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[Python]网络爬虫（七）：Python中的正则表达式教程

来源：动视网责编：小采时间：2020-11-27 14:16:53

[Python]网络爬虫（七）：Python中的正则表达式教程

[Python]网络爬虫（七）：Python中的正则表达式教程:接下来准备用糗百做一个爬虫的小例子。但是在这之前，先详细的整理一下Python中的正则表达式的相关内容。正则表达式在Python爬虫中的作用就像是老师点名时用的花名册一样，是必不可少的神兵利器。以下内容转自CNBLOG：http://www.cnblogs.com/h

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导读[Python]网络爬虫（七）：Python中的正则表达式教程:接下来准备用糗百做一个爬虫的小例子。但是在这之前，先详细的整理一下Python中的正则表达式的相关内容。正则表达式在Python爬虫中的作用就像是老师点名时用的花名册一样，是必不可少的神兵利器。以下内容转自CNBLOG：http://www.cnblogs.com/h

接下来准备用糗百做一个爬虫的小例子。

但是在这之前，先详细的整理一下Python中的正则表达式的相关内容。

正则表达式在Python爬虫中的作用就像是老师点名时用的花名册一样，是必不可少的神兵利器。

以下内容转自CNBLOG：http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html

整理时没有注意，实在抱歉。

一、正则表达式基础

1.1.概念介绍

正则表达式是用于处理字符串的强大工具，它并不是Python的一部分。

其他编程语言中也有正则表达式的概念，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同。

它拥有自己独特的语法以及一个的处理引擎，在提供了正则表达式的语言里，正则表达式的语法都是一样的。

下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程：

正则表达式的大致匹配过程是：

1.依次拿出表达式和文本中的字符比较，

2.如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。

3.如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同。

下图列出了Python支持的正则表达式元字符和语法：

1.2. 数量词的贪婪模式与非贪婪模式

正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。

贪婪模式，总是尝试匹配尽可能多的字符；

非贪婪模式则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。

Python里数量词默认是贪婪的。

例如：正则表达式"ab*"如果用于查找"abbbc"，将找到"abbb"。

而如果使用非贪婪的数量词"ab*?"，将找到"a"。

1.3. 反斜杠的问题

与大多数编程语言相同，正则表达式里使用""作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。

假如你需要匹配文本中的字符""，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\"：

第一个和第三个用于在编程语言里将第二个和第四个转义成反斜杠，

转换成两个反斜杠\后再在正则表达式里转义成一个反斜杠用来匹配反斜杠。

这样显然是非常麻烦的。

Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r"\"表示。

同样，匹配一个数字的"\d"可以写成r"d"。

有了原生字符串，妈妈再也不用担心我的反斜杠问题~

二、介绍re模块

2.1. Compile

Python通过re模块提供对正则表达式的支持。

使用re的一般步骤是：

Step1：先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例。

Step2：然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果（一个Match实例）。

Step3：最后使用Match实例获得信息，进行其他的操作。

我们新建一个re01.py来试验一下re的应用：

# -*- coding: utf-8 -*- 
#一个简单的re实例，匹配字符串中的hello字符串 
 
#导入re模块 
import re 
 
# 将正则表达式编译成Pattern对象，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，获得匹配结果，无法匹配时将返回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获得分组信息 
 print match1.group() 
else: 
 print 'match1匹配失败！' 
 
 
#如果match2匹配成功 
if match2: 
 # 使用Match获得分组信息 
 print match2.group() 
else: 
 print 'match2匹配失败！' 
 
 
#如果match3匹配成功 
if match3: 
 # 使用Match获得分组信息 
 print match3.group() 
else: 
 print 'match3匹配失败！'

可以看到控制台输出了匹配的三个结果：

下面来具体看看代码中的关键方法。

★ re.compile(strPattern[, flag]):

这个方法是Pattern类的工厂方法，用于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern对象。

第二个参数flag是匹配模式，取值可以使用按位或运算符'|'表示同时生效，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)与re.compile('(?im)pattern')是等价的。

可选值有：

re.I(全拼：IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）

re.M(全拼：MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）

re.S(全拼：DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为

re.L(全拼：LOCALE): 使预定字符类 w W B s S 取决于当前区域设定

re.U(全拼：UNICODE): 使预定字符类 w W B s S d D 取决于unicode定义的字符属性

re.X(全拼：VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。

以下两个正则表达式是等价的：

# -*- coding: utf-8 -*- 
#两个等价的re匹配,匹配一个小数 
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获得分组信息 
 print match11.group() 
else: 
 print u'match11不是小数' 
 
if match12: 
 # 使用Match获得分组信息 
 print match12.group() 
else: 
 print u'match12不是小数' 
 
if match21: 
 # 使用Match获得分组信息 
 print match21.group() 
else: 
 print u'match21不是小数' 
 
if match22: 
 # 使用Match获得分组信息 
 print match22.group() 
else: 
 print u'match22不是小数'

re提供了众多模块方法用于完成正则表达式的功能。

这些方法可以使用Pattern实例的相应方法替代，唯一的好处是少写一行re.compile()代码，

但同时也无法复用编译后的Pattern对象。

这些方法将在Pattern类的实例方法部分一起介绍。

如一开始的hello实例可以简写为：

# -*- coding: utf-8 -*- 
#一个简单的re实例，匹配字符串中的hello字符串 
import re 
 
m = re.match(r'hello', 'hello world!') 
print m.group()

re模块还提供了一个方法escape(string)，用于将string中的正则表达式元字符如*/+/?等之前加上转义符再返回

2.2. Match

Match对象是一次匹配的结果，包含了很多关于此次匹配的信息，可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。

