本文转载：静觅 » [Python3网络爬虫开发实战] 3.3-正则表达式
看完requests请求之后，我们获取到了页面的信息，但是这么庞大的页面信息，我们所需要的数据可能就没有多少，那怎样才能得到我们所需要的数据呢？下面的几篇文章我们就来介绍一下爬虫中第二个很重要的模块：信息提取。我们会介绍几个常用到的信息提取的方式。
本节中，我们看一下正则表达式的相关用法。正则表达式是处理字符串的强大工具，它有自己特定的语法结构，有了它，实现字符串的检索、替换、匹配验证都不在话下。
当然，对于爬虫来说，有了它，从HTML里提取想要的信息就非常方便了。
1. 实例引入
说了这么多，可能我们对它到底是个什么还是比较模糊，下面就用几个实例来看一下正则表达式的用法。
打开开源中国提供的正则表达式测试工具http://tool.oschina.net/regex/，输入待匹配的文本，然后选择常用的正则表达式，就可以得出相应的匹配结果了。例如，这里输入待匹配的文本如下：
Hello, my phone number is 010-86432100 and email is [email protected], and my website is http://cuiqingcai.com.
这段字符串中包含了一个电话号码和一个电子邮件，接下来就尝试用正则表达式提取出来，如图3-10所示。
图3-10 运行页面
在网页右侧选择“匹配Email地址”，就可以看到下方出现了文本中的E-mail。如果选择“匹配网址URL”，就可以看到下方出现了文本中的URL。是不是非常神奇？
其实，这里就是用了正则表达式匹配，也就是用一定的规则将特定的文本提取出来。比如，电子邮件开头是一段字符串，然后是一个@符号，最后是某个域名，这是有特定的组成格式的。另外，对于URL，开头是协议类型，然后是冒号加双斜线，最后是域名加路径。
对于URL来说，可以用下面的正则表达式匹配：
[a-zA-z]+://[^\s]*
用这个正则表达式去匹配一个字符串，如果这个字符串中包含类似URL的文本，那就会被提取出来。
这个正则表达式看上去是乱糟糟的一团，其实不然，这里面都是有特定的语法规则的。比如，a-z代表匹配任意的小写字母，\s表示匹配任意的空白字符，*就代表匹配前面的字符任意多个，这一长串的正则表达式就是这么多匹配规则的组合。
写好正则表达式后，就可以拿它去一个长字符串里匹配查找了。不论这个字符串里面有什么，只要符合我们写的规则，统统可以找出来。对于网页来说，如果想找出网页源代码里有多少URL，用匹配URL的正则表达式去匹配即可。
上面我们说了几个匹配规则，表3-2列出了常用的匹配规则。
看完了之后，可能有点晕晕的吧，不过不用担心，后面我们会详细讲解一些常见规则的用法。
其实正则表达式不是Python独有的，它也可以用在其他编程语言中。但是Python的re库提供了整个正则表达式的实现，利用这个库，可以在Python中使用正则表达式。在Python中写正则表达式几乎都用这个库，下面就来了解它的一些常用方法。
2. match()
这里首先介绍第一个常用的匹配方法——match()，向它传入要匹配的字符串以及正则表达式，就可以检测这个正则表达式是否匹配字符串。
match()方法会尝试从字符串的起始位置匹配正则表达式，如果匹配，就返回匹配成功的结果；如果不匹配，就返回None。示例如下：
import re
content = 'Hello 123 4567 World_This is a Regex Demo'
print(len(content))
result = re.match('^Hello\s\d\d\d\s\d{4}\s\w{10}', content)
print(result)
print(result.group())
print(result.span())
运行结果如下：
41
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 25), match='Hello 123 4567 World_This'>
Hello 123 4567 World_This
(0, 25)
这里首先声明了一个字符串，其中包含英文字母、空白字符、数字等。接下来，我们写一个正则表达式：
^Hello\s\d\d\d\s\d{4}\s\w{10}
用它来匹配这个长字符串。开头的^是匹配字符串的开头，也就是以Hello开头；然后\s匹配空白字符，用来匹配目标字符串的空格；\d匹配数字，3个\d匹配123；然后再写1个\s匹配空格；后面还有4567，我们其实可以依然用4个\d来匹配，但是这么写比较烦琐，所以后面可以跟{4}以代表匹配前面的规则4次，也就是匹配4个数字；然后后面再紧接1个空白字符，最后\w{10}匹配10个字母及下划线。我们注意到，这里其实并没有把目标字符串匹配完，不过这样依然可以进行匹配，只不过匹配结果短一点而已。
而在match()方法中，第一个参数传入了正则表达式，第二个参数传入了要匹配的字符串。
