爬虫——正则表达式re模块
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了爬虫——正则表达式re模块相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
为什么要学习正则表达式
实际上爬虫一共就四个主要步骤:
- 明确目标:需清楚目标网站
- 爬:将所有的目标网站的内容全部爬下来
- 取:在爬下来的网站内容中去掉对我们没有用处的数据,只留取我们需要的数据
- 处理数据:按照我们想要的方式存储和使用留取的数据
我们在前面的案例里实际上都省略了第3步,也就是“取”的步骤。因为我们down下了的数据是全部的网页,这些数据很庞大并且很混乱,其中大部分的东西是我们不关心的,因此我们需要将之按我们的需要过滤和匹配出来。
那么对于文本的过滤和者规则的匹配,最强大的就是正则表达式了。
那么什么是正则表达式:
- 正则表达式,又称规则表达式,通常被用来检索、替换那些符合某个规则的文本。
- 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。
给定一个正则表达式和另一个字符串,我们可以达到如下的目的:
- 给定的字符串是否符合正则表达式的过滤逻辑(“匹配”)
- 通过正则表达式,从文本字符串中获取我们想要的特定部分(“过滤”)
正则表达式规则
Python的re模块
在Python中,我们可以使用内置的re模块来使用正则表达式。
有一点需要特别注意的是,正则表达式使用对特殊字符进行黑底,所以如果我们要使用原始字符串,只需要加一个r前缀:r\'i love\\t\\.\\tpython\'
re模块的一般使用步骤如下:
- 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
- 通过Pattern对象提供的一系列方法对文本进行匹配查找,获得匹配结果,一个Match对象。
- 最后使用Match对象提供的属性和方法获得信息,根据需要进行其他操作。
compile函数
compile函数用于编译正则表达式,生成一个Pattern对象,它的一般使用形式如下:
#!/usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = \'mayi\' import re # 将正则表达式编译成Pattern对象 pattern = re.compile(\'\\d+\')
在上面,我们已将一个正则表达式编译成Pattern对象,接下来,我们就可以利用pattern的一系列方法对文本匹配查找了。
Pattern对象的一些常用方法主要有:
- 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:全部匹配,返回列表
- finditer()方法:全部匹配,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(也可以指定起始位置),它是一次匹配,只要找到了一个匹配的结果就返回,而不是查找所有匹配的结果。它的一般使用形式如下:
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(string)。因此,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,如果没有匹配上,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; span=(3, 5), match=\'12\'> >>> print(m.group(0)) # 可省略 0 12 >>> print(m.start(0)) # 可省略 0 3 >>> print(m.end(0)) # 可省略 0 5 >>> print(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,...])方法用于获得一个或多个分组匹配的字符串,当要获得整个匹配的子串时,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; span=(0, 11), match=\'Hello World\'> >>> print(m.group(0)) # 返回匹配成功的整个子串 Hello World >>> print(m.span(0)) # 返回匹配成功的整个子串的索引 (0, 11) >>> print(m.group(1)) # 返回第一个分组匹配成功的子串 Hello >>> print(m.span(1)) # 返回第一个分组匹配成功的子串的索引 (0, 5) >>> print(m.group(2)) # 返回第二个分组匹配成功的子串 World >>> print(m.span(2)) # 返回第二个分组匹配成功的子串 (6, 11) >>> print(m.groups()) # 等价于 (m.group(1), m.group(2), ...) (\'Hello\', \'World\') >>> print(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,而不是查找所有匹配的结果,它的一般使用形式如下:
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(string)。
当匹配成功时,返回一个Match对象,如果没有匹配上,则返回None。
如下例子:
>>> import re >>> pattern = re.compile(\'\\d+\') >>> m = pattern.search(\'one12twothree34four\') >>> print(m) <_sre.SRE_Match object; span=(3, 5), match=\'12\'> >>> print(m.group()) 12 >>> m = pattern.search(\'one12twothree34four\', 10, 30) >>> print(m) <_sre.SRE_Match object; span=(13, 15), match=\'34\'> >>> print(m.group()) 34 >>> print(m.span()) (13, 15)
再看一个例子:
#!/usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = \'mayi\' 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,返回None m = pattern.search(\'hello 123 456 789\') # 若这里使用match(),返回None if m: print("matching string:", m.group()) print("position:", m.span())
执行结果:
matching string: 123 position: (6, 9)
