Python 提供豐富的字串操作方法，從基本的索引切片到進階的正規表示式，都能有效處理文字資料。startswith、endswith 等方法簡化了字串比對，而 strip 和 split 則方便處理檔案格式，例如解析 /etc/fstab 設定。join 方法則能有效率地合併字串序列，避免中間儲存的效能損耗。正規表示式則提供更強大的模式匹配能力，結合 re 模組，可以處理複雜的字串搜尋、驗證和修改任務。理解正規表示式的基礎語法，例如字元類別、重複修飾符和分組，對於提升程式碼效率至關重要。此外，httpx 函式庫簡化了網頁 API 的互動，其內建的 JSON 序列化和反序列化功能，以及同步和非同步操作支援，使其成為自動化網頁操作的利器。使用顯式客戶端物件管理連線和設定引數，能提升程式碼的可維護性和彈性。最後，結合 RESTful API 的 CRUD 模型，能更有效率地操作網路資源。
字串處理與正規表示式
在 Python 中，字串是一種常見的資料型別，具有豐富的操作方法。除了基本的序列介面外，字串還有許多專屬的方法，特別是在文字分析方面非常有用。
字串索引與切片
Python 的字串支援索引和切片操作，可以方便地存取和操作字串中的字元。
a = "hello"
print(a[:-3]) # 輸出 'he'
print(a[::-1]) # 輸出 'olleh'
內容解密：
a[:-3]表示從字串a的開始到倒數第三個字元之前的切片，因此輸出'he'。a[::-1]表示以步長為 -1 的方式遍歷整個字串，實作了字串的反轉，因此輸出'olleh'。
字串方法
字串具有許多實用的方法，如 startswith、endswith、strip 和 split 等。
print("hello world".endswith("world")) # 輸出 True
print("hello world".endswith(("universe", "world"))) # 輸出 True
filename = "example.tar.gz"
print(filename.endswith((".tgz", ".tar.gz"))) # 檢查檔案是否具有特定的副檔名
內容解密：
endswith方法檢查字串是否以指定的字尾結尾，可以傳入單一字串或元組。- 在檢查檔案副檔名的例子中，傳入元組
(".tgz", ".tar.gz")以匹配多種可能的副檔名。
解析 /etc/fstab 檔案
下面是一個解析 /etc/fstab 檔案的例子，展示瞭如何使用 strip 和 split 方法。
with open("/etc/fstab") as fpin:
for line in fpin:
line = line.rstrip('\n')
line = line.split('#', 1)[0]
if not line:
continue
device, path, fstype, options, freq, passno = line.split()
print(f"Mounting {device} on {path}")
內容解密：
rstrip('\n')去除每行末尾的換行符。split('#', 1)[0]去除註解內容，只保留實際的設定行。split()用於按空白字元分割行內容，將其解析為各個欄位。- 使用格式化字串輸出結果，使其更易讀。
join 方法
join 方法用於將可迭代的字串物件連線起來。
print(' '.join(["hello", "world"])) # 輸出 "hello world"
names = dict(hello=1, world=2)
print(' '.join(names)) # 輸出 "hello world"
print('-*-'.join(str(x) for x in range(3))) # 輸出 "0-*-1-*-2"
內容解密：
' '.join(["hello", "world"])將列表中的字串以空格連線。- 對字典使用
join時，會將字典的鍵連線起來。 - 可以傳入生成器表示式，動態生成序列並連線，避免中間儲存。
正規表示式
正規表示式是一種用於描述字串模式的特殊語法，在 Python 中由 re 模組實作。
import re
pattern = re.compile(r"hello")
print(pattern.match("hello world")) # 匹配成功
內容解密：
- 使用
re.compile編譯正規表示式，生成一個模式物件。 - 可以使用該模式物件進行匹配、查詢和替換等操作。
正規表示式基礎
正規表示式的基本元素包括字元匹配、字元類別和重複修飾符。
import re
# 匹配 "hello"
pattern = re.compile(r"hello")
# 匹配 "hell" 後跟任意一個字元
pattern = re.compile(r"hell.")
