爬虫——正则表达式re模块

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”)

bigsec

正则表达式规则

bigsec

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
# -*- conding: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
# -*- conding: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
# -*- conding: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
# -*- conding: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
# -*- conding: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']

作者:骑着螞蟻流浪 来源:http://www.cnblogs.com/mayi0312/p/7206343.html