打印输出结果，可以看到结果是SRE_Match对象，这证明成功匹配。该对象有两个方法：group()方法可以输出匹配到的内容，结果是Hello 123 4567 World_This，这恰好是正则表达式规则所匹配的内容；span()方法可以输出匹配的范围，结果是(0, 25)，这就是匹配到的结果字符串在原字符串中的位置范围。
通过上面的例子，我们基本了解了如何在Python中使用正则表达式来匹配一段文字。
匹配目标
刚才我们用match()方法可以得到匹配到的字符串内容，但是如果想从字符串中提取一部分内容，该怎么办呢？就像最前面的实例一样，从一段文本中提取出邮件或电话号码等内容。
这里可以使用()括号将想提取的子字符串括起来。()实际上标记了一个子表达式的开始和结束位置，被标记的每个子表达式会依次对应每一个分组，调用group()方法传入分组的索引即可获取提取的结果。示例如下：
import re
content = 'Hello 1234567 World_This is a Regex Demo'
result = re.match('^Hello\s(\d+)\sWorld', content)
print(result)
print(result.group())
print(result.group(1))
print(result.span())
这里我们想把字符串中的1234567提取出来，此时可以将数字部分的正则表达式用()括起来，然后调用了group(1)获取匹配结果。
运行结果如下：
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 19), match='Hello 1234567 World'>
Hello 1234567 World
1234567
(0, 19)
可以看到，我们成功得到了1234567。这里用的是group(1)，它与group()有所不同，后者会输出完整的匹配结果，而前者会输出第一个被()包围的匹配结果。假如正则表达式后面还有()包括的内容，那么可以依次用group(2)、group(3)等来获取。
通用匹配
刚才我们写的正则表达式其实比较复杂，出现空白字符我们就写\s匹配，出现数字我们就用\d匹配，这样的工作量非常大。其实完全没必要这么做，因为还有一个万能匹配可以用，那就是.*（点星）。其中.（点）可以匹配任意字符（除换行符），*（星）代表匹配前面的字符无限次，所以它们组合在一起就可以匹配任意字符了。有了它，我们就不用挨个字符地匹配了。
接着上面的例子，我们可以改写一下正则表达式：
import re
content = 'Hello 123 4567 World_This is a Regex Demo'
result = re.match('^Hello.*Demo$', content)
print(result)
print(result.group())
print(result.span())
这里我们将中间部分直接省略，全部用.*来代替，最后加一个结尾字符串就好了。运行结果如下：
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 41), match='Hello 123 4567 World_This is a Regex Demo'>
Hello 123 4567 World_This is a Regex Demo
(0, 41)
可以看到，group()方法输出了匹配的全部字符串，也就是说我们写的正则表达式匹配到了目标字符串的全部内容；span()方法输出(0, 41)，这是整个字符串的长度。
因此，我们可以使用.*简化正则表达式的书写。
贪婪与非贪婪
使用上面的通用匹配.*时，可能有时候匹配到的并不是我们想要的结果。看下面的例子：
import re
content = 'Hello 1234567 World_This is a Regex Demo'
result = re.match('^He.*(\d+).*Demo$', content)
print(result)
print(result.group(1))
这里我们依然想获取中间的数字，所以中间依然写的是(\d+)。而数字两侧由于内容比较杂乱，所以想省略来写，都写成 .*。最后，组成^He.*(\d+).*Demo$，看样子并没有什么问题。我们看下运行结果：
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 40), match='Hello 1234567 World_This is a Regex Demo'>
7
奇怪的事情发生了，我们只得到了7这个数字，这是怎么回事呢？
这里就涉及一个贪婪匹配与非贪婪匹配的问题了。在贪婪匹配下，.*会匹配尽可能多的字符。正则表达式中.*后面是\d+，也就是至少一个数字，并没有指定具体多少个数字，因此，.*就尽可能匹配多的字符，这里就把123456匹配了，给\d+留下一个可满足条件的数字7，最后得到的内容就只有数字7了。
但这很明显会给我们带来很大的不便。有时候，匹配结果会莫名其妙少了一部分内容。其实，这里只需要使用非贪婪匹配就好了。非贪婪匹配的写法是.*?，多了一个?，那么它可以达到怎样的效果？我们再用实例看一下：