# 匹配 "woman" 或 "women"
pattern = re.compile(r"wom[ae]n")
# 匹配任意數字
pattern = re.compile(r"[0-9]")
內容解密：
- 大多數字符代表其本身，如
hello匹配字串"hello"。 .代表任意一個字元。- 方括號
[]用於定義字元類別，如[0-9]匹配任意數字。 - 重複修飾符如
?、*和+用於指定前面的表示式重複的次數。
分組與非捕捉分組
正規表示式支援分組，可以用於捕捉匹配的部分或將部分表示式視為一個整體。
import re
# 使用非捕捉分組匹配 "hello-3" 或 "hello-world-5"
pattern = re.compile(r"(?:[a-z]{2,5}-){1,4}[0-9]")
內容解密：
(?:...)表示非捕捉分組，將括號內的表示式視為一個整體，但不捕捉匹配結果。- 該模式匹配特定的格式，如
"hello-3"或"hello-world-5"。
正規表示式與JSON資料處理
正規表示式是一種強大的字串處理工具，廣泛應用於文字搜尋、驗證和修改等任務中。Python的re模組提供了正規表示式的支援，使得開發者能夠以程式化的方式處理複雜的字串模式。
正規表示式的基本概念
正規表示式是一種特殊的字串，用於描述或匹配一系列符合特定規則的字串。它們可以用來檢查一個字串是否包含某種特定的子字串，或者用來從字串中提取符合特定模式的子字串。
建立正規表示式物件
在Python中，首先需要使用re.compile()函式將一個正規表示式模式編譯成一個正規表示式物件。
import re
reobj = re.compile('ab+a')
搜尋與匹配
正規表示式物件提供了match()和search()兩種方法來進行字串的匹配。match()方法檢查字串的開頭是否符合模式，而search()方法則在整個字串中搜尋第一個符合模式的子字串。
m = reobj.search('hello abba world')
print(m.group()) # 輸出：abba
分組與命名分組
正規表示式支援分組（grouping），可以捕捉符合模式的子字串。透過使用括號()，可以定義分組，並在匹配後提取這些分組。
reobj = re.compile('(a)(b+)(a)')
m = reobj.search('hello abba world')
print(m.group(1)) # 輸出：a
print(m.group(2)) # 輸出：bb
print(m.group(3)) # 輸出：a
詳細解說：
(a)：第一個分組，匹配字元a。(b+)：第二個分組，匹配一個或多個字元b。(a)：第三個分組，再次匹配字元a。
此外，還可以為分組命名，以提高程式碼的可讀性。
reobj = re.compile('(?P<prefix>a)(?P<body>b+)(?P<suffix>a)')
m = reobj.search('hello abba world')
print(m.group('prefix')) # 輸出：a
print(m.group('body')) # 輸出：bb
print(m.group('suffix')) # 輸出：a
詳細解說：
(?P<prefix>a)：命名為prefix的分組，匹配字元a。(?P<body>b+)：命名為body的分組，匹配一個或多個字元b。(?P<suffix>a)：命名為suffix的分組，匹配字元a。
正規表示式的詳細模式
使用re.VERBOSE旗標，可以在正規表示式中加入空白和註解，使其更易讀。
reobj = re.compile(r"""
(?P<prefix>a) # 起始字元，總是一個 a
(?P<body>b+) # 中間部分，可以是任意數量的 b
(?P<suffix>a) # 結尾字元，總是一個 a
""", re.VERBOSE)
m = reobj.search("hello abba world")
print(m.groups()) # 輸出：('a', 'bb', 'a')
詳細解說：
(?P<prefix>a)：匹配起始字元a。(?P<body>b+)：匹配中間的一個或多個字元b。(?P<suffix>a)：匹配結尾字元a。
JSON資料處理
JSON（JavaScript Object Notation）是一種輕量級的資料交換格式，易於閱讀和編寫，也易於機器解析和生成。Python的json模組提供了JSON資料的編碼和解碼功能。
JSON基本操作
使用json.dumps()函式可以將Python物件轉換為JSON格式的字串，而json.loads()函式則可以將JSON格式的字串解析為Python物件。
import json
thing = [{"hello": 1, "world": 2}, None, True]
json_str = json.dumps(thing)
print(json_str) # 輸出：[{"hello": 1, "world": 2}, null, true]
loaded_thing = json.loads(json_str)
print(loaded_thing) # 輸出：[{'hello': 1, 'world': 2}, None, True]
詳細解說：
thing：一個包含字典、None和True的Python列表。json.dumps(thing)：將Python物件轉換為JSON格式的字串。json.loads(json_str)：將JSON格式的字串解析回Python物件。
JSON美化輸出
使用json.dumps()函式的額外引數，可以美化JSON輸出的格式，使其更易讀。
print(json.dumps(loaded_thing, indent=4, sort_keys=True))
詳細解說：
indent=4：設定縮排為4個空格，使輸出更易讀。sort_keys=True：按鍵排序輸出，使輸出更有序。
HTTPX：自動化網頁API的強大工具
許多系統都提供根據網頁的API，而httpx函式庫正是為了自動化這些API而設計的。它不僅易於使用，還具備許多強大的功能。
為何選擇HTTPX？
httpx不支援Python 2，如果您仍在使用Python 2，請考慮升級至較新的版本，因為Python 2已經不再接收安全性更新。- 相較於Python標準函式庫中的HTTP客戶端設施，使用
httpx幾乎總是更好的選擇。它支援彈性的身份驗證、內部序列化和反序列化JSON，並支援同步和非同步操作。 httpx與流行的requests函式庫高度相容。除非您使用了requests中的特殊功能，如特殊的憑證驗證，否則將使用requests的程式碼轉換為使用httpx只需要更改匯入陳述式。
