day023正则表达式，re模块，简单爬虫和多页面爬虫（干掉数字签名证书验证）

本节内容：

一、正则表达式
二、re模块的运用
三、简单的爬虫练习

1、正则表达式(Regular Expression)

正则表达式是对字符串操做的⼀种逻辑公式. 咱们⼀般使⽤正则表达式对字符串进⾏匹配和过滤. 使⽤正则的优缺点:
优势: 灵活, 功能性强, 逻辑性强.
缺点: 上⼿难. ⼀旦上⼿, 会爱上这个东⻄
⼯具: 各⼤⽂本编辑器⼀般都有正则匹配功能. 咱们也能够去
http://tool.chinaz.com/regex/进⾏在线测试.

一、元字符: 元字符才是正则表达式的灵魂.

元字符中的内容太多了, 在这⾥只介绍⼀些常⽤的.

二、字符组

字符组很简单⽤[]括起来. 在[]中出现的内容会被匹配. 例如:[abc] 匹配a或b或c
若是字符组中的内容过多还可使⽤- ,
例如: [a-z] 匹配a到z之间的全部字⺟ [0-9]匹配全部阿拉伯数字
思考: [a-zA-Z0-9]匹配的是什么?

三、简单的元字符

基本的元字符. 这个东⻄⽹上⼀搜⼀⼤堆. 可是常⽤的就那么⼏个:

. 匹配除换⾏符之外的任意字符
\w 匹配字⺟或数字或下划线
\s 匹配任意的空⽩符
\d 匹配数字
\n 匹配⼀个换⾏符
\t 匹配⼀个制表符
\b 匹配⼀个单词的结尾
^ 匹配字符串的开始
$ 匹配字符串的结尾
\W 匹配⾮字⺟或数字或下划线
\D 匹配⾮数字
\S 匹配⾮空⽩符
a|b 匹配字符a或字符b
() 匹配括号内的表达式，也表示⼀个组
[...] 匹配字符组中的字符
[^...] 匹配除了字符组中字符的全部字符

四、量词

如何⼀次性匹配不少个字符呢,

咱们要⽤到量词

* 重复零次或更屡次
+ 重复⼀次或更屡次
? 重复零次或⼀次
{n} 重复n次
{n,} 重复n次或更屡次
{n,m} 重复n到m次

五、惰性匹配和贪婪匹配

在量词中的*, +,{} 都属于贪婪匹配. 就是尽量多的匹配到结果.

str: 麻花藤昨天让英雄联盟关服了
reg: 麻花藤.*
此时匹配的是整句话

若是.*后面跟东西，就是尽量的到后面的东西匹配

在使⽤.*后⾯加了, 则是尽量的少匹配. 表⽰惰性匹配

str: 麻花藤昨天让英雄联盟关服了
reg: 麻花藤.*?
此时匹配的是 麻花藤

str: <div>胡辣汤</div>
reg: <.*>
结果: <div>胡辣汤</div>

str: <div>胡辣汤</div>
reg: <.*?>
结果:
    <div>
    </div>

str: <div>胡辣汤</div>
reg: <(div|/div*)?>
结果:
 <div>
 </div>

.*?x的特殊含义 找到下⼀个x为⽌.

str: abcdefgxhijklmn
reg: .*?x
结果:abcdefgx

六、正则分组

在正则中使⽤()进⾏分组.
老的⾝份证号有15位. 新的⾝份证号有18位. 而且新的⾝份证号结尾有多是x.

^[1-9]\d{14}(\d{2}[0-9x])?$
^([1-9]\d{16}[0-9x]|[1-9]\d{14})$

七、转义

在正则表达式中, 有不少有特殊意义的是元字符,
⽐如\n和\s等,若是要在正则中匹配正常的"\n"⽽不是"换⾏符"就须要对"\"进⾏转义, 变成'\\'.
在python中, ⽆论是正则表达式, 仍是待匹配的内容, 都是以字符串的形式出现的,
在字符串中\也有特殊的含义, 自己还须要转义. 因此若是匹配⼀次"\n", 字符串中要写成'\\n', 那么正则⾥就要写成"\\\\n",这样就太麻烦了.

这个时候咱们就⽤到了r’\n’这个概念, 此时的正则是r’\n’就能够了.

2、re模块

一、search

search 会进⾏匹配. 可是若是匹配到了第⼀个结果. 就会返回这个结果. 若是匹配不上search返回的则是None

fe: 找到第一个就返回，找不到就返回None

search 查找，找到就返回，找不到就None res = re.search("e", "i have a dream.") print(res.group()).

二、match

只能从字符串的开头进⾏匹配

fe:

# match 从头匹配，若是匹配到了，就返回 res = re.match("\w+", "alex is a oldboy") print(res.group()) # alex

三、findall

查找全部. 返回list

fe:

lst = re.findall("\w+", "alex is a oldboy") print(lst) # ['alex', 'is', 'a', 'oldboy'] 找到全部

四、 finditer

和findall差很少. 只不过这时返回的是迭代器

fe:

it = re.finditer("\w+", "i have a dream") print(it) # 迭代器 <callable_iterator object at 0x000002C7B07A7DD8> for el in it: print(el.group()) # 依然须要分组

五、分组

（）优先级
（？：xxx）去掉优先级，匹配所有

（）这个分组是优先级

lst = re.findall(r"www\.(baidu|oldboy)\.com","www.baidu.com") # 优先括号里面的，匹配 print(lst) # ['baidu']

