1、python处理字符串非常简单，获取url最后一个/之后的字符串，使用字符串函数rindex得到最后一个/位置，然后再对url字符串进行切片就可以得到url最后一个/后的字符串
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2、代码：
url = ''
ri = url.rindex('/')
ss = url[ri + 1:]
print(ss)
3、输出果：
1242758094522051179.html
4、函数说明：
rindex(...)
S.rindex(sub[,
start[,
end]])
-
int
从字符串右则查找指字符串，sub要查找了内容，start起始位置，end结束位置，函数返回位置。
5、字符串切片说明：
str[start:end]
获取字符串以start开始位置end位置之前的字符结束的字符，如果start为空为从字符串起始开始，如果end为空则到字符串末尾。以示例中代码为例url[ri
+
1:]就是取url中ri+1位置到url结尾的子字符串。
有阶乘函数，Numpy中，mat必须是2维的,但是array可以是多维的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。
在numpy中matrix的主要优势是：相对简单的乘法运算符号。例如，a和b是两个matrices，那么a*b，就是矩阵积。
若a=mat([1,2,3]) 是矩阵，则 a.A 则转换成了数组，反之，a.M则转换成了矩阵。
扩展资料：
常用的Numpy运算：
取矩阵中的某一行 ss[1,:] 或该行的某两列 ss[1,0:2]
将数组转换成矩阵 randMat=mat(random.rand(4,4))
矩阵求逆 randMat.I
单位阵 eye(4)
零矩阵 zeros((x,y)) 建立x行y列的零矩阵。
最大值和最小值 a.max(),a.min() ,而a.max(0) 表示按列选取每列的最大值。最大/小元素的下标 a.argmax(),a.argmin()
#作为方法x.sum() #所有元素相加x.sum(axis=0) #按列相加x.sum(axis=1) #按行相加#作为函数sum(a,axis=0)ss.mean()
mean(a,axis=0(或1)) #按列或行求均值var(a)var(a,axis=0(或1)) #按列或行求方差。
std(a)std(a,axis=0(或1)) #按列或行求标准差ss.T或ss.transpose() #转置。
函数缺少返回值。print(ss,hub(ss, 3)) 对于组合数据类型的全局变量,如果在函数内部没有被真实创建的同名变量,则函数内部不可以直接使用并修改全局变量的值 .Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，[2]随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
python中有很多字符串连接方式，今天在写代码，顺便总结一下：
最原始的字符串连接方式：str1 + str2
python 新字符串连接语法：str1, str2
奇怪的字符串方式：str1 str2
% 连接字符串：‘name:%s; sex: ' % ('tom', 'male')
字符串列表连接：str.join(some_list)
第一种，想必只要是有编程经验的人，估计都知道，直接用 “+” 来连接两个字符串：
'Jim' + 'Green' = 'JimGreen'
第二种比较特殊，如果两个字符串用“逗号”隔开，那么这两个字符串将被连接，但是，字符串之间会多出一个空格：
'Jim', 'Green' = 'Jim Green'
第三种也是 python 独有的，只要把两个字符串放在一起，中间有空白或者没有空白：两个字符串自动连接为一个字符串：
'Jim''Green' = 'JimGreen'
'Jim' 'Green' = 'JimGreen'
第四种功能比较强大，借鉴了C语言中 printf 函数的功能，如果你有C语言基础，看下文档就知道了。这种方式用符号“%”连接一个字符串和一组变量，字符串中的特殊标记会被自动用右边变量组中的变量替换：
'%s, %s' % ('Jim', 'Green') = 'Jim, Green'
第五种就属于技巧了，利用字符串的函数 join 。这个函数接受一个列表，然后用字符串依次连接列表中每一个元素：
var_list = ['tom', 'david', 'john']
a = '###'
a.join(var_list) = 'tom###david###john'
其实，python 中还有一种字符串连接方式，不过用的不多，就是字符串乘法，如：
a = 'abc'
a * 3 = 'abcabcabc'
方法一：
mylist = set(say) #say为所要统计的列表
for item in mylist: #将列表中的元素无重复的抽取出来，赋值给另一个列表
print item + str( say.count(item)) #list.count(item) 输出item在list中出现的次数
方法二：
counts = { } #字典
for x in time_zones: #time_zones 为列表
if x in counts:
counts[x] += 1
else:
counts[x] = 1
print counts
方法三：
（Series与Datafram用法相同）
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from pandas import Series
ss = Series(['Tokyo', 'Nagoya', 'Nagoya', 'Osaka', 'Tokyo', 'Tokyo'])
ss.value_counts() #value_counts 直接用来计算series里面相同数据出现的频率
扩展资料：
python函数的其他高级用法
1.使用函数变量：
Python 的函数也是一种值：所有函数都是 function 对象，这意味着可以把函数本身赋值给变量，就像把整数、浮点数、列表、元组赋值给变量一样。
2.使用函数作为函数形参：
有时候需要定义一个函数，该函数的大部分计算逻辑都能确定，但某些处理逻辑暂时无法确定，这意昧着某些程序代码需要动态改变，如果希望调用函数时能动态传入这些代码，那么就需要在函数中定义函数形参，这样即可在调用该函数时传入不同的函数作为参数，从而动态改变这段代码。
3.使用函数作为返回值：
程序中，定义了一个 get_math_func() 函数，该函数将返回另一个函数。接下来在 get_math_func() 函数体内的 ①、②、③ 号粗体字代码分别定义了三个局部函数，最后 get_math_func() 函数会根据所传入的参数，使用这三个局部函数之一作为返回值。
在定义了会返回函数的 get_math_func() 函数之后，接下来程序调用 get_math_func() 函数时即可返回所需的函数。
df.drop_duplicates('item_name')
方法一：
df.drop_duplicates('item_name').count()
方法二：
df['item_name'].nunique()
结果：50
附：nunique()和unique()的区别：
unique()是以 数组形式（numpy.ndarray）返回列的所有唯一值（特征的所有唯一值）
nunique()即返回的是唯一值的个数
比如：df['item_name'].unique()
要求：将下表中经验列将按周统计的转换为经验不限，保留学历
df1['经验'] = df1['经验'].apply(lambda x: '经验不限'+ x[-2:] if '周' in x else x)
#解释：将‘5天/周6个月’变成‘经验不限’，然后保留学历‘本科’
方法二：定义函数
def dataInterval(ss):
if '周' in ss:
return '经验不限'+ ss[-2:]
return ss
df1['经验'] = df1['经验'].apply(dataInterval)
