[Python]网络爬虫（七）：Python中的正则表达式教程

缘来路过

接下来准备用糗百做一个爬虫的小例子。
　　但是在这之前，先详细的整理一下Python中的正则表达式的相关内容。

　　正则表达式在Python爬虫中的作用就像是老师点名时用的花名册一样，是必不可少的神兵利器。

　　

　　

　　一、 正则表达式基础

1.1.概念介绍
　　正则表达式是用于处理字符串的强大工具，它并不是Python的一部分。
　　其他编程语言中也有正则表达式的概念，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同。

　　它拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，在提供了正则表达式的语言里，正则表达式的语法都是一样的。
　　下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程：
　　
　　正则表达式的大致匹配过程是：
　　1.依次拿出表达式和文本中的字符比较，
　　2.如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。
　　3.如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同。


下图列出了Python支持的正则表达式元字符和语法：

　　

　　


1.2. 数量词的贪婪模式与非贪婪模式
　　正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。
　　贪婪模式，总是尝试匹配尽可能多的字符；
　　非贪婪模式则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。
　　Python里数量词默认是贪婪的。

　　例如：正则表达式"ab*"如果用于查找"abbbc"，将找到"abbb"。
　　而如果使用非贪婪的数量词"ab*?"，将找到"a"。
　　


1.3. 反斜杠的问题

　　与大多数编程语言相同，正则表达式里使用"\"作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。
　　假如你需要匹配文本中的字符"\"，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\\\"：
　　第一个和第三个用于在编程语言里将第二个和第四个转义成反斜杠，
　　转换成两个反斜杠\\后再在正则表达式里转义成一个反斜杠用来匹配反斜杠\。
　　这样显然是非常麻烦的。

　　Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r"\\"表示。
　　同样，匹配一个数字的"\\d"可以写成r"\d"。
　　有了原生字符串，妈妈再也不用担心我的反斜杠问题~
　　

　　


二、介绍re模块


2.1. Compile
　　Python通过re模块提供对正则表达式的支持。
　　使用re的一般步骤是：
　　Step1：先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例。
　　Step2：然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果（一个Match实例）。
　　Step3：最后使用Match实例获得信息，进行其他的操作。

我们新建一个re01.py来试验一下re的应用：　　

# -*- coding: utf-8 -*-
#一个简单的re实例，匹配字符串中的hello字符串
#导入re模块
import re
# 将正则表达式编译成Pattern对象，注意hello前面的r的意思是“原生字符串”
pattern = re.compile(r'hello')
# 使用Pattern匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None
match1 = pattern.match('hello world!')
match2 = pattern.match('helloo world!')
match3 = pattern.match('helllo world!')
#如果match1匹配成功
if match1:
# 使用Match获得分组信息
print match1.group()
else:
print 'match1匹配失败！'

#如果match2匹配成功
if match2:
# 使用Match获得分组信息
print match2.group()
else:
print 'match2匹配失败！'

#如果match3匹配成功
if match3:
# 使用Match获得分组信息
print match3.group()
else:
print 'match3匹配失败！'


可以看到控制台输出了匹配的三个结果：　　
　　下面来具体看看代码中的关键方法。

　　★ re.compile(strPattern[, flag]):

　　这个方法是Pattern类的工厂方法，用于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern对象。
　　第二个参数flag是匹配模式，取值可以使用按位或运算符'|'表示同时生效，比如re.I | re.M。
　　另外，你也可以在regex字符串中指定模式，
　　比如re.compile('pattern', re.I | re.M)与re.compile('(?im)pattern')是等价的。
　　可选值有：

• re.I(全拼：IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
  
• re.M(全拼：MULTILINE):
  多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）
  
• 
  re.S(全拼：DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为
  
• 
  re.L(全拼：LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定
  
• 
  re.U(全拼：UNICODE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S \d \D 取决于unicode定义的字符属性
  
• 
  re.X(全拼：VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。
  

　　

　　以下两个正则表达式是等价的：

　　

