网络爬虫-正则解析(正则表达式)

定义

正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,我们一般使用正则表达式对字符串进行匹配和过滤。例如,可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。

正则表达式是由普通字符和元字符组成。
 
正则表达式中常见的特殊字符有以下几个:
.+?*$[]()^{}\
如果要在正则表达式中表示这几个字符本身,就应该在字符前面加上\

常用元字符:

.                     匹配除换行符以外的任意字符
\w                    匹配数字、字母、下划线,汉字
\s                    匹配任意的一个空白符,如空格,\t,\r,\n等
\d                    匹配任意的一个数字,等价于[0-9]
\n                    匹配一个换行符
\t                    匹配一个制表符
^                     匹配字符串的开始
$                     匹配字符串的结尾
\W                    匹配非(字母、数字、下划线、汉字)
\D                    匹配一个非数字,等价于[^\d],[^0-9]
\S                    匹配非空白符
a|b                   匹配a或b
()                    匹配括号内的表达式,也表示一个组
[...]                 匹配字符组中的其中一个字符
[^...]                匹配一个除了字符组中出现的字符

量词

想要一次性匹配多个字符,则需要使用到量词

*                     表示左边的字符可重复零次或更多次
+                     表示左边的字符可重复一次或更多次
?                    表示左边的字符可重复零次或一次
{n}                   n为整数,表示左边的字符必须且只能重复n次
{n,}                  表示左边的字符最少重复n次或更多次
{n,m}                 表示左边的字符至少重复n次,最多重复m次

惰性匹配和贪婪匹配

在量词中的?,*,+,{}都属于贪婪匹配,就是尽可能多的匹配到结果。
在使用.*后面如果加了?,这是尽可能的少匹配。表示惰性匹配。.?.+.{}类似

python中的re模块

正则表达式中的函数

判断一句话中是否有数字

re.search(pattern, string, flags = 0)

res = re.search("\d+", "我今年18岁了,体重为60kg")
# 输出子串及起止位置
print(res.group(), res.span())  # 18 (3, 5)
  • 查找字符串中可以匹配成功的子串,匹配到第一个结果就返回。不会匹配出多个结果。
  • 成功则返回一个匹配对象,否则返回None

re.findall(pattern, string, flags = 0

list = re.findall("\d+", "我今年18岁了,体重为60kg")
print(list)  #['18', '60']
  • 查找字符串中所有和模式匹配的子串(不重叠)放入列表。一个子串都找不到就返回空表[]。

re.match(pattern, string, flags = 0)

result = re.match("\d+","18岁了,我喜欢5个明星")
print(result.group()) # 18,result.group()是匹配到的字符串
  • 从字符串string的起始位置开始匹配一个模式pattern(即默认加了^),匹配到第一个结果就返回。 (一般用于匹配手机号,邮箱号)
  • 成功则返回一个匹配对象,否则返回None
  • flags 标志位,用于控制模式串的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等等。如: re.M | re.I表示忽略大小写,且多行匹配

re.finditer(pattern, string, flags = 0)

it = re.finditer("\d+", "我今年18岁了,体重为60kg")
for item in it:
    print(item.group(), item.span())    # 18 (3, 5)     60 (11, 13)
  • 查找字符串中所有和模式匹配的子串(不重叠),每个子串对应于一个匹配对象,返回匹配对象的迭代器。(一般用于爬虫)

其他操作

split分割

ret = re.split('[ab]', 'qwerafjbcd')   
#先按'a'分割,得到'qwer'和'fjbcd',再对'qwer'和'fjbcd'分别按'b'分割
print(ret)          #['qwer', 'fj', 'cd']

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

用于替换匹配的字符串,比str.replace功能更加强大

ret = re.sub('[a-z]+','sb','武配齐是abc123',)
print(ret) #武配齐是sb123
re.sub('\d+','|', 'alex22wupeiqi33oldboy55',count=2) 
print(ret) #alex|wupeiqi|oldboy55

compiler

obj = re.compile(r'\d{3}')  #将正则表达式编译成为一个 正则表达式对象,规则要匹配的是3个数字

obj = re.compile(r'\d+') # 先加载这个正则,后面可以直接用这个正则去匹配内容
lst = obj.findall("我今天吃了3个馒头,喝了2碗粥")
print(lst)   # ['3', '2']

爬虫必会的一个重点

  • ()括起来的内容是你最终想要的结果
  • (?P正则) 把正则匹配到的内容直接放在name组里面,后面取数据的时候直接group(name)
obj = re.compile(r"今天吃了(?P\d+)碗面,又吃了(?P\d+)盘小咸菜")
result = obj.finditer("明天我要吃4碗面,喝上8碗汤。今天吃了5碗面,又吃了6盘小咸菜,昨天吃了1碗面条")
for item in result:
    print(item.group("mian"))       # 5
    print(item.group("xian"))       # 6
    print(item.groupdict())         # {'mian': '5', 'xian': '6'}

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