爬虫必须学会的正则表达式

为何要学正则表达式

实际上爬虫一共就四个主要步骤：

1.明确目标 (要知道你准备在哪一个范围或者网站去搜索)
2.爬 (将全部的网站的内容所有爬下来)
3.取 (去掉对咱们没用处的数据)
4.处理数据（按照咱们想要的方式存储和使用）

由于咱们down下了的数据是所有的网页，这些数据很庞大而且很混乱，大部分的东西使咱们不关心的，所以咱们须要将之按咱们的须要过滤和匹配出来。

那么对于文本的过滤或者规则的匹配，最强大的就是正则表达式，是Python爬虫世界里必不可少的神兵利器。

什么是正则表达式

正则表达式，又称规则表达式，一般被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。

正则表达式是对字符串操做的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。

给定一个正则表达式和另外一个字符串，咱们能够达到以下的目的：
给定的字符串是否符合正则表达式的过滤逻辑（“匹配”）；
经过正则表达式，从文本字符串中获取咱们想要的特定部分（“过滤”）。

正则表达式匹配规则

Python 的 re 模块
在 Python 中，咱们可使用内置的 re 模块来使用正则表达式。
有一点须要特别注意的是，正则表达式使用 对特殊字符进行转义，因此若是咱们要使用原始字符串，只需加一个 r 前缀，示例：

r'chuanzhiboket.tpython'

re 模块的通常使用步骤以下：
1.使用 compile() 函数将正则表达式的字符串形式编译为一个 Pattern 对象

2.经过 Pattern 对象提供的一系列方法对文本进行匹配查找，得到匹配结果，一个 Match 对象。

3.最后使用 Match 对象提供的属性和方法得到信息，根据须要进行其余的操做

compile 函数

compile 函数用于编译正则表达式，生成一个 Pattern 对象，它的通常使用形式以下：

import re
# 将正则表达式编译成 Pattern 对象
pattern = re.compile(r'd+')

在上面，咱们已将一个正则表达式编译成 Pattern 对象，接下来，咱们就能够利用 pattern 的一系列方法对文本进行匹配查找了。

Pattern 对象的一些经常使用方法主要有：
match 方法：从起始位置开始查找，一次匹配
search 方法：从任何位置开始查找，一次匹配
findall 方法：所有匹配，返回列表
finditer 方法：所有匹配，返回迭代器
split 方法：分割字符串，返回列表
sub 方法：替换

match 方法

match 方法用于查找字符串的头部（也能够指定起始位置），它是一次匹配，只要找到了一个匹配的结果就返回，而不是查找全部匹配的结果。它的通常使用形式以下：

match(string[, pos[, endpos]])

其中，string 是待匹配的字符串，pos 和 endpos 是可选参数，指定字符串的起始和终点位置，默认值分别是 0 和 len (字符串长度)。所以，当你不指定 pos 和 endpos 时，match 方法默认匹配字符串的头部。

当匹配成功时，返回一个 Match 对象，若是没有匹配上，则返回 None。

>>> import re
>>> pattern = re.compile(r'd+')  # 用于匹配至少一个数字

>>> m = pattern.match('one12twothree34four')  # 查找头部，没有匹配
>>> print m
None

>>> m = pattern.match('one12twothree34four', 2, 10) # 从'e'的位置开始匹配，没有匹配
>>> print m
None

>>> m = pattern.match('one12twothree34four', 3, 10) # 从'1'的位置开始匹配，正好匹配
>>> print m                                         # 返回一个 Match 对象
<_sre.SRE_Match object at 0x10a42aac0>

>>> m.group(0)   # 可省略 0
'12'
>>> m.start(0)   # 可省略 0
3
>>> m.end(0)     # 可省略 0
5
>>> m.span(0)    # 可省略 0
(3, 5)

在上面，当匹配成功时返回一个 Match 对象，其中：

group([group1, …]) 方法用于得到一个或多个分组匹配的字符串，当要得到整个匹配的子串时，可直接使用 group() 或 group(0)；

start([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的起始位置（子串第一个字符的索引），参数默认值为 0；

end([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的结束位置（子串最后一个字符的索引+1），参数默认值为 0；
span([group]) 方法返回 (start(group), end(group))。

再看看一个例子：

>>> import re
>>> pattern = re.compile(r'([a-z]+) ([a-z]+)', re.I)  # re.I 表示忽略大小写
>>> m = pattern.match('Hello World Wide Web')

