纤细介绍一下python设计模式

Python设计模式是指在Python编程中，常用的一些经典的设计模式，是一种解决特定问题的通用套路。它可以帮助程序员更好地组织和管理代码，提高代码的可复用性和可维护性。

以下是一些常见的Python设计模式：

1. 工厂模式（Factory Pattern）：用于创建对象的模式，将对象的创建过程封装在一个工厂类中，使得对象的创建与使用分离，从而提高代码的可维护性和可扩展性。

2. 单例模式（Singleton Pattern）：用于保证一个类仅有一个实例，并提供一个访问它的全局访问点。

3. 观察者模式（Observer Pattern）：用于处理对象间的一对多关系，当一个对象状态发生改变时，所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新。

4. 装饰器模式（Decorator Pattern）：用于动态地给一个对象添加一些额外的职责，而不需要修改它的代码。

5. 适配器模式（Adapter Pattern）：用于将一个类的接口转换成客户端所期望的另一个接口，从而使得原本不兼容的类可以协同工作。

总之，设计模式是一种经验总结，是程序员们长期实践和总结的经验，可以帮助我们更好地编写高质量的Python代码。

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SQL中regexp_extract函数的匹配模式纤细介绍

regexp_extract函数是SQL中用于提取字符串中指定模式的函数。它的基本语法是：regexp_extract(string, pattern, [index]),其中string是要匹配的字符串，pattern是匹配模式，index表示要提取的匹配结果的位置，该参数可选，默认为1。

匹配模式是用于指定匹配规则的一种表达方式，可以使用正则表达式、非正则表达式等多种方式。它可以包含特殊字符、元字符、限定符等，用于精细描述匹配规则。常见的元字符符号有星号(*)、加号(+)、问号(?)等，常见的限定符有花括号({m,n})、方括号([])等。

使用regexp_extract函数时，需要根据具体的需求去设定匹配模式，以达到精准匹配的目的。例如，匹配以数字开头的字符串，可以使用模式“^\d+”，其中“\d”表示任意数字，“^”表示匹配字符串开头，“+”表示出现一次或多次。

总之，regexp_extract函数的匹配模式是非常纤细的，可以使用各种符号和语法，根据不同的需求实现精细的字符串匹配。

fillna()函数纤细介绍

fillna()函数是pandas库中用于填充缺失值的函数。它可以用不同的方法来填充缺失值，包括用指定的值、用前一个非空缺值、用后一个非空缺值等。下面是fillna()函数的几种用法：

1. 用指定的值填充缺失值：df.fillna(value, inplace=False)
这里的value可以是一个标量值，也可以是一个字典，用于指定每一列要填充的值。

2. 用前一个非空缺值填充：df.fillna(method='ffill', axis=None, inplace=False)
这里的ffill表示forward fill，即用前一个非空缺值填充。axis参数用于指定是按行还是按列进行填充。

3. 用后一个非空缺值填充：df.fillna(method='bfill', axis=None, inplace=False)
这里的bfill表示backward fill，即用后一个非空缺值填充。axis参数用于指定是按行还是按列进行填充。

需要注意的是，fillna()函数默认不会修改原始数据，而是返回一个新的数据副本。如果想要直接修改原始数据，可以将inplace参数设置为True。