php怎么替换成正则，Python好学吗？
当然容易学，作为一门脚本语言，Python设计之初就是面向大众，降低编程入门的门槛，语法灵活、易学易懂，对于小白或零基础的开发者也非常适合，下面我简单介绍一下Python的学习过程，感兴趣的朋友可以尝试一下：
01Python编程资料菜鸟教程
这是一个非常不错的在线编程学习网站，针对Python提供了非常基础的入门教程，内容全面、循序渐进，对于初学者来说，可以说是非常合适，一目了然，除此之外，还自带有在线练习环境，非常不错：
廖雪峰官网
这也是一个非常不错的编程学习网站，所有教程都是以文档的形式在线免费学习（包括Python），内容基础全面，章节安排合理，循序渐进，涉及面广，对于小白或零基础的开发者来说，可以说是非常不错的入门网站：
B站
这是一个资料非常丰富的视频网站，不仅仅只是娱乐八卦，B站针对Python学习也提供了大量免费、优质的教程资源，基础入门、高阶深入、项目示例等都有广泛涉及，不管是对于零基础的小白还是有一定经验的开发者，都是一个非常不错的学习网站：
02Python编程软件VS Code
这是一个非常不错的轻量级代码编辑器，免费、开源、跨平台，在个人桌面端有着非常高的欢迎度，智能补全、代码高亮、语法提示等功能非常不错，安装Python插件后，也可直接调试运行Python，对于初学者或零基础的小白来说，非常容易学习和掌握：
PyCharm
这是一个非常专业的Python开发软件，相比较轻量级的VS Code来说，PyCharm支持代码分析、代码重构、单元测试等高级功能，除此之外，还自带有许多工程模板，可以快速开发flask、django等应用，对于大型项目管理和维护来说，是一个非常不错的软件：
03Python高阶深入作为一门胶水型语言，Python应用的领域非常广，人工智能、机器学习、数据分析、网络爬虫、测试运维、Web开发等都有涉及，每个方面都投入精力，显然是不可能的，选择一两个有前景自己又感兴趣的方向坚持下去，多做项目，积累经验，不断提升自己：
目前，就分享这么多吧，Python对于零基础的开发者或小白来说，容易学习，这是肯定的，但想学精学深就不容易了，需要做大量的项目，积累经验，网上也有相关资料和教程，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
python会取代php吗？
先给个人意见，Python不会取代PHP，至少我认为Go作为后端语言更可能取代PHP。
Python：Python是后端编程的最流行选择之一。它是相对较新的并且具有大量的库支持。PHP：PHP进入市场已有很长时间，并且直到今天仍被广泛使用。例如，Facebook在最初的日子里就有大量的后端使用PHP开发。PHP是一个优秀的后端编程语言PHP最重要是作为后端优秀框架的编程语言而存在，那我们到底要学习哪个后端框架？有这么多新的编程语言提供了如此多的功能、库和框架，如何真正决定要学习哪种Web框架？我们将尝试比较两种最受欢迎的后端编程语言——Python和PHP。
在进行比较之前，让我们首先列出比较点，这将大大影响我们对Web框架的选择：
易于学习：这可以说是决定使用哪种Web框架的最重要参数之一。如果编程语言很难学习，那么花时间在上面就没有意义了。今天，出于所有实际目的，开发人员时间比执行时间更重要。社区支持：让我们面对现实吧-我们所有人都在bug方面挣扎，我们在编写程序时都遇到问题，我们都在StackOverflow和其他论坛上在线寻求支持。如果特定的编程语言不为人所知，并且几乎没有社区支持，那么最好不要使用它。文档：就像社区支持一样，至关重要的是，编程语言/框架必须有足够的文档供开发人员学习和理解细微差别。库支持：如果广泛使用编程语言，将会有更多的开发人员为特定语言开发库。结果，开发变得更加容易。速度：服务器端应用程序可能需要高容错能力和低延迟。因此，重要的是要查看哪种语言在执行时间上更快。调试：编程语言的选择还应取决于该语言可用的可用调试工具。缺少良好的调试工具意味着开发人员将花费更多的时间进行调试，这实际上并不是最有效地利用时间。PHP与Python各项比较毫无疑问，Python更容易学习。Python是一种通用的编程语言，可以很快被使用。实际上，Python非常容易上手，以至于大多数初学者的编程课程现在都使用Python编程语言来教授编程的基础知识。与其他编程语言相比，Python程序更短，更易于编写，因此，它已成为许多应用程序的首选。与用其他编程语言编写的相同代码相比，语法简单得多，并且代码极易读。
另一方面，PHP并不是要成为通用语言。它是专门为Web应用程序设计的，该Web应用程序肯定比简单的独立程序复杂得多。结果，与学习Python相比，学习PHP花费了更多时间。
对于社区支持而言，Python和PHP都具有出色的社区支持。PHP进入市场已经有一段时间了，特别是对于开发Web应用程序。所以有一个庞大的PHP开发人员社区随时准备提供支持。
Python社区支持非常出色，这很明显可以看得出来，如机器学习框架Tensorflow，Web框架Django、flask等，从这个角度看Python和PHP没有一个是明显的赢家。
PHP 5.x版本的运行速度很慢，需要花费大量时间。但是，新版本的PHP 7.x极其快速，几乎比典型的Python程序快3倍。在性能关键型应用程序中，速度通常成为重要因素。例如，在每天获得一百万次点击的核心银行系统中，延迟3次可能会对整体系统性能产生重大影响。因此，谈论速度，PHP远远胜过Python。