使用客戶端
在httpx中，建議使用明確的客戶端。雖然可以直接使用httpx.get/httpx.post等函式，但這實際上是在使用全域的客戶端物件。
import httpx
# 不建議這樣使用
response = httpx.get('https://example.com')
# 建議使用明確的客戶端
client = httpx.Client()
response = client.get('https://example.com')
為什麼要使用明確的客戶端？
- 避免全域可變分享狀態：使用全域客戶端物件可能會導致難以診斷的錯誤，例如當連線到使用cookie的網站時，不同的部分程式碼可能會覆寫彼此的cookie。
- 便於單元測試：使用明確的客戶端可以更容易地進行模擬，從而簡化單元測試。
- 存取更多功能：某些功能僅在使用明確的客戶端物件時才可存取，例如新增追蹤標頭或自定義使用者代理。
HTTPX的強大功能
- JSON序列化和反序列化：
httpx可以自動處理JSON資料的序列化和反序列化。 - 同步和非同步操作：
httpx支援同步和非同步操作，可以根據您的需求選擇合適的操作方式。 - 彈性身份驗證：
httpx提供了彈性的身份驗證機制，可以輕鬆處理不同的身份驗證需求。
程式碼範例
import httpx
def fetch_data(url):
with httpx.Client() as client:
response = client.get(url)
response.raise_for_status() # 如果HTTP請求傳回了不成功的狀態碼，則引發HTTPError
return response.json()
#### 內容解密：
1. 我們首先匯入了`httpx`模組，這是Python中用於處理HTTP請求的現代函式庫。
2. `fetch_data`函式接受一個URL作為引數，並使用`httpx.Client()`建立一個HTTP客戶端。
3. 使用`client.get(url)`傳送GET請求到指定的URL。
4. `response.raise_for_status()`用於檢查HTTP請求是否成功。如果傳回的狀態碼表示請求失敗（4xx或5xx），則會引發`HTTPError`。
5. 如果請求成功，則使用`response.json()`解析回應內容為JSON格式，並將其傳回。
data = fetch_data('https://api.example.com/data')
print(data)
使用顯式客戶端物件的重要性
在撰寫預期長期維護的程式碼時，使用顯式客戶端物件（Client object）是更好的選擇。這樣做的原因在於，將客戶端物件的初始化與主要邏輯分離，能夠使程式碼更具彈性與可維護性。
為什麼要使用顯式客戶端物件？
使用 httpx.Client() 建立客戶端物件後，所有與 HTTP 請求相關的操作都應透過該物件進行。客戶端物件提供了 .get()、.put()、.post()、.patch() 和 .options() 等方法，涵蓋了常見的 HTTP 請求操作。
客戶端物件作為上下文管理器
客戶端物件可以作為上下文管理器使用，這樣能夠確保在上下文結束時，所有待處理的連線都會被清理。這對於有嚴格使用限制的伺服器尤其重要。
with httpx.Client() as c:
c.get(...)
避免依賴 Python 的參照計數
依賴 Python 的參照計數來關閉連線是危險的。Python 語言並不保證這種行為，而且在某些實作（如 PyPy）中，這種行為並不成立。此外，一些小細節（如客戶端被捕捉為堆積疊追蹤中的區域性變數）就可能阻止參照計數機制正常運作，導致連線長時間未被關閉。
設定客戶端物件的引數
客戶端物件支援多個建構子引數，用於設定請求的預設行為。其中最常用的引數包括：
auth=：用於設定驗證資訊。headers=：用於設定預設的請求標頭。
設定 User-Agent
在測試 Web API 時，在 User-Agent 中加入識別字串是非常有用的。這樣可以透過伺服器日誌區分哪些請求來自測試程式碼。
client = httpx.Client(
headers={'User-Agent': 'Python/MySoftware ' + __version__}
)
Cookie 管理與客戶端憑證
客戶端物件內部維護了一個 CookieJar，可以透過 Client(cookies=cookie_jar) 建構子引數進行設定。這對於需要持久化 Cookie 的場景非常有用，例如實作可重新啟動的 HTTP 會話。
此外，客戶端物件也支援設定客戶端憑證，用於需要憑證驗證的場景。
REST 簡介
REST（Representational State Transfer）是一種鬆散且廣泛應用的網路資源表示標準。它常用於將資料函式庫結構直接對映到 Web 上，此時常被稱為 CRUD 模型（Create, Retrieve, Update, Delete）。
RESTful 操作與 HTTP 方法
- Create：通常使用
POST方法實作。 - Retrieve：使用
GET方法實作，大多數情況下是唯讀且安全的。 - Update：可以使用
PUT（完整更新）或PATCH（部分更新）方法實作。 - Delete：使用
DELETE方法實作。
使用 httpx 進行 RESTful 操作
httpx 函式庫對 JSON 有特殊的支援，可以方便地進行 JSON 資料的編碼與解碼。
>>> resp = c.put("https://httpbin.org/put", json=dict(hello=5, world=2))
>>> resp.json()['json']
{'hello': 5, 'world': 2}
REST API 的典型用法
一個良好的 REST API 會在回應中包含資源識別符（URL），這些 URL 可以用於進一步的操作。
>>> res = c.get("https://api.github.com/repos/python/cpython/pulls")
>>> commits_url = res.json()[0]['commits_url']
>>> commits = c.get(commits_url).json()
>>> commits[0]['commit']['message'][:40]
'bpo-46104: Fix example broken by GH-3014'