接下來準(zhǔn)備用糗百做一個爬蟲的小例子。
但是在這之前，先詳細(xì)的整理一下Python中的正則表達(dá)式的相關(guān)內(nèi)容。
正則表達(dá)式在Python爬蟲中的作用就像是老師點(diǎn)名時用的花名冊一樣，是必不可少的神兵利器。
一、 正則表達(dá)式基礎(chǔ)
1.1.概念介紹
正則表達(dá)式是用于處理字符串的強(qiáng)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(dá)式的概念，區(qū)別只在于不同的編程語言實(shí)現(xiàn)支持的語法數(shù)量不同。
它擁有自己獨(dú)特的語法以及一個獨(dú)立的處理引擎，在提供了正則表達(dá)式的語言里，正則表達(dá)式的語法都是一樣的。
下圖展示了使用正則表達(dá)式進(jìn)行匹配的流程：
正則表達(dá)式的大致匹配過程是：
1.依次拿出表達(dá)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(dá)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(dá)式元字符和語法：??
1.2. 數(shù)量詞的貪婪模式與非貪婪模式
正則表達(dá)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(shù)量詞默認(rèn)是貪婪的。
例如：正則表達(dá)式"ab*"如果用于查找"abbbc"，將找到"abbb"。
而如果使用非貪婪的數(shù)量詞"ab*?"，將找到"a"。
1.3. 反斜杠的問題
與大多數(shù)編程語言相同，正則表達(dá)式里使用"\"作為轉(zhuǎn)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(dá)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(zhuǎn)義成反斜杠，
轉(zhuǎn)換成兩個反斜杠\\后再在正則表達(dá)式里轉(zhuǎn)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(dá)式可以使用r"\\"表示。
同樣，匹配一個數(shù)字的"\\d"可以寫成r"\d"。
有了原生字符串，媽媽再也不用擔(dān)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(dá)式的支持。
使用re的一般步驟是：
Step1：先將正則表達(dá)式的字符串形式編譯為Pattern實(shí)例。
Step2：然后使用Pattern實(shí)例處理文本并獲得匹配結(jié)果（一個Match實(shí)例）。
Step3：最后使用Match實(shí)例獲得信息，進(jìn)行其他的操作。
我們新建一個re01.py來試驗(yàn)一下re的應(yīng)用：
# -*- coding: utf-8 -*-?
#一個簡單的re實(shí)例，匹配字符串中的hello字符串???
#導(dǎo)入re模塊?
import re?
# 將正則表達(dá)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(jié)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匹配失敗！'?
#如果match2匹配成功?
if match2:?
??? # 使用Match獲得分組信息?
??? print match2.group()?
else:?
??? print 'match2匹配失敗！'?
#如果match3匹配成功?
if match3:?
??? # 使用Match獲得分組信息?
??? print match3.group()?
else:?
??? print 'match3匹配失敗！'?
可以看到控制臺輸出了匹配的三個結(jié)果：
下面來具體看看代碼中的關(guān)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(dá)式編譯為Pattern對象。
第二個參數(shù)flag是匹配模式，取值可以使用按位或運(yùn)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(nèi)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(diǎn)任意匹配模式，改變'.'的行為
??? re.L(全拼：LOCALE): 使預(yù)定字符類 \w \W \b \B \s \S 取決于當(dāng)前區(qū)域設(shè)定
??? re.U(全拼：UNICODE): 使預(yù)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(xì)模式。這個模式下正則表達(dá)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(dá)式是等價的：
# -*- coding: utf-8 -*-?
#兩個等價的re匹配,匹配一個小數(shù)?
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(shù)'?
if match12:?
??? # 使用Match獲得分組信息?
??? print match12.group()?
else:?
??? print u'match12不是小數(shù)'?
if match21:?
??? # 使用Match獲得分組信息?
??? print match21.group()?
else:?