# -*- coding: utf-8 -*-
#两个等价的re匹配,匹配一个小数
import re
a = re.compile(r"""\d +  # the integral part
\.    # the decimal point
\d *  # some fractional digits""", re.X)
b = re.compile(r"\d+\.\d*")
match11 = a.match('3.1415')
match12 = a.match('33')
match21 = b.match('3.1415')
match22 = b.match('33')
if match11:
# 使用Match获得分组信息
print match11.group()
else:
print u'match11不是小数'
if match12:
# 使用Match获得分组信息
print match12.group()
else:
print u'match12不是小数'
if match21:
# 使用Match获得分组信息
print match21.group()
else:
print u'match21不是小数'
if match22:
# 使用Match获得分组信息
print match22.group()
else:
print u'match22不是小数'

re提供了众多模块方法用于完成正则表达式的功能。　　这些方法可以使用Pattern实例的相应方法替代，唯一的好处是少写一行re.compile()代码，
　　但同时也无法复用编译后的Pattern对象。
　　这些方法将在Pattern类的实例方法部分一起介绍。
　　如一开始的hello实例可以简写为：


# -*- coding: utf-8 -*-
#一个简单的re实例，匹配字符串中的hello字符串
import re
m = re.match(r'hello', 'hello world!')
print m.group()


re模块还提供了一个方法escape(string)，用于将string中的正则表达式元字符如*/+/?等之前加上转义符再返回　　

　　2.2. Match
　　Match对象是一次匹配的结果，包含了很多关于此次匹配的信息，可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。
　　属性：

• 
  string: 匹配时使用的文本。
  
• re: 匹配时使用的Pattern对象。
  
  
• pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
  
• endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
  
• lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为None。
  
  
• lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为None。
  

　　方法：

• group([group1, …])：
  
  获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名；编号0代表整个匹配的子串；不填写参数时，返回group(0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。
  
• 
  groups([default])：
  
  以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。
  
• groupdict([default])：
  
  返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典，没有别名的组不包含在内。default含义同上。
  
• start([group])：
  
  返回指定的组截获的子串在string中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group默认值为0。
  
• end([group])：
  
  返回指定的组截获的子串在string中的结束索引（子串最后一个字符的索引+1）。group默认值为0。
  
• span([group])：
  
  返回(start(group), end(group))。
  
• expand(template)：
  
  将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分组，但不能使用编号0。\id与\g<id>是等价的；但\10将被认为是第10个分组，如果你想表达\1之后是字符'0'，只能使用\g<1>0。
  

下面来用一个py实例输出所有的内容加深理解：　　

# -*- coding: utf-8 -*-
#一个简单的match实例
import re
# 匹配如下内容：单词+空格+单词+任意字符
m = re.match(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', 'hello world!')
print "m.string:", m.string
print "m.re:", m.re
print "m.pos:", m.pos
print "m.endpos:", m.endpos
print "m.lastindex:", m.lastindex
print "m.lastgroup:", m.lastgroup
print "m.group():", m.group()
print "m.group(1,2):", m.group(1, 2)
print "m.groups():", m.groups()
print "m.groupdict():", m.groupdict()
print "m.start(2):", m.start(2)
print "m.end(2):", m.end(2)
print "m.span(2):", m.span(2)
print r"m.expand(r'\g<2> \g<1>\g<3>'):", m.expand(r'\2 \1\3')
### output ###
# m.string: hello world!
# m.re: <_sre.SRE_Pattern object at 0x016E1A38>
# m.pos: 0
# m.endpos: 12
# m.lastindex: 3
# m.lastgroup: sign
# m.group(1,2): ('hello', 'world')
# m.groups(): ('hello', 'world', '!')
# m.groupdict(): {'sign': '!'}
# m.start(2): 6
# m.end(2): 11
# m.span(2): (6, 11)
# m.expand(r'\2 \1\3'): world hello!



