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Python爬虫教程(7):正则表达式

Python admin 5年前 (2015-05-30) 1228次浏览 0个评论 扫描二维码

在前面我们已经搞定了怎样获取页面的内容,不过还差一步,这么多杂乱的代码夹杂文字我们怎样把它提取出来整理呢?下面就开始介绍一个十分强大的工具,正则表达式!

1.了解正则表达式

正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,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。

正则表达式是用来匹配字符串非常强大的工具,在其他编程语言中同样有正则表达式的概念,Python 同样不例外,利用了正则表达式,我们想要从返回的页面内容提取出我们想要的内容就易如反掌了。

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。

2.正则表达式的语法规则

下面是 Python 中正则表达式的一些匹配规则,图片资料来自 CSDN

20130515113723855

3.正则表达式相关注解

(1)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。Python 里数量词默认是贪婪的(在少数语言里也可能是默认非贪婪),总是尝试匹配尽可能多的字 符;非贪婪的则相反,总是尝试匹配尽可能少的字符。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”。

注:我们一般使用非贪婪模式来提取。

(2)反斜杠问题

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”\\\\”:前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠,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。

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,妈妈也不用担心是不是漏写了反斜杠,写出来的表达式也更直观勒。

4.Python Re 模块

Python 自带了 re 模块,它提供了对正则表达式的支持。主要用到的方法列举如下

re.compile(string[,flag])
#以下为匹配所用函数
re.match(pattern, string[, flags])
re.search(pattern, string[, flags])
re.split(pattern, string[, maxsplit])
re.findall(pattern, string[, flags])
re.finditer(pattern, string[, flags])
re.sub(pattern, repl, string[, count])
re.subn(pattern, repl, string[, count])

在介绍这几个方法之前,我们先来介绍一下 pattern 的概念,pattern 可以理解为一个匹配模式,那么我们怎么获得这个匹配模式呢?很简单,我们需要利用 re.compile 方法就可以。例如

pattern = re.compile(r’hello’)

在参数中我们传入了原生字符串对象,通过 compile 方法编译生成一个 pattern 对象,然后我们利用这个对象来进行进一步的匹配。

另外大家可能注意到了另一个参数 flags,在这里解释一下这个参数的含义:

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。

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 \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 \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。

在刚才所说的另外几个方法例如 re.match 里我们就需要用到这个 pattern 了,下面我们一一介绍。

注:以下七个方法中的 flags 同样是代表匹配模式的意思,如果在 pattern 生成时已经指明了 flags,那么在下面的方法中就不需要传入这个参数了。

(1)re.match(pattern, string[, flags])

这个方法将会从 string(我们要匹配的字符串)的开头开始,尝试匹配 pattern,一直向后匹配,如果遇到无法匹配的字符,立即返回 None,如果匹配未结束已经到达 string 的末尾,也会返回 None。两个结果均表示匹配失败,否则匹配 pattern 成功,同时匹配终止,不再对 string 向后匹配。下面我们通过一个例子理解一下

__author__ = 'CQC'
# -*- coding: utf-8 -*-

#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 re.match 匹配文本,获得匹配结果,无法匹配时将返回 None
result1 = re.match(pattern,'hello')
result2 = re.match(pattern,'helloo CQC!')
result3 = re.match(pattern,'helo CQC!')
result4 = re.match(pattern,'hello CQC!')

#如果 1 匹配成功
if result1:
# 使用 Match 获得分组信息
print result1.group()
else:
print '1 匹配失败!'

#如果 2 匹配成功
if result2:
# 使用 Match 获得分组信息
print result2.group()
else:
print '2 匹配失败!'

#如果 3 匹配成功
if result3:
# 使用 Match 获得分组信息
print result3.group()
else:
print '3 匹配失败!'

#如果 4 匹配成功
if result4:
# 使用 Match 获得分组信息
print result4.group()
else:
print '4 匹配失败!'

运行结果

hello
hello
3 匹配失败!
hello

匹配分析

1.第一个匹配,pattern 正则表达式为’hello’,我们匹配的目标字符串 string 也为 hello,从头至尾完全匹配,匹配成功。

2.第二个匹配,string 为 helloo CQC,从 string 头开始匹配 pattern 完全可以匹配,pattern 匹配结束,同时匹配终止,后面的 o CQC 不再匹配,返回匹配成功的信息。

3.第三个匹配,string 为 helo CQC,从 string 头开始匹配 pattern,发现到 ‘o’ 时无法完成匹配,匹配终止,返回 None

4.第四个匹配,同第二个匹配原理,即使遇到了空格符也不会受影响。

我们还看到最后打印出了 result.group(),这个是什么意思呢?下面我们说一下关于 match 对象的的属性和方法
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:
1.string: 匹配时使用的文本。
2.re: 匹配时使用的 Pattern 对象。
3.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。
4.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。
5.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。
6.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:
1.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。
2.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。
3.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。
4.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。
5.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。
6.span([group]):
返回(start(group), end(group))。
7.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、\g 引用分组,但不能使用编号 0。\id 与\g 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\g0。

下面我们用一个例子来体会一下

# -*- 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.*)', '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 \g\g'):", m.expand(r'\2 \1\3')

### output ###
# m.string: hello world!
# m.re:
# 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)re.search(pattern, string[, flags])

search 方法与 match 方法极其类似,区别在于 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。同样,search 方法的返回对象同样 match()返回对象的方法和属性。我们用一个例子感受一下

#导入 re 模块
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 = re.search(pattern,'hello world!')
if match:
# 使用 Match 获得分组信息
print match.group()
### 输出 ###
# world

(3)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。我们通过下面的例子感受一下。

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

(4)re.findall(pattern, string[, flags])

搜索 string,以列表形式返回全部能匹配的子串。我们通过这个例子来感受一下

import re

pattern = re.compile(r'\d+')
print re.findall(pattern,'one1two2three3four4')

### 输出 ###
# ['1', '2', '3', '4']

(5)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。我们通过下面的例子来感受一下

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

(6)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、\g 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

pattern = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'

print re.sub(pattern,r'\2 \1', s)

def func(m):
return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()

print re.sub(pattern,func, s)

### output ###
# say i, world hello!
# I Say, Hello World!

(7)re.subn(pattern, repl, string[, count])

返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。

import re

pattern = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'

print re.subn(pattern,r'\2 \1', s)

def func(m):
return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()

print re.subn(pattern,func, s)

### output ###
# ('say i, world hello!', 2)
# ('I Say, Hello World!', 2)

5.Python Re 模块的另一种使用方式

在上面我们介绍了 7 个工具方法,例如 match,search 等等,不过调用方式都是 re.match,re.search 的方式,其实还有另外一种调用方式,可以通过 pattern.match,pattern.search 调用,这样 调用便不用将 pattern 作为第一个参数传入了,大家想怎样调用皆可。

函数 API 列表

match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags])
search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags])
split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit])
findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags])
finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags])
sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count])
subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count])

具体的调用方法不必详说了,原理都类似,只是参数的变化不同。小伙伴们尝试一下吧~

小伙伴们加油,即使这一节看得云里雾里的也没关系,接下来我们会通过一些实战例子来帮助大家熟练掌握正则表达式的。

—-转自http://cuiqingcai.com/977.html


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