??? print u'match21不是小數(shù)'?
if match22:?
??? # 使用Match獲得分組信息?
??? print match22.group()?
else:?
??? print u'match22不是小數(shù)'?
re提供了眾多模塊方法用于完成正則表達(dá)式的功能。
這些方法可以使用Pattern實(shí)例的相應(yīng)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(fù)用編譯后的Pattern對象。
這些方法將在Pattern類的實(shí)例方法部分一起介紹。
如一開始的hello實(shí)例可以簡寫為：
# -*- coding: utf-8 -*-?
#一個簡單的re實(shí)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(dá)式元字符如*/+/?等之前加上轉(zhuǎn)義符再返回
2.2. Match
Match對象是一次匹配的結(jié)果，包含了很多關(guān)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(dá)式開始搜索的索引。值與Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名參數(shù)相同。
endpos: 文本中正則表達(dá)式結(jié)束搜索的索引。值與Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名參數(shù)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(shù)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(shù)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(dāng)于調(diào)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(rèn)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(nèi)。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(rèn)值為0。
end([group])：
返回指定的組截獲的子串在string中的結(jié)束索引（子串最后一個字符的索引+1）。group默認(rèn)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
下面來用一個py實(shí)例輸出所有的內(nèi)容加深理解：
# -*- coding: utf-8 -*-?
#一個簡單的match實(shí)例?
?
import re?
# 匹配如下內(nèi)容：單詞+空格+單詞+任意字符?
m = re.match(r'(\w+) (\w+)(?P
?
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(dá)式，通過Pattern提供的一系列方法可以對文本進(jìn)行匹配查找。
Pattern不能直接實(shí)例化，必須使用re.compile()進(jìn)行構(gòu)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(dá)式的相關(guān)信息：
pattern: 編譯時用的表達(dá)式字符串。
flags: 編譯時用的匹配模式。數(shù)字形式。
groups: 表達(dá)式中分組的數(shù)量。
groupindex: 以表達(dá)式中有別名的組的別名為鍵、以該組對應(yīng)的編號為值的字典，沒有別名的組不包含在內(nèi)。
可以用下面這個例子查看pattern的屬性：
# -*- coding: utf-8 -*-?
#一個簡單的pattern實(shí)例?
?
import re?
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)(?P
??
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(diǎn)介紹一下pattern的實(shí)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(biāo)處起嘗試匹配pattern；
如果pattern結(jié)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(jié)束就已到達(dá)endpos，則返回None。
pos和endpos的默認(rèn)值分別為0和len(string)；
re.match()無法指定這兩個參數(shù)，參數(shù)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(dāng)pattern結(jié)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(dá)式末尾加上邊界匹配符'$'。
下面來看一個Match的簡單案例：
# encoding: UTF-8?
import re?
??
# 將正則表達(dá)式編譯成Pattern對象?
pattern = re.compile(r'hello')?
??
# 使用Pattern匹配文本，獲得匹配結(jié)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(biāo)處起嘗試匹配pattern，
如果pattern結(jié)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(rèn)值分別為0和len(string))；
re.search()無法指定這兩個參數(shù)，參數(shù)flags用于編譯pattern時指定匹配模式。
那么它和match有什么區(qū)別呢？
match()函數(shù)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(shí)例：
# -*- coding: utf-8 -*-?
#一個簡單的search實(shí)例?
?
import re?
??
# 將正則表達(dá)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(shù)，不指定將全部分割。
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，返回一個順序訪問每一個匹配結(jié)果（Match對象）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替換string中每一個匹配的子串后返回替換后的字符串。
當(dāng)repl是一個字符串時，可以使用\id或\g
當(dāng)repl是一個方法時，這個方法應(yīng)當(dāng)只接受一個參數(shù)（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(shù)，不指定時全部替換。
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(shù))。
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(dá)式的基本介紹了，非常簡單實(shí)用吧，希望對大家有所幫助^_^
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