答: 我所知道的有两种方法。
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第1种方法就是使用Jupyter编写Python代码， 把不同的内容编写在不同的代码块里面，这样的话我们就可以单独运行某一个代码块，而不需运行整个文件；
使用Python进行代码编写时，将其设置为科学模式，并在函数前面添加#%%标志，然后也可以达到一个一个代码块的效果。企业可以单独运行某一个部分。
希望能够帮助到你。
Python中如何实现运算符的重载，即实现例如a+b这样的运算符操作呢？
在C++中可以使用 operator 关键字实现运算符的重载。但是在Python中没有类似这样的关键字，所以要实现运算符的重载，就要用到Python的魔法函数。Python魔法函数是以双下划线开头，双下划线结尾的一组函数。我们在类定义中最常用到的 __init__ 函数就是这样一个魔法函数，它在创建类对象时被自动调用。
下面我们来看个简单的例子。
上述代码示例了几个魔法函数的用法。 __add__ 函数对应了二元运算符+，当执行a+b语句时，python就会自动调用a. add (b)。 对于上述例子中的v1+v2+v3，则相当于调用了(v1. add(v2)). add(v3)。
代码中还有一个在Python类定义经常使用的 __str__ 函数，当使用 str() 时会被调用。print函数对传入的参数都调用了str()将其转换成易读的字符串形式，便于打印输出，因而会调用类定义的__str__函数打出自定义的字符串。
代码中还有一个特殊的 __call__ 函数，该函数在将对象采用函数调用方式使用时被调用, 例如v1()相当于v1. call ()。
以上就是魔法函数的基本使用方法。常见的魔法函数我们可以使用 dir() 函数来查看。
输出结果为：
上述结果中形式为‘__函数名__’的函数为魔法函数，注意有些对象也是这种形式，例如__class__, __module__等, 这些不是魔法函数。具体的魔法函数说明可以参考Python官方说明文档。
以上代码在Python3.6运行通过.
Python函数的参数类型主要包括必选参数、可选参数、可变参数、位置参数和关键字参数，本文介绍一下他们的定义以及可变数据类型参数传递需要注意的地方。
必选参数（Required arguments）是必须输入的参数，比如下面的代码，必须输入2个参数，否则就会报错：
其实上面例子中的参数 num1和num2也属于关键字参数，比如可以通过如下方式调用：
执行结果：
可选参数（Optional arguments）可以不用传入函数，有一个默认值，如果没有传入会使用默认值，不会报错。
位置参数（positional arguments）根据其在函数定义中的位置调用，下面是pow()函数的帮助信息:
x，y，z三个参数的的顺序是固定的，并且不能使用关键字：
输出：
在上面的pow()函数帮助信息中可以看到位置参数后面加了一个反斜杠 / ，这是python内置函数的语法定义，Python开发人员不能在python3.8版本之前的代码中使用此语法。但python3.0到3.7版本可以使用如下方式定义位置参数：
星号前面的参数为位置参数或者关键字参数，星号后面是强制关键字参数，具体介绍见强制关键字参数。
python3.8版本引入了强制位置参数（Positional-Only Parameters），也就是我们可以使用反斜杠 / 语法来定义位置参数了，可以写成如下形式：
来看下面的例子：
python3.8运行：
不能使用关键字参数形式赋值了。
可变参数 (varargs argument) 就是传入的参数个数是可变的，可以是0-n个，使用星号（ * ）将输入参数自动组装为一个元组（tuple）：
执行结果：
关键字参数（keyword argument）允许将任意个含参数名的参数导入到python函数中，使用双星号（ ** ），在函数内部自动组装为一个字典。
执行结果：
上面介绍的参数可以混合使用：
结果：
注意：由于传入的参数个数不定，所以当与普通参数一同使用时，必须把带星号的参数放在最后。
强制关键字参数（Keyword-Only Arguments）是python3引入的特性，可参考：。 使用一个星号隔开：
在位置参数一节介绍过星号前面的参数可以是位置参数和关键字参数。星号后面的参数都是强制关键字参数，必须以指定参数名的方式传参，如果强制关键字参数没有设置默认参数，调用函数时必须传参。
执行结果：
也可以在可变参数后面命名关键字参数，这样就不需要星号分隔符了：
执行结果：
在Python对象及内存管理机制中介绍了python中的参数传递属于对象的 引用传递 （pass by object reference），在编写函数的时候需要特别注意。
先来看个例子：
执行结果：
l1 和 l2指向相同的地址，由于列表可变，l1改变时，l2也跟着变了。
接着看下面的例子：
结果：
l1没有变化！为什么不是[1, 2, 3, 4]呢？
l = l + [4]表示创建一个“末尾加入元素 4“的新列表，并让 l 指向这个新的对象，l1没有进行任何操作，因此 l1 的值不变。如果要改变l1的值，需要加一个返回值：
结果：
下面的代码执行结果又是什么呢？
执行结果：
和第一个例子一样，l1 和 l2指向相同的地址，所以会一起改变。这个问题怎么解决呢？
可以使用下面的方式：
也可以使用浅拷贝或者深度拷贝，具体使用方法可参考Python对象及内存管理机制。这个问题在Python编程时需要特别注意。
本文主要介绍了python函数的几种参数类型：必选参数、可选参数、可变参数、位置参数、强制位置参数、关键字参数、强制关键字参数，注意他们不是完全独立的，比如必选参数、可选参数也可以是关键字参数，位置参数可以是必选参数或者可选参数。
另外，python中的参数传递属于对象的 引用传递 ，在对可变数据类型进行参数传递时需要特别注意，如有必要，使用python的拷贝方法。
参考文档：
--THE END--
正则表达式是一个特殊的字符序列，用于简洁表达一组字符串特征，检查一个字符串是否与某种模式匹配，使用起来十分方便。
在Python中，我们通过调用re库来使用re模块：
import re
下面介绍Python常用的正则表达式处理函数。
re.match函数
re.match 函数从字符串的起始位置匹配正则表达式，返回match对象，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回None。
re.match(pattern, string, flags=0)
pattern：匹配的正则表达式。
string：待匹配的字符串。
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。具体参数为：
re.I：忽略大小写。
re.L：表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境。
re.M：多行模式。
re.S：即 . ，并且包括换行符在内的任意字符（. 不包括换行符）。
re.U：表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依赖于 Unicode 字符属性数据库。
re.X：为了增加可读性，忽略空格和 # 后面的注释。
import re #从起始位置匹配 r1=re.match('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.match('def','abcdefghi') print(r2)
