Python正则表达式,看完这篇文章就够了!

玩转正则表达式

本文中介绍的是主要是 3 个知识点:

  • 正则表达式的相关知识

  • Python的中 re 模块,主要是用来处理正则表达式

  • 一个利用 re 模块通过正则表达式来进行网页数据的爬取和存储

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使用的系统 Python 版本和其他环境分别如下:

  • npython 3.7.5

  • MacOS

  • jupyter notebook

  • re   # re 模块

  • requests 2.23.0  # 发送请求

1、正则表达式

1.1 正则表达式及作用

正则表达式的英文是 regular expression,通常简写为 regex、regexp 或者RE,属于计算机领域的一个概念。

正则表达式的主要作用是被用来进行文本的检索、替换或者是从一个串中提取出符合我们指定条件的子串,它描述了一种字符串匹配的模式 pattern 。

目前正则表达式已经被集成到了各种文本编辑器和文本处理工具中。

1.2 应用场景

  • 验证:比如在网站中进行表单提交时,进行用户名及密码的验证

  • 查找:从给定的文本信息中进行快速高效地查找与分析字符串

  • 替换:将我们指定格式的文本进行查找,然后将指定的内容进行替换

1.3 网站

在这里介绍几个用来学习和测试正则表达式的网站:

1.菜鸟教程-正则表达式

https://www.runoob.com/regexp/regexp-tutorial.html

2.正则表达式在线测试工具

https://tool.oschina.net/regex/

3.GoRegex.cn

https://goregex.cn/

4.官方re模块学习

https://docs.python.org/zh-cn/3/library/re.html

5.正则表达式30分钟入门教程

https://deerchao.cn/tutorials/regex/regex.htm#mission

1.4 常用字符功能

先介绍常用正则表达式中几种特殊字符的功能:

字符类

字符 含义 例子
. 匹配任意一个字符 ab.可以匹配abc或者abd
[ ] 匹配括号中的任意1个字符 [abcd]可以匹配ab、bc、cd
- 在[ ]内表示的字符范围内进行匹配 [0-9a-fA-F]可以匹配任意一个16进制的数字
^ 位于[ ]括号内的开头,匹配除括号中的字符之外的任意1个字符 [^xy]匹配xy之外的任意一个字符,比如[^xy]1可以匹配A1、B1但是不能匹配x1、y1

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数量限定符

字符 含义 例子
匹配前面紧跟字符的0次或者1次 [0-9]?,匹配1、2、3
+ 匹配前面紧跟字符的1次或者多次 [0-9]+,匹配1、12、123等
* 匹配前面紧跟字符的0次或者多次 [0-9]*,不匹配或者12、123
{N} 匹配前面紧跟字符精确到N次 [1-9][0-9]{2},匹配100到999的整数,{2}表示[0-9]匹配两个数字
{,M} 匹配前面紧跟字符最多M次 [0-9]{,1},指的是最多匹配0-9之间的1个整数,相当于是0次或者1次,等价于[0-9]?
{N,M} 匹配前面紧跟字符的至少N次,最多M次 [0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3},匹配IP地址,其中.号是特殊字符,需要使用转义字符\

位置相关

字符 含义 例子
^ 匹配开头的位置;通过\A ^hello  匹配hello开头的字符内容
$ 匹配结束的位置同\Z ;$  匹配一行结尾的;符号   ^$匹配空行
< 匹配单词开头的位置
> 匹配单词结尾的位置 p>  匹配leap等,但是不能匹配parent、sleepy等不是p结尾的单词
\b 匹配单词开头或结尾的位置 \bat 匹配…at…,但是不能匹配cat、atexit、batch(非at开头)
\B 匹配非单词开头或者结尾的单词 \Bat匹配battery,但是不能匹配attend/hat等以at开头的单词

特殊字符

字符 含义 例子
\ 转义字符,保持后面字符的原义,使其不被转义 \. 输出.
( ) 将表达式的一部分括起来,可以对整个单元使用数量限定符,匹配括号中的内容 ([0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3}表示将括号内的内容匹配3次
| 连接两个子表达式,相当于或的关系 n(o|either)匹配no或者neither
\d 数字字符 相当于是[0-9]
\D 非数字字符 相当于是[^0-9]
\w 数字字母下划线 [a-zA-Z0-9_]
\W 非数字字母下划线,匹配特殊字符 [^\w]
\s 空白区域 [\r\t\n\f]表格、换行等空白区域
\S [^\s] 非空白区域

2、re 模块

2.1 re 模块简介

在 Python 中主要是利用 re 模块进行正则表达式的处理,涉及到 4 个常用的方法:

  • re.match()

  • re.search()

  • re.findall()

  • re.sub()

  • re.split()

5 个方法的基本使用语法是:

import re   # 使用之前先进行导入re模块
re.match(pattern, string, flags)   # match方法为例

上面参数的说明:

参数 描述
pattern 匹配的正则表达式
string 要匹配的字符串
flags 标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等等。

2.2 标志位 flags

正则表达式可以包含一些可选标志修饰符来控制匹配的模式。修饰符被指定为一个可选的标志,如 re.I | re.M 被同时设置成 I 和 M 标志:

修饰符 描述
re.I 忽略大小写(常用)
re.L 做本地化识别(locale-aware)匹配
re.M 多行匹配,影响 ^ 和 $
re.S 使 . 匹配包括换行在内的所有字符
re.U 根据Unicode字符集解析字符。这个标志影响 \w, \W, \b, \B.
re.X 该标志通过给予更灵活的格式,以便将正则表达式写得更易于理解。

2.3 match

从指定字符串的开始位置进行匹配。开始位置匹配成功则继续匹配,否则输出None。

该方法的结果是返回一个正则匹配对象,通过两个方法获取相关内容:

  • 通过 group() 来获取内容

  • 通过 span() 来获取范围:匹配到字符的开始和结束的索引位置

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开始位置没有匹配成功,返回 None

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存在换行的字符串内容,使用 re.S

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group() 方法获取内容的时候,索引符号从 1 开始:

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2.4 search

re.search 方法扫描整个字符串,返回的是第一个成功匹配的字符串,否则就返回 None

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group(N) 中的参数N不能超过正则表达式中括号的个数,若超过则报错:

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2.5 findall

re.findall() 是扫描整个字符串,通过列表形式返回所有符合的字符串

注意:re.search 是返回第一个符合要求的字符

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如果存在多个 .*? ,则返回的内容中使用列表中嵌套元组的形式:

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2.6 sub

re.sub 方法是用来替换字符串中的某些内容

  • 直接替换

  • 通过函数替换

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指定具体的替换内容:将空格替换成短横线

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略微复杂的替换

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2.7 split

用法

主要适用于将字符串进行分割:

re.split(pattern, string,maxsplit=0,flags=0)

用 pattern 分开 string 。如果在 pattern 中捕获到括号,那么所有的组里的文字也会包含在列表里。

如果 maxsplit 非零, 最多进行 maxsplit 次分隔, 剩下的字符全部返回到列表的最后一个元素。

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如何理解是否保留匹配项

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第二种写法就是保留了匹配项

2.8 贪婪模式与非贪婪模式

贪婪与非贪婪模式影响的是被量词修饰的子表达式的匹配行为。

贪婪模式在整个表达式匹配成功的前提下,尽可能多的匹配;而非贪婪模式在整个表达式匹配成功的前提下,尽可能少的匹配

我们在正则表达式中经常会使用 3 个符号:

  • 点 . :表示匹配的是除去换行符之外的任意字符

  • 问号 ? :表示匹配 0 个或者 1 个

  • 星号 *:表示匹配 0 个或者任意个字符

贪婪模式与非贪婪模式:

  • .*?  非贪婪模式

  • .*   贪婪模式

看一个例子来比较 re 模块中两种匹配方式的不同:

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  1. 在上面的非贪婪模式中,使用了问号 ,当匹配到 aaaacb 已经达到了要求,停止第一次匹配;接下来再开始匹配到 ab ;再匹配到 adceb ;所以存在多个匹配结果

  2. 在贪婪模式中,程序会找到最长的那个符合要求的字符串

关于正则表达式中贪婪和非贪婪模式的详解,请参考文章 https://www.cnblogs.com/520yang/articles/7473596.html,写的非常清楚。

3、基于正则的爬虫

字符串是在我们编程中涉及最多的一种数据结构,对字符串进行操作的需求几乎无处不在。

比如我们编写好了爬虫程序,在得到了网页的源码之后,怎么从茫茫数据中提取出来我们指定的数据?这个通过正则表达式提取就是其中的方法之一。

接下来讲解的通过 re 模块来爬取某个网站的内容。

3.1 网页结构

分析的网页结构和源码的相关对应信息:

  1. 在每个网页中有 32 篇小说

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  1. 这 32 篇小说的信息存在于 32 个 

  2.  对中:

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  1. 每篇信息存在一个 li 中,比如第一篇:

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  1. 源码和网页中的对应位置

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3.2 网页地址

第一页的地址是  http://www.quanshuwang.com/list/1_1.html  ,第二页是 http://www.quanshuwang.com/list/1_2.html  ,网页地址的规律

for i in range(1, 1156):  # 总共1155页
  url = "http://www.quanshuwang.com/list/1_{}.html".format(i)

3.3 爬取信息

导入库爬虫中需要的库

import re  # 解析数据
import requests # 发送请求
import csv  # 存入数据
import pandas as pd

爬取第一页

爬取第一页的内容进行测试

url = "http://www.quanshuwang.com/list/1_1.html"  # 第一页
headers = {"User-Agent": "自己的请求头"}
response = requests.get(url=url, headers=headers)   # 得到响应
res = response.content.decode('gbk', 'ignore')  # 获取源码,实际编码是gbk
res  

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下面进行 3 个字段信息的爬取:

标题title

title 是 li 标签对中唯一的,所以可以直接获取双引号中的内容,最后检验下长度刚好是 32 :

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作者 author

author 是源码中唯一的内容,直接通过 author 后面的内容进行获取,检验长度也是 32

在 author 和 em 标签中进行限制来获取内容

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简介 substract

对简介的提取分为两个部分:正文部分+更多。因为有些小说没有简介,只有更多 2 个字,所以需要特殊下

  1. 通过元组的形式单独提取出两个信息

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  1. 将两个信息进行合并,放到一个大列表中,同时检验长度仍然是 32

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3.4 完整代码

下面是完整的源码,包含:

  • 访问链接获取源码数据

  • 利用 re 模块解析数据

  • 利用 csv 模块保存数据

  • 读取数据

 

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