属性：

string: 匹配时使用的文本。

re: 匹配时使用的Pattern对象。

pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。

endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。

lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为None。

lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为None。

方法：

group([group1, …])：
获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名；编号0代表整个匹配的子串；不填写参数时，返回group(0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。

groups([default])：
以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。

groupdict([default])：
返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典，没有别名的组不包含在内。default含义同上。

start([group])：
返回指定的组截获的子串在string中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group默认值为0。

end([group])：
返回指定的组截获的子串在string中的结束索引（子串最后一个字符的索引+1）。group默认值为0。

span([group])：
返回(start(group), end(group))。

expand(template)：
将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用id或g<id>、g<name>引用分组，但不能使用编号0。id与g<id>是等价的；但10将被认为是第10个分组，如果你想表达1之后是字符'0'，只能使用g<1>0。

下面来用一个py实例输出所有的内容加深理解：

# -*- coding: utf-8 -*- 
#一个简单的match实例 
 
import re 
# 匹配如下内容：单词+空格+单词+任意字符 
m = re.match(r'(w+) (w+)(?P<sign>.*)', '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 13') 
 
### 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 13'): world hello!

2.3. Pattern

Pattern对象是一个编译好的正则表达式，通过Pattern提供的一系列方法可以对文本进行匹配查找。

Pattern不能直接实例化，必须使用re.compile()进行构造，也就是re.compile()返回的对象。

Pattern提供了几个可读属性用于获取表达式的相关信息：

pattern: 编译时用的表达式字符串。

flags: 编译时用的匹配模式。数字形式。

groups: 表达式中分组的数量。

groupindex: 以表达式中有别名的组的别名为键、以该组对应的编号为值的字典，没有别名的组不包含在内。

可以用下面这个例子查看pattern的属性：

# -*- coding: utf-8 -*- 
#一个简单的pattern实例 
 
import re 
p = re.compile(r'(w+) (w+)(?P<sign>.*)', 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<sign>.*) 
# p.flags: 16 
# p.groups: 3 
# p.groupindex: {'sign': 3}

下面重点介绍一下pattern的实例方法及其使用。
1.match
match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags])：
这个方法将从string的pos下标处起尝试匹配pattern；
如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；
如果匹配过程中pattern无法匹配，或者匹配未结束就已到达endpos，则返回None。
pos和endpos的默认值分别为0和len(string)；
re.match()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。
注意：这个方法并不是完全匹配。
当pattern结束时若string还有剩余字符，仍然视为成功。
想要完全匹配，可以在表达式末尾加上边界匹配符'$'。
下面来看一个Match的简单案例：

# encoding: UTF-8 
import re 
 
# 将正则表达式编译成Pattern对象 
pattern = re.compile(r'hello') 
 
# 使用Pattern匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None 
match = pattern.match('hello world!') 
 
if match: 
 # 使用Match获得分组信息 
 print match.group() 
 
###

输出 ### # hello

2.search
search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]):
这个方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。

从string的pos下标处起尝试匹配pattern，

如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；

若无法匹配，则将pos加1后重新尝试匹配；

直到pos=endpos时仍无法匹配则返回None。

pos和endpos的默认值分别为0和len(string))；

re.search()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。

那么它和match有什么区别呢？

match()函数只检测re是不是在string的开始位置匹配，

search()会扫描整个string查找匹配，

match（）只有在0位置匹配成功的话才有返回，如果不是开始位置匹配成功的话，match()就返回none
例如：
print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span())

会返回(0, 5)

print(re.match(‘super’, ‘insuperable’))

则返回None

search()会扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配
例如：

print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span())

返回(0, 5)
print(re.search(‘super’, ‘insuperable’).span())

返回(2, 7)

看一个search的实例：

# -*- coding: utf-8 -*- 
#一个简单的search实例 
 
import re 
 
# 将正则表达式编译成Pattern对象 
pattern = re.compile(r'world') 
 
# 使用search()查找匹配的子串，不存在能匹配的子串时将返回None 
# 这个例子中使用match()无法成功匹配 
match = pattern.search('hello world!') 
 
if match: 
 # 使用Match获得分组信息 
 print match.group() 
 
###

输出 ### # world

3.split

split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit]):
按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。

maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。

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。

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，返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match对象）的迭代器。

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替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
当repl是一个字符串时，可以使用id或g<id>、g<name>引用分组，但不能使用编号0。
当repl是一个方法时，这个方法应当只接受一个参数（Match对象），并返回一个字符串用于替换（返回的字符串中不能再引用分组）。
count用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。

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]), 替换次数)。

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)

至此，Python的正则表达式基本介绍就算是完成了^_^

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