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零基礎寫python爬蟲之神器正則表達式

系統 1829 0

接下來準備用糗百做一個爬蟲的小例子。
但是在這之前,先詳細的整理一下Python中的正則表達式的相關內容。
正則表達式在Python爬蟲中的作用就像是老師點名時用的花名冊一樣,是必不可少的神兵利器。

一、 正則表達式基礎
1.1.概念介紹

正則表達式是用于處理字符串的強大工具,它并不是Python的一部分。
其他編程語言中也有正則表達式的概念,區別只在于不同的編程語言實現支持的語法數量不同。
它擁有自己獨特的語法以及一個獨立的處理引擎,在提供了正則表達式的語言里,正則表達式的語法都是一樣的。
下圖展示了使用正則表達式進行匹配的流程:

零基礎寫python爬蟲之神器正則表達式_第1張圖片

正則表達式的大致匹配過程是:
1.依次拿出表達式和文本中的字符比較,
2.如果每一個字符都能匹配,則匹配成功;一旦有匹配不成功的字符則匹配失敗。
3.如果表達式中有量詞或邊界,這個過程會稍微有一些不同。

下圖列出了Python支持的正則表達式元字符和語法:??

零基礎寫python爬蟲之神器正則表達式_第2張圖片

1.2. 數量詞的貪婪模式與非貪婪模式

正則表達式通常用于在文本中查找匹配的字符串。
貪婪模式,總是嘗試匹配盡可能多的字符;
非貪婪模式則相反,總是嘗試匹配盡可能少的字符。
Python里數量詞默認是貪婪的。
例如:正則表達式"ab*"如果用于查找"abbbc",將找到"abbb"。
而如果使用非貪婪的數量詞"ab*?",將找到"a"。

1.3. 反斜杠的問題

與大多數編程語言相同,正則表達式里使用"\"作為轉義字符,這就可能造成反斜杠困擾。
假如你需要匹配文本中的字符"\",那么使用編程語言表示的正則表達式里將需要4個反斜杠"\\\\":
第一個和第三個用于在編程語言里將第二個和第四個轉義成反斜杠,
轉換成兩個反斜杠\\后再在正則表達式里轉義成一個反斜杠用來匹配反斜杠\。
這樣顯然是非常麻煩的。
Python里的原生字符串很好地解決了這個問題,這個例子中的正則表達式可以使用r"\\"表示。
同樣,匹配一個數字的"\\d"可以寫成r"\d"。
有了原生字符串,媽媽再也不用擔心我的反斜杠問題~

二、 介紹re模塊

2.1.? Compile

Python通過re模塊提供對正則表達式的支持。
使用re的一般步驟是:
Step1:先將正則表達式的字符串形式編譯為Pattern實例。
Step2:然后使用Pattern實例處理文本并獲得匹配結果(一個Match實例)。
Step3:最后使用Match實例獲得信息,進行其他的操作。
我們新建一個re01.py來試驗一下re的應用:

復制代碼 代碼如下:

# -*- coding: utf-8 -*-?
#一個簡單的re實例,匹配字符串中的hello字符串???
#導入re模塊?
import re?
# 將正則表達式編譯成Pattern對象,注意hello前面的r的意思是“原生字符串”?
pattern = re.compile(r'hello')?
# 使用Pattern匹配文本,獲得匹配結果,無法匹配時將返回None?
match1 = pattern.match('hello world!')?
match2 = pattern.match('helloo world!')?
match3 = pattern.match('helllo world!')???
#如果match1匹配成功?
if match1:?
??? # 使用Match獲得分組信息?
??? print match1.group()?
else:?
??? print 'match1匹配失??!'?
#如果match2匹配成功?
if match2:?
??? # 使用Match獲得分組信息?
??? print match2.group()?
else:?
??? print 'match2匹配失?。??
#如果match3匹配成功?
if match3:?
??? # 使用Match獲得分組信息?
??? print match3.group()?
else:?
??? print 'match3匹配失?。??