但是，必须注意的是，对于大多数简单的应用程序，规模很小，因此没有太多明显的时间滞后。例如，出于所有实际目的，假设应用程序对延迟不是至关重要的，则10毫秒与30毫秒相差无几。
而Python提供了一个功能强大的调试器，称为PDB（Python调试器）。PDB有据可查，易于使用，即使对于初学者也是如此。另一方面，PHP提供XDebug包进行调试。PDB和XDebug都提供了最常用的调试功能-断点，堆栈，路径映射等。Python和PHP两者从这个角度看其实都很相似。
总体而言，如果你选择后端语言，可能Go是未来更好的选择，毕竟速度和生态摆在那里，如果想学得更多，可以兼顾学习Python，因为Python目前生态环境很好，无论是日常快速开发还是机器学习工程都很不错。
有什么冷门但好用的软件呢？
Essentialpim PRO:日程管理和知识管理的大神级软件，惠普、三星、佳能等知名公司的选择。不但可以当做日程管理软件，还可以作为知识管理软件：
独立数据库，确保安全。多端通过wifi同步：
该软件得到国际大牌公司认可：
这样一款软件，价格并不高。
当然，如果你愿意，可以选择河蟹版。
说完了传统知识管理软件，还有时下比较热门的双链笔记软件：
简单了解一下什么是双链笔记，不需要搞懂复杂概念，和热门的知识管理软件NOTION做一个比较：
据说，roam edit未来的发展空间和底层架构都比NOTION大整整一圈。
Roam到底能做什么，能解决什么问题？
简单来说，就是：让知识能用
类似下面的图：
为什么这样的图能让知识更有效呢？
看下图案例（软件-全世界的界面）：
知识之间、信息之间建立关联，只要知道任何一个关键点，就能顺藤摸瓜的构建整个知识大厦。
这才是真正的有用、能用的知识。
软件界面（太复杂，拉轰仅仅在初步摸索阶段）：
XYplorer：文件管理的超冷门超强大软件一位大V这样评价它：
看看它酷炫又实用的界面：
当然还可以选择以下软件：
qdir
qttabbar+clover
one commander
tc
讯读PDF:拉轰目前认为最好的PDF软件，没有之一
下面的思维导图是目前的推荐软件：
拉轰出品，必属精品
谁帮忙写个正刚表达示？
不同的程序用的正则表达式是不一样的，我给你说一个思路，你根据思路修改就行。
正则：php/[^/]+/[^/]+/
[^/] 是除了符号/之外的单个字符
[^/]+ 是多个除了/之外的字符
思路：
php/(后面跟着几个非/字符)/(后面跟着几个非/字符)/
python一般用来做什么？
为什么这么多人在学Python呢？很多小白都听说Python很火，简单易学，学起来很容易，学习周期短，可是为啥要学Python呢？，下面谈谈我对Python的感悟。
在PC时代大量的嵌入式的设备，底层的代码，底层原理，以及底层逻辑运用，以及桌面的应用都是用C、C++实现的，毋庸置疑它们是最接近底层，对底层有着强大的解释说服力，也是最早的、最快的。随着2000年电商的大规模的兴起，多数人融入到这个大家庭中，逐渐地从PC时代过度到互联网时代，Java开始王者归来，再加上2010移动互联网的爆发Android开始风靡起来，Java更是如日中天，走向了辉煌。那我们现在为什么要学习Python呢？Python到底是用来干什么的？1、Web开发Python的诞生历史比Web还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发，大大提高了做web开发人员的效率。Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快，加快了时代的发展。常用的web开发框架有：Django、Flask、Tornado 等。许多知名的互联网企业或者小型公司将Python作为主要开发语言：豆瓣、知乎、果壳网、Google、NASA、YouTube、Facebook……由于后台服务器的通用性，除了狭义的网站之外，很多App和游戏的服务器端也同样用 Python实现，来运行，完成相应的工作。一个Web应用的本质就是：浏览器发送一个HTTP请求；服务器收到请求，生成一个HTML文档；服务器把HTML文档作为HTTP响应的Body发送给浏览器；浏览器收到HTTP响应，从HTTP Body取出HTML文档并显示。所以，最简单的Web应用就是先把HTML用文件保存好，用一个现成的HTTP服务器软件，接收用户请求，从文件中读取HTML，返回。Apache、Nginx、Lighttpd等这些常见的静态服务器就是干这件事情的，完成这些事情的。如果要动态生成HTML，就需要把上述步骤自己来实现。不过，接受HTTP请求、解析HTTP请求、发送HTTP响应都是苦力活，如果我们自己来写这些底层代码，还没开始写动态HTML呢，就得花个把月去读HTTP规范。正确的做法是底层代码由专门的服务器软件实现，我们用Python专注于生成HTML文档。因为我们不希望接触到TCP连接、HTTP原始请求和响应格式，所以，需要一个统一的接口，让我们专心用Python编写Web业务。这个接口就是WSGI：Web Server Gateway Interface。（Web服务器网关接口）wsgi就是一种规范，它定义了使用web应用程序与Python编写的web服务器程序之间的接口格式。无论多么复杂的Web应用程序，入口都是一个WSGI处理函数。