　　

2.3. Pattern
　　Pattern对象是一个编译好的正则表达式，通过Pattern提供的一系列方法可以对文本进行匹配查找。
　　Pattern不能直接实例化，必须使用re.compile()进行构造，也就是re.compile()返回的对象。
　　Pattern提供了几个可读属性用于获取表达式的相关信息：

• pattern: 编译时用的表达式字符串。
  
  
• flags: 编译时用的匹配模式。数字形式。
  
  
• 
  groups: 表达式中分组的数量。
  
• groupindex: 以表达式中有别名的组的别名为键、以该组对应的编号为值的字典，没有别名的组不包含在内。
  
  

可以用下面这个例子查看pattern的属性：　　

# -*- coding: utf-8 -*-
#一个简单的pattern实例
import re
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', re.DOTALL)
print "p.pattern:", p.pattern
print "p.flags:", p.flags
print "p.groups:", p.groups
print "p.groupindex:", p.groupindex
### output ###
# p.pattern: (\w+) (\w+)(?P<sign>.*)
# p.flags: 16
# p.groups: 3
# p.groupindex: {'sign': 3}


下面重点介绍一下pattern的实例方法及其使用。　　1.match

　　match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags])：
　　这个方法将从string的pos下标处起尝试匹配pattern；
　　如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；
　　如果匹配过程中pattern无法匹配，或者匹配未结束就已到达endpos，则返回None。
　　pos和endpos的默认值分别为0和len(string)；
　　re.match()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。
　　注意：这个方法并不是完全匹配。
　　当pattern结束时若string还有剩余字符，仍然视为成功。
　　想要完全匹配，可以在表达式末尾加上边界匹配符'$'。
　　下面来看一个Match的简单案例：


# encoding: UTF-8
import re
# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r'hello')
# 使用Pattern匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None
match = pattern.match('hello world!')
if match:
# 使用Match获得分组信息
print match.group()
### 输出 ###
# hello
　　
　　
　　2.search

search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]): 这个方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。
　　从string的pos下标处起尝试匹配pattern，
　　如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；
　　若无法匹配，则将pos加1后重新尝试匹配；
　　直到pos=endpos时仍无法匹配则返回None。

　　pos和endpos的默认值分别为0和len(string))；
　　re.search()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。

　　那么它和match有什么区别呢？
　　match()函数只检测re是不是在string的开始位置匹配，
　　search()会扫描整个string查找匹配，
　　

　　match（）只有在0位置匹配成功的话才有返回，如果不是开始位置匹配成功的话，match()就返回none

例如：

print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span())
　　会返回(0, 5)
　　print(re.match(‘super’, ‘insuperable’))
　　则返回None


search()会扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配

例如：
　　print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span())
　　返回(0, 5)

print(re.search(‘super’, ‘insuperable’).span())
　　返回(2, 7)

　　看一个search的实例：
　　

# -*- coding: utf-8 -*-
#一个简单的search实例
import re
# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r'world')
# 使用search()查找匹配的子串，不存在能匹配的子串时将返回None
# 这个例子中使用match()无法成功匹配
match = pattern.search('hello world!')
if match:
# 使用Match获得分组信息
print match.group()
### 输出 ###
# world

　　

　　

　　3.split
　　split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit]):按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。
　　maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。

　　

import re
p = re.compile(r'\d+')
print p.split('one1two2three3four4')
### output ###
# ['one', 'two', 'three', 'four', '']

　　

　　4.findall
　　findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags]):搜索string，以列表形式返回全部能匹配的子串。

　　

import re
p = re.compile(r'\d+')
print p.findall('one1two2three3four4')
### output ###
# ['1', '2', '3', '4']

　　
　　5.finditer
　　finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[,
flags]):搜索string，返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match对象）的迭代器。
　　

import re
p = re.compile(r'\d+')
for m in p.finditer('one1two2three3four4'):
print m.group(),
### output ###
# 1 2 3 4

　　6.sub
　　sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count]):使用repl替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。

当repl是一个字符串时，可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分组，但不能使用编号0。

当repl是一个方法时，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，不指定时全部替换。

　　

import re
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'
print p.sub(r'\2 \1', s)
def func(m):
return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
print p.sub(func, s)
### output ###
# say i, world hello!
# I Say, Hello World!

7.subn　　subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]):返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。


import re
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'
print p.subn(r'\2 \1', s)
def func(m):
return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
print p.subn(func, s)
### output ###
# ('say i, world hello!', 2)
# ('I Say, Hello World!', 2)

至此，Python的正则表达式基本介绍就算是完成了^_^