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,我们需要搜索整个字符串,获得所有匹配的结果。
findall()方法的使用形式如下:
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(string)。
findall()以列表形式返回全部能匹配的子串,如果没有匹配成功,则返回一个空列表。
如下:
>>> import re >>> pattern = re.compile(r\'\\d+\') # 匹配数字 >>> res1 = pattern.findall(\'hello 123 456 789\') >>> res2 = pattern.findall(\'one1two2three3four4\', 0, 16) >>> print(res1) [\'123\', \'456\', \'789\'] >>> print(res2) [\'1\', \'2\', \'3\']
再看一个例子:
>>> import re >>> pattern = re.compile(r\'\\d+\\.\\d+\') # 匹配小数 >>> res = pattern.findall("3.1415926, \'big\', 110, 95.5") >>> print(res) [\'3.1415926\', \'95.5\']
finditer()方法
finditer()方法的行为跟findall()的行为类似,也是搜索整个字符串,获得所有匹配的结果。但它返回一个顺序访问每一个匹配结果(Match对象)的迭代器。
如下:
#!/usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = \'mayi\' import re pattern = re.compile(r\'\\d+\') res_iter1 = pattern.finditer("hello 123 456 789") res_iter2 = pattern.finditer("one1two2three3four4", 0, 16) print(res_iter1) print(res_iter2) print("res_iter1......") for m1 in res_iter1: print("matching string:{}, position:{}".format(m1.group(), m1.span())) print("res_iter2......") for m2 in res_iter2: print("matching string:{}, position:{}".format(m2.group(), m2.span()))
执行结果:
<callable_iterator object at 0x00ADF7F0> <callable_iterator object at 0x00ADF230> res_iter1...... matching string:123, position:(6, 9) matching string:456, position:(10, 13) matching string:789, position:(14, 17) res_iter2...... matching string:1, position:(3, 4) matching string:2, position:(7, 8) matching string:3, position:(13, 14)
split()方法
spilt()方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表,它的使用形式如下:
split(string[, maxsplit])
其中,maxsplit用于指定最大分割次数,不指定将全部分割。
如下:
>>> import re >>> pattern = re.compile(r\'[\\s\\,\\;]+\') >>> print(pattern.split(\'a,b;; c d\')) [\'a\', \'b\', \'c\', \'d\']
sub()方法
sub()方法用于替换。它的使用形式如下:
sub(repl, string[, count])
其中,repl可以是字符串也可以是一个函数:
- 如果repl是字符串,则会使用repl去替换字符串每一个匹配的子串,并返回替换后的字符串,另外,repl还可以使用id的形式来引用分组,但不能使用编号0
- 如果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,默认全部替换
如下:
#!/usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = \'mayi\' import re pattern = re.compile(r\'(\\w+) (\\w+)\') # \\w: [A-Za-z0-9] string = \'hello 123, hello 456\' print(pattern.sub(\'hello world\', string)) # 我是分割线 print("*" * 30) print(pattern.sub(r\'\\2 \\1\', string)) # 我是分割线 print("*" * 30) def func(m): return \'hi \' + m.group(2) print(pattern.sub(func, string)) # 我是分割线 print("*" * 30) # 最多替换一次 print(pattern.sub(func, string, 1))
执行结果:
hello world, hello world ****************************** 123 hello, 456 hello ****************************** hi 123, hi 456 ****************************** hi 123, hello 456
匹配中文
在某些情况下,我们想匹配文本中的汉字,中文的unicode编码范围主要在[u4e00-u9fa5],这里说主要是因为这个范围并不完整,比如没有包括全角(中文)标点,不过,在大部分情况下,应该是够用的。
例如:要想把字符串s = "您好,世界。hello world!"中的中文提取出来,可以这么做
#!/usr/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = \'mayi\' import re string = "你好,世界。hello world!" pattern = re.compile(r"[\\u4e00-\\u9fa5]+") res = pattern.findall(string) print(res)
执行结果
[\'你好\', \'世界\']
以上是关于爬虫——正则表达式re模块的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章