import re
content = 'Hello 1234567 World_This is a Regex Demo'
result = re.match('^He.*?(\d+).*Demo$', content)
print(result)
print(result.group(1))
这里我们只是将第一个.*改成了.*?，转变为非贪婪匹配。结果如下：
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 40), match='Hello 1234567 World_This is a Regex Demo'>
1234567
此时就可以成功获取1234567了。原因可想而知，贪婪匹配是尽可能匹配多的字符，非贪婪匹配就是尽可能匹配少的字符。当.*?匹配到Hello后面的空白字符时，再往后的字符就是数字了，而\d+恰好可以匹配，那么这里.*?就不再进行匹配，交给\d+去匹配后面的数字。所以这样.*?匹配了尽可能少的字符，\d+的结果就是1234567了。
所以说，在做匹配的时候，字符串中间尽量使用非贪婪匹配，也就是用.*?来代替.*，以免出现匹配结果缺失的情况。
但这里需要注意，如果匹配的结果在字符串结尾，.*?就有可能匹配不到任何内容了，因为它会匹配尽可能少的字符。例如：
import re
content = 'http://weibo.com/comment/kEraCN'
result1 = re.match('http.*?comment/(.*?)', content)
result2 = re.match('http.*?comment/(.*)', content)
print('result1', result1.group(1))
print('result2', result2.group(1))
运行结果如下：
result1
result2 kEraCN
可以观察到，.*?没有匹配到任何结果，而.*则尽量匹配多的内容，成功得到了匹配结果。
修饰符
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。我们用实例来看一下：
import re
content = '''Hello 1234567 World_This
is a Regex Demo
'''
result = re.match('^He.*?(\d+).*?Demo$', content)
print(result.group(1))
和上面的例子相仿，我们在字符串中加了换行符，正则表达式还是一样的，用来匹配其中的数字。看一下运行结果：
AttributeError Traceback (most recent call last)
in ()
5 '''
6 result = re.match('^He.*?(\d+).*?Demo$', content)
----> 7 print(result.group(1))
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'
运行直接报错，也就是说正则表达式没有匹配到这个字符串，返回结果为None，而我们又调用了group()方法导致AttributeError。
那么，为什么加了一个换行符，就匹配不到了呢？这是因为\.匹配的是除换行符之外的任意字符，当遇到换行符时，.*?就不能匹配了，所以导致匹配失败。这里只需加一个修饰符re.S，即可修正这个错误：
result = re.match('^He.*?(\d+).*?Demo$', content, re.S)
这个修饰符的作用是使.匹配包括换行符在内的所有字符。此时运行结果如下：
1234567
这个re.S在网页匹配中经常用到。因为HTML节点经常会有换行，加上它，就可以匹配节点与节点之间的换行了。
另外，还有一些修饰符，在必要的情况下也可以使用，如表3-3所示。
在网页匹配中，较为常用的有re.S和re.I。
转义匹配
我们知道正则表达式定义了许多匹配模式，如.匹配除换行符以外的任意字符，但是如果目标字符串里面就包含.，那该怎么办呢？
这里就需要用到转义匹配了，示例如下：
import re
content = '(百度)www.baidu.com'
result = re.match('\(百度\)www\.baidu\.com', content)
print(result)
当遇到用于正则匹配模式的特殊字符时，在前面加反斜线转义一下即可。例如.就可以用\.来匹配，运行结果如下：
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 17), match='(百度)www.baidu.com'>
可以看到，这里成功匹配到了原字符串。
这些是写正则表达式常用的几个知识点，熟练掌握它们对后面写正则表达式匹配非常有帮助。
3. search()
