一性。每个对象都有自身唯一的标识,并且它的标识在其整个生命周期中都不会改变。不同的对象有不同的标识。
②对象是构成软件系统的一个基本单位。面向对象编程是以对象为导向,以对象为目标的,也就是说,软件系统是基于对象的。
③对象是属性和方法的统一体。描述一个人,姓名、年龄是描述他的属性数据,跳舞、唱歌是他的操作方法,属性和方法构成了计算机中的对象。
由上文可知,客观世界中的对象的特征映射为计算机中的对象的属性,行为映射为方法。
2、由抽象获得类
抽象是一个提取各种对象共同特征和行为的一个过程。例如,两支笔,它们有共同的颜色、材质,它们都能写字、画画,即有共同的特征和行为。提取共同特征和行为之后,就可以总结出笔的概念。拓展到计算机中的对象,就是用抽象提取对象的共同属性和方法,从而形成类。
类是具有相同属性和方法的一组对象的集合。在Python中,对象是类的实例,类是对象的抽象。
3、定义类
定义类的语法和定义函数的语法类似,定义函数使用的关键字是def,而定义类使用的关键字是class。定义类的基本语法格式如下:
class 类名:
pass
以定义一个最简单的类为例,这里定义了一个类名为Cat的类,它是“空”的,仅仅展示了定义类的基本语法:
>>>classCat:
...pass
...
以上就是Python中类的概念,更多关于Python的基础性知识点可以看下这个更加直观视频教程:网页链接,希望我的回答能帮到你。
⑦ python中def怎么用
python中def意思是声明函数。
Python 使用def 开始函数定义,紧接着是函数名,括号内部为函数的参数,内部为函数的 具体功能实现代码,如果想要函数有返回值, 在expressions 中的逻辑代码中用 return 返回。
expressions
实例def function():
print('This is a function')
a = 1+2
print(a)
相关内容:
function 的函数,函数没有不接受参数,所以括号内部为空,紧接着就是 函数的功能代码。如果执行该脚本,发现并没有输出任何输出,因为我们只定义了函数,而并没有执行函数。 这时我们在 Python 命令提示符中输入函数调用 function(), 注意这里调用函数的括号不能省略。
那么函数内部的功能代码将会执行,输出结果:This is a function。
⑧ python 可以怎么使用
Python属于工具类语言,在Linux系统下安装Python工具,就可以进行使用:
1.下载Python安装包。
2.解压Python安装包。
tar -xzf Python-2.7.3.tgz
3.在Python-2.7.3 根目录下运行。
./configure
#configure 命令执行完之后,会生成一个 Makefile 文件,这个 Makefile主要是被下一步的 make 命令所使用。
4.编译Python源代码并安装。
make&&make install
5.安装完之后,执行python命令。
[admin@bej301441 bin]$ which python
/usr/local/bin/python
6.执行which python 命令,默认的python是在/usr/local/bin/python目录下。
⑨ Python中定义函数的使用方法
4.6. 定义函数
我们可以创建一个用来生成指定边界的斐波那契数列的函数:
>>> def fib(n): # write Fibonacci series up to n
... """Print a Fibonacci series up to n."""
... a, b = 0, 1
... while a < n:
... print(a, end=' ')
... a, b = b, a+b
... print()
...
>>> # Now call the function we just defined:
... fib(2000)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597
关键字 def 引入了一个函数 定义。在其后必须跟有函数名和包括形式参数的圆括号。函数体语句从下一行开始,必须是缩进的。
函数体的第一行语句可以是可选的字符串文本,这个字符串是函数的文档字符串,或者称为 docstring。(更多关于 docstrings 的信息请参考 文档字符串) 有些工具通过 docstrings 自动生成在线的或可打印的文档,或者让用户通过代码交互浏览;在你的代码中包含 docstrings 是一个好的实践,让它成为习惯吧。
函数 调用 会为函数局部变量生成一个新的符号表。确切的说,所有函数中的变量赋值都是将值存储在局部符号表。变量引用首先在局部符号表中查找,然后是包含函数的局部符号表,然后是全局符号表,最后是内置名字表。因此,全局变量不能在函数中直接赋值(除非用 global 语句命名),尽管他们可以被引用。
函数引用的实际参数在函数调用时引入局部符号表,因此,实参总是 传值调用 (这里的 值 总是一个对象 引用 ,而不是该对象的值)。[1] 一个函数被另一个函数调用时,一个新的局部符号表在调用过程中被创建。
一个函数定义会在当前符号表内引入函数名。函数名指代的值(即函数体)有一个被 Python 解释器认定为 用户自定义函数 的类型。 这个值可以赋予其他的名字(即变量名),然后它也可以被当作函数使用。这可以作为通用的重命名机制:
>>> fib
>>> f = fib
>>> f(100)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
如果你使用过其他语言,你可能会反对说:fib 不是一个函数,而是一个方法,因为它并不返回任何值。事实上,没有 return 语句的函数确实会返回一个值,虽然是一个相当令人厌烦的值(指 None )。这个值被称为 None (这是一个内建名称)。如果 None 值是唯一被书写的值,那么在写的时候通常会被解释器忽略(即不输出任何内容)。如果你确实想看到这个值的输出内容,请使用 print() 函数:
⑩ python中re.compile函数的使用
python通过re模块提供对正则表达式的支持。使用re的一般步骤是
1.先使用re.compile()函数,将正则表达式的字符串形式编译成Pattern实例。
2.然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果(一个match实例),最后使用Match实例获得信息,进行其他的操作。
举一个简单的例子,在寻找一个字符串中所有的英文字符:
import re
pattern = re.compile(‘[a-zA-Z]')
result = pattern.findall('as3SiOP')
print result