##### (？:) 去掉优先级 lst = re.findall(r"www\.(?:baidu|oldboy)\.com", "www.baidu.com") # 去掉优先级 print(lst) # ['www.baidu.com']

六、其余操做

ret = re.split('[ab]', 'qwerafjbcd') # 先按'a'分割获得'qwer'和'fjbcd',在对'qwer'和'fjbcd'分别按'b'分割 print(ret) # ['qwer', 'fj', 'cd'] # 替换 ret = re.sub(r"\d+", "_sb_", "alex250taibai250wusir250ritian38") # 把字符串中的数字换成__sb__ print(ret) # alex_sb_taibai_sb_wusir_sb_ritian_sb_ # 替换， 返回的结果，带有次数 ret = re.subn(r"\d+", "_sb_", "alex250taibai250wusir250ritian38") # 将数字替换成'__sb__'，返回元组(替换的结果,替换了多少次) print(ret) # ('alex_sb_taibai_sb_wusir_sb_ritian_sb_', 4) obj = re.compile(r'\d{3}') # 将正则表达式编译成为⼀个 正则表达式对象, 规则要匹配的是3个数字 ret = obj.search('abc123eeee') # 正则表达式对象调⽤search, 参数为待匹配的字符串 print(ret.group()) # 结果: 123

八、爬虫重点

obj = re.compile(r'(?P<id>\d+)(?P<name>e+)') # 从正则表达式匹配的内容每一个组起名字 ret = obj.search('abc123eeee') # 搜索 print(ret.group()) # 结果: 123eeee print(ret.group("id")) # 结果: 123 # 获取id组的内容 print(ret.group("name")) # 结果: eeee # 获取name组的内容

九、两个坑，分组优先级，和split的切割

坑1：注意: 在re模块中和咱们在线测试⼯具中的结果多是不⼀样的.

ret = re.findall('www.(baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com') print(ret) # ['oldboy'] 这是由于findall会优先把匹配结果组⾥内容返回,若是想要匹配结果,取消权限便可 ret = re.findall('www.(?:baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com') print(ret) # ['www.oldboy.com']

坑2：split⾥也有⼀个坑

ret=re.split("\d+","eva3egon4yuan") print(ret) #结果 ： ['eva', 'egon', 'yuan'] ret=re.split("(\d+)","eva3egon4yuan") print(ret) #结果 ： ['eva', '3', 'egon', '4', 'yuan'] #在匹配部分加上（）以后所切出的结果是不一样的， #没有（）的没有保留所匹配的项，可是有（）的却可以保留了匹配的项， #这个在某些须要保留匹配部分的使⽤过程是⾮常重要的。

lst = re.split("[ab]", "alex is a good man and have big bande") print(lst) # 跟平时切割的效果同样 lst = re.split("([ab])", "alex is a good man and have big bande") # 会保留你切割位置的东西 print(lst) # ['', 'a', 'lex is ', 'a', ' good m', 'a', 'n ', 'a', 'nd h', 'a', 've ', 'b', 'ig ', 'b', '', 'a', 'nde'] 

3、简单爬虫练习

（）这种优先级的问题有时候会帮咱们完成不少功能.

fe1: 来看⼀个比较复杂的例⼦,

内含干掉数字签名证书的方法：

import re from urllib.request import urlopen import ssl # ⼲掉数字签名证书 ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context def getPage(url): response = urlopen(url) return response.read().decode('utf-8') def parsePage(s): ret = re.findall( '<div class="item">.*?<div class="pic">.*?<em .*?>(?P<id>\d+).*? <span class="title">(?P<title>.*?)</span>' '.*?<span class="rating_num" .*?>(?P<rating_num>.*?)</span>.*?<span> (?P<comment_num>.*?)评价</span>', s, re.S) return ret def main(num): url = 'https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=' % num response_html = getPage(url) ret = parsePage(response_html) print(ret) count = 0 for i in range(10): # 10⻚ main(count) count += 25

fe2: 简单的爬虫

from urllib import request import re url = "https://www.dytt8.net/html/gndy/dyzz/20181114/57791.html" # 拿到爬的连接 content = request.urlopen(url).read().decode("gbk") # 读取连接的json # print(content) obj = re.compile(r'<div id="Zoom">.*?◎译　　名(?P<yiming>.*?)<br />◎片　　名(?P<pianming>.*?)<br />◎年　　代.*?(?P<nianfen>.*?)<br />' r'.*?<td style="WORD-WRAP: break-word" bgcolor="#fdfddf"><a href="(?P<url>.*?)">', re.S) # re.S去掉，.的换行 res = obj.search(content) print(res.group("yiming")) print(res.group("pianming")) print(res.group("nianfen")) print(res.group("url"))

fe3：多个分页信息的爬虫

from urllib.request import urlopen import re obj = re.compile(r'<div class="item">.*?<spanclass="title">(?P<name>.*?)</span>.*?导演: (?P<daoyan>.*?) .*?<span class="rating_num" property="v:average">(?P<fen>.*?)</span>.*?<span>(?P<ren>.*?)人评价</span>', re.S) def getContent(url): content = urlopen(url).read().decode("utf-8") return content def parseContent(content): it = obj.finditer(content) # 把页面中全部匹配的内容进行匹配. 返回迭代器 for el in it: yield { "name":el.group("name"), "daoyan":el.group("daoyan"), "ren":el.group("ren"), "fen":el.group("fen") } for i in range(10): url = "https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=" % i*25 g = parseContent(getContent(url)) f = open("movie.txt", mode="a", encoding="utf-8") for el in g: f.write(str(el)+"\n") f.close()

总结：

正则表达式和re模块就说这么多. 若是要把正则全部的内容所有讲清楚讲明⽩, ⾄少要⼀周以上的时间. 对于咱们⽇常使⽤⽽⾔. 上述知识点已经够⽤了. 若是碰到⼀些极端状况建议想办法分部处理. 先对字符串进⾏拆分. 而后再考虑⽤正则.