运行结果：
其中，span表示匹配成功的整个子串的索引。
使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。
group(num)：匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。
groups()：返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。
import re s='This is a demo' r1=re.match(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.match(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())
运行结果：
上述代码中的(.*)和(.*?)表示正则表达式的贪婪匹配与非贪婪匹配。
re.search函数
re.search函数扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配，如果匹配成功则返回match对象，否则返回None。
re.search(pattern, string, flags=0)
pattern：匹配的正则表达式。
string：待匹配的字符串。
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。
import re #从起始位置匹配 r1=re.search('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.search('def','abcdefghi') print(r2)
运行结果：
使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。
group(num=0)：匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。
groups()：返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。
import re s='This is a demo' r1=re.search(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.search(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())
运行结果：
从上面不难发现re.match与re.search的区别：re.match只匹配字符串的起始位置，只要起始位置不符合正则表达式就匹配失败，而re.search是匹配整个字符串，直到找到一个匹配为止。
re.compile 函数
compile 函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。
re.compile(pattern[, flags])
pattern：一个字符串形式的正则表达式。
flags：可选，表示匹配模式，比如忽略大小写，多行模式等。
import re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+') r1=r.match('This is a demo') r2=r.match('This is 111 and That is 222',0,27) r3=r.match('This is 111 and That is 222',8,27) print(r1) print(r2) print(r3)
运行结果：
findall函数
搜索字符串，以列表形式返回正则表达式匹配的所有子串，如果没有找到匹配的，则返回空列表。
需要注意的是，match 和 search 是匹配一次，而findall 匹配所有。
findall(string[, pos[, endpos]])
string：待匹配的字符串。
pos：可选参数，指定字符串的起始位置，默认为0。
endpos：可选参数，指定字符串的结束位置，默认为字符串的长度。
import re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+') r1=r.findall('This is a demo') r2=r.findall('This is 111 and That is 222',0,11) r3=r.findall('This is 111 and That is 222',0,27) print(r1) print(r2) print(r3)
运行结果：
re.finditer函数
和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。
re.finditer(pattern, string, flags=0)
pattern：匹配的正则表达式。
string：待匹配的字符串。
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。
import re r=re.finditer(r'\d+','This is 111 and That is 222') for i in r: print (i.group())
运行结果：
re.split函数
将一个字符串按照正则表达式匹配的子串进行分割后，以列表形式返回。
re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])
pattern：匹配的正则表达式。
string：待匹配的字符串。
maxsplit：分割次数，maxsplit=1分割一次，默认为0，不限次数。
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。
import re r1=re.split('\W+','This is 111 and That is 222') r2=re.split('\W+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1) r3=re.split('\d+','This is 111 and That is 222') r4=re.split('\d+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1) print(r1) print(r2) print(r3) print(r4)
运行结果：
re.sub函数
re.sub函数用于替换字符串中的匹配项。
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
pattern：正则中的模式字符串。
repl：替换的字符串，也可为一个函数。
string：要被查找替换的原始字符串。
count：模式匹配后替换的最大次数，默认0表示替换所有的匹配。
import re r='This is 111 and That is 222' # 删除字符串中的数字 r1=re.sub(r'\d+','',r) print(r1) # 删除非数字的字符串 r2=re.sub(r'\D','',r) print(r2)
运行结果：
到此这篇关于Python常用的正则表达式处理函数详解的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！