可以看到控制臺輸出了匹配的三個結果:

零基礎寫python爬蟲之神器正則表達式_第3張圖片

下面來具體看看代碼中的關鍵方法。
★ re.compile(strPattern[, flag]):
這個方法是Pattern類的工廠方法,用于將字符串形式的正則表達式編譯為Pattern對象。
第二個參數flag是匹配模式,取值可以使用按位或運算符'|'表示同時生效,比如re.I | re.M。
另外,你也可以在regex字符串中指定模式,
比如re.compile('pattern', re.I | re.M)與re.compile('(?im)pattern')是等價的。
可選值有:
??? re.I(全拼:IGNORECASE): 忽略大小寫(括號內是完整寫法,下同)
?? re.M(全拼:MULTILINE): 多行模式,改變'^'和'$'的行為(參見上圖)
??? re.S(全拼:DOTALL): 點任意匹配模式,改變'.'的行為
??? re.L(全拼:LOCALE): 使預定字符類 \w \W \b \B \s \S 取決于當前區域設定
??? re.U(全拼:UNICODE): 使預定字符類 \w \W \b \B \s \S \d \D 取決于unicode定義的字符屬性
??? re.X(全拼:VERBOSE): 詳細模式。這個模式下正則表達式可以是多行,忽略空白字符,并可以加入注釋。

以下兩個正則表達式是等價的:

復制代碼 代碼如下:

# -*- coding: utf-8 -*-?
#兩個等價的re匹配,匹配一個小數?
import re?
a = re.compile(r"""\d +? # the integral part
?????????????????? \.??? # the decimal point
?????????????????? \d *? # some fractional digits""", re.X)?
b = re.compile(r"\d+\.\d*")?
match11 = a.match('3.1415')?
match12 = a.match('33')?
match21 = b.match('3.1415')?
match22 = b.match('33')??
if match11:?
??? # 使用Match獲得分組信息?
??? print match11.group()?
else:?
??? print u'match11不是小數'?
if match12:?
??? # 使用Match獲得分組信息?
??? print match12.group()?
else:?
??? print u'match12不是小數'?
if match21:?
??? # 使用Match獲得分組信息?
??? print match21.group()?
else:?
??? print u'match21不是小數'?
if match22:?
??? # 使用Match獲得分組信息?
??? print match22.group()?
else:?
??? print u'match22不是小數'?

re提供了眾多模塊方法用于完成正則表達式的功能。
這些方法可以使用Pattern實例的相應方法替代,唯一的好處是少寫一行re.compile()代碼,
但同時也無法復用編譯后的Pattern對象。
這些方法將在Pattern類的實例方法部分一起介紹。
如一開始的hello實例可以簡寫為:

復制代碼 代碼如下:

# -*- coding: utf-8 -*-?
#一個簡單的re實例,匹配字符串中的hello字符串?
import re?
?
m = re.match(r'hello', 'hello world!')?
print m.group()?

re模塊還提供了一個方法escape(string),用于將string中的正則表達式元字符如*/+/?等之前加上轉義符再返回

2.2. Match

Match對象是一次匹配的結果,包含了很多關于此次匹配的信息,可以使用Match提供的可讀屬性或方法來獲取這些信息。
屬性:
string: 匹配時使用的文本。
re: 匹配時使用的Pattern對象。
pos: 文本中正則表達式開始搜索的索引。值與Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名參數相同。
endpos: 文本中正則表達式結束搜索的索引。值與Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名參數相同。
lastindex: 最后一個被捕獲的分組在文本中的索引。如果沒有被捕獲的分組,將為None。
lastgroup: 最后一個被捕獲的分組的別名。如果這個分組沒有別名或者沒有被捕獲的分組,將為None。
方法:
group([group1, …]):
獲得一個或多個分組截獲的字符串;指定多個參數時將以元組形式返回。group1可以使用編號也可以使用別名;編號0代表整個匹配的子串;不填寫參數時,返回group(0);沒有截獲字符串的組返回None;截獲了多次的組返回最后一次截獲的子串。
groups([default]):
以元組形式返回全部分組截獲的字符串。相當于調用group(1,2,…last)。default表示沒有截獲字符串的組以這個值替代,默認為None。
groupdict([default]):
返回以有別名的組的別名為鍵、以該組截獲的子串為值的字典,沒有別名的組不包含在內。default含義同上。
start([group]):
返回指定的組截獲的子串在string中的起始索引(子串第一個字符的索引)。group默認值為0。
end([group]):
返回指定的組截獲的子串在string中的結束索引(子串最后一個字符的索引+1)。group默認值為0。
span([group]):
返回(start(group), end(group))。
expand(template):
將匹配到的分組代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g 、\g 引用分組,但不能使用編號0。\id與\g 是等價的;但\10將被認為是第10個分組,如果你想表達\1之后是字符'0',只能使用\g<1>0。
下面來用一個py實例輸出所有的內容加深理解:

復制代碼 代碼如下:

# -*- coding: utf-8 -*-?
#一個簡單的match實例?
?
import re?
# 匹配如下內容:單詞+空格+單詞+任意字符?
m = re.match(r'(\w+) (\w+)(?P .*)', 'hello world!')?
?
print "m.string:", m.string?
print "m.re:", m.re?
print "m.pos:", m.pos?
print "m.endpos:", m.endpos?
print "m.lastindex:", m.lastindex?
print "m.lastgroup:", m.lastgroup?
?
print "m.group():", m.group()?
print "m.group(1,2):", m.group(1, 2)?
print "m.groups():", m.groups()?
print "m.groupdict():", m.groupdict()?
print "m.start(2):", m.start(2)?
print "m.end(2):", m.end(2)?
print "m.span(2):", m.span(2)?
print r"m.expand(r'\g<2> \g<1>\g<3>'):", m.expand(r'\2 \1\3')?
??
### output ###?
# m.string: hello world!?
# m.re: <_sre.SRE_Pattern object at 0x016E1A38>?
# m.pos: 0?
# m.endpos: 12?
# m.lastindex: 3?
# m.lastgroup: sign?
# m.group(1,2): ('hello', 'world')?
# m.groups(): ('hello', 'world', '!')?
# m.groupdict(): {'sign': '!'}?
# m.start(2): 6?
# m.end(2): 11?
# m.span(2): (6, 11)?
# m.expand(r'\2 \1\3'): world hello!?

2.3. Pattern
Pattern對象是一個編譯好的正則表達式,通過Pattern提供的一系列方法可以對文本進行匹配查找。
Pattern不能直接實例化,必須使用re.compile()進行構造,也就是re.compile()返回的對象。
Pattern提供了幾個可讀屬性用于獲取表達式的相關信息:
pattern: 編譯時用的表達式字符串。
flags: 編譯時用的匹配模式。數字形式。
groups: 表達式中分組的數量。
groupindex: 以表達式中有別名的組的別名為鍵、以該組對應的編號為值的字典,沒有別名的組不包含在內。
可以用下面這個例子查看pattern的屬性:

復制代碼 代碼如下:

# -*- coding: utf-8 -*-?
#一個簡單的pattern實例?
?
import re?
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)(?P .*)', re.DOTALL)?
??
print "p.pattern:", p.pattern?
print "p.flags:", p.flags?
print "p.groups:", p.groups?
print "p.groupindex:", p.groupindex?
??
### output ###?
# p.pattern: (\w+) (\w+)(?P .*)?
# p.flags: 16?
# p.groups: 3?
# p.groupindex: {'sign': 3}?

下面重點介紹一下pattern的實例方法及其使用。

1.match

match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags]):
這個方法將從string的pos下標處起嘗試匹配pattern;
如果pattern結束時仍可匹配,則返回一個Match對象;
如果匹配過程中pattern無法匹配,或者匹配未結束就已到達endpos,則返回None。
pos和endpos的默認值分別為0和len(string);
re.match()無法指定這兩個參數,參數flags用于編譯pattern時指定匹配模式。
注意:這個方法并不是完全匹配。
當pattern結束時若string還有剩余字符,仍然視為成功。
想要完全匹配,可以在表達式末尾加上邊界匹配符'$'。
下面來看一個Match的簡單案例:

復制代碼 代碼如下:

# encoding: UTF-8?
import re?
??
# 將正則表達式編譯成Pattern對象?
pattern = re.compile(r'hello')?
??
# 使用Pattern匹配文本,獲得匹配結果,無法匹配時將返回None?
match = pattern.match('hello world!')?
??
if match:?
??? # 使用Match獲得分組信息?
??? print match.group()?
??
### 輸出 ###?
# hello?