>>> print m     # 匹配成功，返回一个 Match 对象
<_sre.SRE_Match object at 0x10bea83e8>

>>> m.group(0)  # 返回匹配成功的整个子串
'Hello World'

>>> m.span(0)   # 返回匹配成功的整个子串的索引
(0, 11)

>>> m.group(1)  # 返回第一个分组匹配成功的子串
'Hello'

>>> m.span(1)   # 返回第一个分组匹配成功的子串的索引
(0, 5)

>>> m.group(2)  # 返回第二个分组匹配成功的子串
'World'

>>> m.span(2)   # 返回第二个分组匹配成功的子串
(6, 11)

>>> m.groups()  # 等价于 (m.group(1), m.group(2), ...)
('Hello', 'World')

>>> m.group(3)   # 不存在第三个分组
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: no such group

search 方法

search 方法用于查找字符串的任何位置，它也是一次匹配，只要找到了一个匹配的结果就返回，而不是查找全部匹配的结果，它的通常使用形式以下：

search(string[, pos[, endpos]])

其中，string 是待匹配的字符串，pos 和 endpos 是可选参数，指定字符串的起始和终点位置，默认值分别是 0 和 len (字符串长度)。

当匹配成功时，返回一个 Match 对象，若是没有匹配上，则返回 None。

让咱们看看例子：

>>> import re
>>> pattern = re.compile('d+')
>>> m = pattern.search('one12twothree34four')  # 这里若是使用 match 方法则不匹配
>>> m
<_sre.SRE_Match object at 0x10cc03ac0>
>>> m.group()
'12'
>>> m = pattern.search('one12twothree34four', 10, 30)  # 指定字符串区间
>>> m
<_sre.SRE_Match object at 0x10cc03b28>
>>> m.group()
'34'
>>> m.span()
(13, 15)

再来看一个例子：

# -*- coding: utf-8 -*-

import re
# 将正则表达式编译成 Pattern 对象
pattern = re.compile(r'd+')
# 使用 search() 查找匹配的子串，不存在匹配的子串时将返回 None
# 这里使用 match() 没法成功匹配
m = pattern.search('hello 123456 789')
if m:
    # 使用 Match 得到分组信息
    print 'matching string:',m.group()
    # 起始位置和结束位置
    print 'position:',m.span()

执行结果：

matching string: 123456
position: (6, 12)

findall 方法

上面的 match 和 search 方法都是一次匹配，只要找到了一个匹配的结果就返回。然而，在大多数时候，咱们须要搜索整个字符串，得到全部匹配的结果。

findall 方法的使用形式以下：

findall(string[, pos[, endpos]])

其中，string 是待匹配的字符串，pos 和 endpos 是可选参数，指定字符串的起始和终点位置，默认值分别是 0 和 len (字符串长度)。

findall 以列表形式返回所有能匹配的子串，若是没有匹配，则返回一个空列表。

看看例子：

import re
pattern = re.compile(r'd+')   # 查找数字

result1 = pattern.findall('hello 123456 789')
result2 = pattern.findall('one1two2three3four4', 0, 10)

print result1
print result2

执行结果：

['123456', '789']
['1', '2']

再先看一个栗子：

# re_test.py

import re

#re模块提供一个方法叫compile模块，提供咱们输入一个匹配的规则
#而后返回一个pattern实例，咱们根据这个规则去匹配字符串
pattern = re.compile(r'd+.d*')

#经过partten.findall()方法就可以所有匹配到咱们获得的字符串
result = pattern.findall("123.141593, 'bigcat', 232312, 3.15")

#findall 以 列表形式 返回所有能匹配的子串给result
for item in result:
    print item

运行结果：

123.141593
3.15

finditer 方法

finditer 方法的行为跟 findall 的行为相似，也是搜索整个字符串，得到全部匹配的结果。但它返回一个顺序访问每个匹配结果（Match 对象）的迭代器。

看看例子：

# -*- coding: utf-8 -*-

import re
pattern = re.compile(r'd+')

result_iter1 = pattern.finditer('hello 123456 789')
result_iter2 = pattern.finditer('one1two2three3four4', 0, 10)

print type(result_iter1)
print type(result_iter2)

print 'result1...'
for m1 in result_iter1:   # m1 是 Match 对象
    print 'matching string: {}, position: {}'.format(m1.group(), m1.span())

print 'result2...'
for m2 in result_iter2:
    print 'matching string: {}, position: {}'.format(m2.group(), m2.span())