HTTP请求的所有输入信息都可以通过environ获得，HTTP响应的输出都可以通过start_response()加上函数返回值作为Body。WSGI接口定义非常简单，它只要求Web开发者实现一个函数，就可以响应HTTP请求。我们来看一个最简单的Web版本的“Hello，web!”：上面的application()函数就是符合WSGI标准的一个HTTP处理函数，它接收两个参数：environ：一个包含所有HTTP请求信息的dict对象；start_response：一个发送HTTP响应的函数。在application()函数中，调用：就发送了HTTP响应的Header，注意Header只能发送一次，也就是只能调用一次start_response()函数。start_response()函数接收两个参数，一个是HTTP响应码，一个是一组list表示的HTTP Header，每个Header用一个包含两个str的tuple表示。通常情况下，都应该把Content-Type头发送给浏览器。其他很多常用的HTTP Header也应该发送。然后，函数的返回值'<h1>Hello, web!</h1>'将作为HTTP响应的Body发送给浏览器。有了WSGI，我们关心的就是如何从environ这个dict对象拿到HTTP请求信息，然后构造HTML，通过start_response()发送Header，最后返回Body。了解了WSGI框架，我们发现：其实一个Web App，就是写一个WSGI的处理函数，针对每个HTTP请求进行响应。但是如何处理HTTP请求不是问题，问题是如何处理100个不同的URL。由于用Python开发一个Web框架十分容易，所以Python有上百个开源的Web框架。各种Web框架的优缺点自己去了解一下就可以了，直接选择一个比较流行的Web框架——Flask来使用。除了Flask，常见的Python Web框架还有：Django：全能型Web框架；web.py：一个小巧的Web框架；Bottle：和Flask类似的Web框架；Tornado：Facebook的开源异步Web框架。做一个游戏2、网络爬虫许多人对编程的热情始于好奇，终于停滞，小有成就就止步于此。距离真枪实干做开发有技术差距，也无人指点提带，也不知当下水平能干嘛？就在这样的疑惑循环中，编程技能止步不前，而爬虫是最好的进阶方向之一。网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容，现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了，如：从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择；对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯；爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云；按条件筛选获得豆瓣的电影书籍信息并生成表格……应用实在太多，几乎每个人学习爬虫之后都能够通过爬虫去做一些好玩有趣有用的事。例子：爬取网络上的歌曲3、人工智能人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢？因为Python有很多库很方便做人工智能，比如numpy, scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。人工智能的核心算法大部分还是依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到，所有c/c++和P相结合就可以实现人工智能。4、Python的其他应用举例系统编程：提供API，能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。图形处理：有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。数学处理：NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。文本处理：Python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用Python进行XML程序的开发。数据库编程：程序员可通过遵循PythonDB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与MicrosoftSQLServer，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。Python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。网络编程：提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet及BitTorrent.Google都在广泛地使用它。Web编程：应用的开发语言，支持最新的XML技术。多媒体应用：Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。黑客编程： Python有一个hack的库，内置了你熟悉的或不熟悉的函数，但是缺少成就感。以上内容分享自华为云社区《【云驻共创】你知道在未来Python主要的运用途径和领域吗？》，作者：楠羽。