前面提到过，match()方法是从字符串的开头开始匹配的，一旦开头不匹配，那么整个匹配就失败了。我们看下面的例子：
import re
content = 'Extra stings Hello 1234567 World_This is a Regex Demo Extra stings'
result = re.match('Hello.*?(\d+).*?Demo', content)
print(result)
这里的字符串以Extra开头，但是正则表达式以Hello开头，整个正则表达式是字符串的一部分，但是这样匹配是失败的。运行结果如下：
None
因为match()方法在使用时需要考虑到开头的内容，这在做匹配时并不方便。它更适合用来检测某个字符串是否符合某个正则表达式的规则。
这里就有另外一个方法search()，它在匹配时会扫描整个字符串，然后返回第一个成功匹配的结果。也就是说，正则表达式可以是字符串的一部分，在匹配时，search()方法会依次扫描字符串，直到找到第一个符合规则的字符串，然后返回匹配内容，如果搜索完了还没有找到，就返回None。
我们把上面代码中的match()方法修改成search()，再看下运行结果：
<_sre.SRE_Match object; span=(13, 53), match='Hello 1234567 World_This is a Regex Demo'>
1234567
这时就得到了匹配结果。
因此，为了匹配方便，我们可以尽量使用search()方法。
下面再用几个实例来看看search()方法的用法。
首先，这里有一段待匹配的HTML文本，接下来写几个正则表达式实例来实现相应信息的提取：
html = ''''''
可以观察到，ul节点里有许多li节点，其中li节点中有的包含a节点，有的不包含a节点，a节点还有一些相应的属性——超链接和歌手名。
首先，我们尝试提取class为active的li节点内部的超链接包含的歌手名和歌名，此时需要提取第三个li节点下a节点的singer属性和文本。
此时正则表达式可以以li开头，然后寻找一个标志符active，中间的部分可以用.*?来匹配。接下来，要提取singer这个属性值，所以还需要写入singer="(.*?)"，这里需要提取的部分用小括号括起来，以便用group()方法提取出来，它的两侧边界是双引号。然后还需要匹配a节点的文本，其中它的左边界是>，右边界是。然后目标内容依然用(.*?)来匹配，所以最后的正则表达式就变成了：
(.*?)
然后再调用search()方法，它会搜索整个HTML文本，找到符合正则表达式的第一个内容返回。
另外，由于代码有换行，所以这里第三个参数需要传入re.S。整个匹配代码如下：
result = re.search('(.*?)', html, re.S)
if result:
print(result.group(1), result.group(2))
由于需要获取的歌手和歌名都已经用小括号包围，所以可以用group()方法获取。
运行结果如下：
齐秦 往事随风
可以看到，这正是class为active的li节点内部的超链接包含的歌手名和歌名。
如果正则表达式不加active（也就是匹配不带class为active的节点内容），那会怎样呢？我们将正则表达式中的active去掉，代码改写如下：
result = re.search('(.*?)', html, re.S)
if result:
print(result.group(1), result.group(2))
由于search()方法会返回第一个符合条件的匹配目标，这里结果就变了：
任贤齐 沧海一声笑
把active标签去掉后，从字符串开头开始搜索，此时符合条件的节点就变成了第二个li节点，后面的就不再匹配，所以运行结果就变成第二个li节点中的内容。
注意，在上面的两次匹配中，search()方法的第三个参数都加了re.S，这使得.*?可以匹配换行，所以含有换行的li节点被匹配到了。如果我们将其去掉，结果会是什么？代码如下：
result = re.search('(.*?)', html)
if result:
print(result.group(1), result.group(2))
运行结果如下：
beyond 光辉岁月
可以看到，结果变成了第四个li节点的内容。这是因为第二个和第三个li节点都包含了换行符，去掉re.S之后，.*?已经不能匹配换行符，所以正则表达式不会匹配到第二个和第三个li节点，而第四个li节点中不包含换行符，所以成功匹配。
由于绝大部分的HTML文本都包含了换行符，所以尽量都需要加上re.S修饰符，以免出现匹配不到的问题。
4. findall()
前面我们介绍了search()方法的用法，它可以返回匹配正则表达式的第一个内容，但是如果想要获取匹配正则表达式的所有内容，那该怎么办呢？这时就要借助findall()方法了。该方法会搜索整个字符串，然后返回匹配正则表达式的所有内容。
还是上面的HTML文本，如果想获取所有a节点的超链接、歌手和歌名，就可以将search()方法换成findall()方法。如果有返回结果的话，就是列表类型，所以需要遍历一下来依次获取每组内容。代码如下：