执行结果：

<type 'callable-iterator'>
<type 'callable-iterator'>
result1...
matching string: 123456, position: (6, 12)
matching string: 789, position: (13, 16)
result2...
matching string: 1, position: (3, 4)
matching string: 2, position: (7, 8)

split 方法

split 方法按照可以匹配的子串将字符串分割后返回列表，它的使用形式以下：

split(string[, maxsplit])

其中，maxsplit 用于指定最大分割次数，不指定将所有分割。

看看例子：

import re
p = re.compile(r'[s,;]+')
print p.split('a,b;; c   d')

执行结果：

['a', 'b', 'c', 'd']

sub 方法

sub 方法用于替换。它的使用形式以下：

sub(repl, string[, count])

其中，repl 能够是字符串也能够是一个函数：

若是 repl 是字符串，则会使用 repl 去替换字符串每个匹配的子串，并返回替换后的字符串，另外，repl 还可使用 id 的形式来引用分组，但不能使用编号 0；

若是 repl 是函数，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，不指定时所有替换。

看看例子：

import re
p = re.compile(r'(w+) (w+)') # w = [A-Za-z0-9]
s = 'hello 123, hello 456'

print p.sub(r'hello world', s)  # 使用 'hello world' 替换 'hello 123' 和 'hello 456'
print p.sub(r'2 1', s)        # 引用分组

def func(m):
    return 'hi' + ' ' + m.group(2)

print p.sub(func, s)
print p.sub(func, s, 1)         # 最多替换一次

执行结果：

hello world, hello world
123 hello, 456 hello
hi 123, hi 456
hi 123, hello 456

匹配中文

在某些状况下，咱们想匹配文本中的汉字，有一点须要注意的是，中文的 unicode 编码范围 主要在 [u4e00-u9fa5]，这里说主要是由于这个范围并不完整，好比没有包括全角（中文）标点，不过，在大部分状况下，应该是够用的。

假设如今想把字符串 title = u'你好，hello，世界' 中的中文提取出来，能够这么作：

import re

title = u'你好，hello，世界'
pattern = re.compile(ur'[u4e00-u9fa5]+')
result = pattern.findall(title)

print result

注意到，咱们在正则表达式前面加上了两个前缀 ur，其中 r 表示使用原始字符串，u 表示是 unicode 字符串。

执行结果:

[u'u4f60u597d', u'u4e16u754c']

注意：贪婪模式与非贪婪模式
贪婪模式：在整个表达式匹配成功的前提下，尽量多的匹配 ( * )；
非贪婪模式：在整个表达式匹配成功的前提下，尽量少的匹配 ( ? )；
Python里数量词默认是贪婪的。

示例一 ： 源字符串：abbbc
使用贪婪的数量词的正则表达式 ab* ，匹配结果： abbb。
* 决定了尽量多匹配 b，因此a后面全部的 b 都出现了。

使用非贪婪的数量词的正则表达式ab*?，匹配结果： a。
即便前面有 *，可是 ? 决定了尽量少匹配 b，因此没有 b。

示例二 ： 源字符串：aa<div>test1</div>bb<div>test2</div>cc
使用贪婪的数量词的正则表达式：<div>.*</div>

匹配结果：<div>test1</div>bb<div>test2</div>

这里采用的是贪婪模式。在匹配到第一个“</div>”时已经可使整个表达式匹配成功，可是因为采用的是贪婪模式，因此仍然要向右尝试匹配，查看是否还有更长的能够成功匹配的子串。匹配到第二个“</div>”后，向右再没有能够成功匹配的子串，匹配结束，匹配结果为
“<div>test1</div>bb<div>test2</div>”

使用非贪婪的数量词的正则表达式：<div>.*?</div>

匹配结果：<div>test1</div>

正则表达式二采用的是非贪婪模式，在匹配到第一个“</div>”时使整个表达式匹配成功，因为采用的是非贪婪模式，因此结束匹配，再也不向右尝试，匹配结果为“<div>test1</div>”。

做者：幸福清风 
原文：
https://blog.csdn.net/xun527/article/details/78406847

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