2.search

search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]):
這個方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。
從string的pos下標處起嘗試匹配pattern,
如果pattern結束時仍可匹配,則返回一個Match對象;
若無法匹配,則將pos加1后重新嘗試匹配;
直到pos=endpos時仍無法匹配則返回None。
pos和endpos的默認值分別為0和len(string));
re.search()無法指定這兩個參數,參數flags用于編譯pattern時指定匹配模式。
那么它和match有什么區別呢?
match()函數只檢測re是不是在string的開始位置匹配,
search()會掃描整個string查找匹配,

match()只有在0位置匹配成功的話才有返回,如果不是開始位置匹配成功的話,match()就返回none
例如:
print(re.match(‘super', ‘superstition').span())
會返回(0, 5)
print(re.match(‘super', ‘insuperable'))
則返回None

search()會掃描整個字符串并返回第一個成功的匹配
例如:
print(re.search(‘super', ‘superstition').span())
返回(0, 5)
print(re.search(‘super', ‘insuperable').span())
返回(2, 7)
看一個search的實例:

復制代碼 代碼如下:

# -*- coding: utf-8 -*-?
#一個簡單的search實例?
?
import re?
??
# 將正則表達式編譯成Pattern對象?
pattern = re.compile(r'world')?
??
# 使用search()查找匹配的子串,不存在能匹配的子串時將返回None?
# 這個例子中使用match()無法成功匹配?
match = pattern.search('hello world!')?
??
if match:?
??? # 使用Match獲得分組信息?
??? print match.group()?
??
### 輸出 ###?
# world?

3.split
split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit]):
按照能夠匹配的子串將string分割后返回列表。
maxsplit用于指定最大分割次數,不指定將全部分割。

復制代碼 代碼如下:

import re?
??
p = re.compile(r'\d+')?
print p.split('one1two2three3four4')?
??
### output ###?
# ['one', 'two', 'three', 'four', '']?

4.findall
findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags]):
搜索string,以列表形式返回全部能匹配的子串。

復制代碼 代碼如下:

import re?
??
p = re.compile(r'\d+')?
print p.findall('one1two2three3four4')?
??
### output ###?
# ['1', '2', '3', '4']?

5.finditer
finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags]):
搜索string,返回一個順序訪問每一個匹配結果(Match對象)的迭代器。

復制代碼 代碼如下:

import re?
??
p = re.compile(r'\d+')?
for m in p.finditer('one1two2three3four4'):?
??? print m.group(),?
??
### output ###?
# 1 2 3 4?

6.sub

sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count]):
使用repl替換string中每一個匹配的子串后返回替換后的字符串。
當repl是一個字符串時,可以使用\id或\g 、\g 引用分組,但不能使用編號0。
當repl是一個方法時,這個方法應當只接受一個參數(Match對象),并返回一個字符串用于替換(返回的字符串中不能再引用分組)。
count用于指定最多替換次數,不指定時全部替換。

復制代碼 代碼如下:

import re?
??
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')?
s = 'i say, hello world!'?
??
print p.sub(r'\2 \1', s)?
??
def func(m):?
??? return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()?
??
print p.sub(func, s)?
??
### output ###?
# say i, world hello!?
# I Say, Hello World!?

7.subn
subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]):
返回 (sub(repl, string[, count]), 替換次數)。

復制代碼 代碼如下:

import re?
??
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')?
s = 'i say, hello world!'?
??
print p.subn(r'\2 \1', s)?
??
def func(m):?
??? return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()?
??
print p.subn(func, s)?
??
### output ###?
# ('say i, world hello!', 2)?
# ('I Say, Hello World!', 2)?

以上就是python神器正則表達式的基本介紹了,非常簡單實用吧,希望對大家有所幫助^_^


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