results = re.findall('(.*?)', html, re.S)
print(results)
print(type(results))
for result in results:
print(result)
print(result[0], result[1], result[2])
运行结果如下：
[('/2.mp3', '任贤齐', '沧海一声笑'), ('/3.mp3', '齐秦', '往事随风'), ('/4.mp3', 'beyond', '光辉岁月'), ('/5.mp3', '陈慧琳', '记事本'), ('/6.mp3', '邓丽君', '但愿人长久')]
('/2.mp3', '任贤齐', '沧海一声笑')
/2.mp3 任贤齐 沧海一声笑
('/3.mp3', '齐秦', '往事随风')
/3.mp3 齐秦 往事随风
('/4.mp3', 'beyond', '光辉岁月')
/4.mp3 beyond 光辉岁月
('/5.mp3', '陈慧琳', '记事本')
/5.mp3 陈慧琳 记事本
('/6.mp3', '邓丽君', '但愿人长久')
/6.mp3 邓丽君 但愿人长久
可以看到，返回的列表中的每个元素都是元组类型，我们用对应的索引依次取出即可。
如果只是获取第一个内容，可以用search()方法。当需要提取多个内容时，可以用findall()方法。
5. sub()
除了使用正则表达式提取信息外，有时候还需要借助它来修改文本。比如，想要把一串文本中的所有数字都去掉，如果只用字符串的replace()方法，那就太烦琐了，这时可以借助sub()方法。示例如下：
import re
content = '54aK54yr5oiR54ix5L2g'
content = re.sub('\d+', '', content)
print(content)
运行结果如下：
aKyroiRixLg
这里只需要给第一个参数传入\d+来匹配所有的数字，第二个参数为替换成的字符串（如果去掉该参数的话，可以赋值为空），第三个参数是原字符串。
在上面的HTML文本中，如果想获取所有li节点的歌名，直接用正则表达式来提取可能比较烦琐。比如，可以写成这样子：
results = re.findall('\s*?()?(\w+)()?\s*?', html, re.S)
for result in results:
print(result[1])
运行结果如下：
一路上有你
沧海一声笑
往事随风
光辉岁月
记事本
但愿人长久
此时借助sub()方法就比较简单了。可以先用sub()方法将a节点去掉，只留下文本，然后再利用findall()提取就好了：
html = re.sub('|', '', html)
print(html)
results = re.findall('(.*?)', html, re.S)
for result in results:
print(result.strip())
运行结果如下：
经典老歌
经典老歌列表
- 一路上有你
-
沧海一声笑
-
往事随风
- 光辉岁月
- 记事本
-
但愿人长久
一路上有你
沧海一声笑
往事随风
光辉岁月
记事本
但愿人长久
可以看到，a节点经过sub()方法处理后就没有了，然后再通过findall()方法直接提取即可。可以看到，在适当的时候，借助sub()方法可以起到事半功倍的效果。
6. compile()
前面所讲的方法都是用来处理字符串的方法，最后再介绍一下compile()方法，这个方法可以将正则字符串编译成正则表达式对象，以便在后面的匹配中复用。示例代码如下：
import re
content1 = '2016-12-15 12:00'
content2 = '2016-12-17 12:55'
content3 = '2016-12-22 13:21'
pattern = re.compile('\d{2}:\d{2}')
result1 = re.sub(pattern, '', content1)
result2 = re.sub(pattern, '', content2)
result3 = re.sub(pattern, '', content3)
print(result1, result2, result3)
例如，这里有3个日期，我们想分别将3个日期中的时间去掉，这时可以借助sub()方法。该方法的第一个参数是正则表达式，但是这里没有必要重复写3个同样的正则表达式，此时可以借助compile()方法将正则表达式编译成一个正则表达式对象，以便复用。
运行结果如下：
2016-12-15 2016-12-17 2016-12-22
另外，compile()还可以传入修饰符，例如re.S等修饰符，这样在search()、findall()等方法中就不需要额外传了。所以，compile()方法可以说是给正则表达式做了一层封装，以便我们更好地复用。
到此为止，正则表达式的基本用法就介绍完了，后面会通过具体的实例来讲解正则表达式的用法。