已經(jīng)搞定了怎樣獲取頁(yè)面的內(nèi)容，不過(guò)還差一步，這么多雜亂的代碼夾雜文字我們?cè)鯓影阉崛〕鰜?lái)整理呢？下面就開(kāi)始介紹一個(gè)十分強(qiáng)大的工具，正則表達(dá)式

1.了解正則表達(dá)式

正則表達(dá)式是用來(lái)匹配字符串非常強(qiáng)大的工具，在其他編程語(yǔ)言中同樣有正則表達(dá)式的概念，Python 同樣不例外。正則表達(dá)式的大致匹配過(guò)程是：

• 依次拿出表達(dá)式和文本中的字符比較，
• 如果每一個(gè)字符都能匹配，則匹配成功；一旦有匹配不成功的字符則匹配失敗。
• 如果表達(dá)式中有量詞或邊界，這個(gè)過(guò)程會(huì)稍微有一些不同。

2.正則表達(dá)式的語(yǔ)法規(guī)則

下面是 Python 中正則表達(dá)式的一些匹配規(guī)則

3.正則表達(dá)式相關(guān)注釋

（1）數(shù)量詞的貪婪模式和非貪婪模式

正則表達(dá)式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python 里數(shù)量詞默認(rèn)是貪婪的（在少數(shù)語(yǔ)言里也可能是默認(rèn)非貪婪），總是嘗試匹配盡可能多的字符；非貪婪的則相反，總是嘗試匹配盡可能少的字符。例如：正則表達(dá)式”ab“如果用于查找” abbbc”，將找到”abbb”。而如果使用非貪婪的數(shù)量詞”ab?”，將找到”a”。 注：我們一般使用非貪婪模式來(lái)提取。

（2）反斜杠問(wèn)題

與大多數(shù)編程語(yǔ)言相同，正則表達(dá)式里使用”\“作為轉(zhuǎn)義字符，這就可能造成反斜杠困擾。假如你需要匹配文本中的字符”\“，那么使用編程語(yǔ)言表示的正則表達(dá)式里將需要 4 個(gè)反斜杠”\\“：前兩個(gè)和后兩個(gè)分別用于在編程語(yǔ)言里轉(zhuǎn)義成反斜杠，轉(zhuǎn)換成兩個(gè)反斜杠后再在正則表達(dá)式里轉(zhuǎn)義成一個(gè)反斜杠。 Python 里的原生字符串很好地解決了這個(gè)問(wèn)題，這個(gè)例子中的正則表達(dá)式可以使用 r”\“表示。同樣，匹配一個(gè)數(shù)字的”\d” 可以寫(xiě)成 r”\d”。有了原生字符串，不用擔(dān)心是不是漏寫(xiě)了反斜杠，寫(xiě)出來(lái)的表達(dá)式也更直觀

4.Python Re模塊

Python 自帶了 re 模塊，它提供了對(duì)正則表達(dá)式的支持。主要用到的方法列舉如下

#返回pattern對(duì)象 re.compile(string[,flag]) #以下為匹配所用函數(shù) re.match(pattern, string[, flags]) re.search(pattern, string[, flags]) re.split(pattern, string[, maxsplit]) re.findall(pattern, string[, flags]) re.finditer(pattern, string[, flags]) re.sub(pattern, repl, string[, count]) re.subn(pattern, repl, string[, count])

在介紹這幾個(gè)方法之前，我們先來(lái)介紹一下 pattern 的概念，pattern 可以理解為一個(gè)匹配模式，那么我們?cè)趺传@得這個(gè)匹配模式呢？很簡(jiǎn)單，我們需要利用 re.compile 方法就可以。例如

pattern = re.compile(r'hello')

在參數(shù)中我們傳入了原生字符串對(duì)象，通過(guò) compile 方法編譯生成一個(gè) pattern 對(duì)象，然后我們利用這個(gè)對(duì)象來(lái)進(jìn)行進(jìn)一步的匹配。 另外大家可能注意到了另一個(gè)參數(shù) flags，在這里解釋一下這個(gè)參數(shù)的含義： 參數(shù) flag 是匹配模式，取值可以使用按位或運(yùn)算符’|’表示同時(shí)生效，比如 re.I | re.M。 可選值有：

• re.I(全拼：IGNORECASE): 忽略大小寫(xiě)（括號(hào)內(nèi)是完整寫(xiě)法，下同）
• re.M(全拼：MULTILINE): 多行模式，改變’^‘和’$'的行為（參見(jiàn)上圖）
• re.S(全拼：DOTALL): 點(diǎn)任意匹配模式，改變’.'的行為
• re.L(全拼：LOCALE): 使預(yù)定字符類(lèi) \w \W \b \B \s \S 取決于當(dāng)前區(qū)域設(shè)定
• re.U(全拼：UNICODE): 使預(yù)定字符類(lèi) \w \W \b \B \s \S \d \D 取決于unicode定義的字符屬性
• re.X(全拼：VERBOSE): 詳細(xì)模式。這個(gè)模式下正則表達(dá)式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注釋。

以下七個(gè)方法中的 flags 同樣是代表匹配模式的意思，如果在 pattern 生成時(shí)已經(jīng)指明了 flags，那么在下面的方法中就不需要傳入這個(gè)參數(shù)了。

（1）re.match(pattern, string[, flags])

這個(gè)方法將會(huì)從 string（我們要匹配的字符串）的開(kāi)頭開(kāi)始，嘗試匹配 pattern，一直向后匹配，如果遇到無(wú)法匹配的字符，立即返回 None，如果匹配未結(jié)束已經(jīng)到達(dá) string 的末尾，也會(huì)返回 None。兩個(gè)結(jié)果均表示匹配失敗，否則匹配 pattern 成功，同時(shí)匹配終止，不再對(duì) string 向后匹配。下面我們通過(guò)一個(gè)例子理解一下

#導(dǎo)入re模塊 import re# 將正則表達(dá)式編譯成Pattern對(duì)象，注意hello前面的r的意思是“原生字符串” pattern = re.compile(r'hello')# 使用re.match匹配文本，獲得匹配結(jié)果，無(wú)法匹配時(shí)將返回None result1 = re.match(pattern,'hello') result2 = re.match(pattern,'helloo CQC!') result3 = re.match(pattern,'helo CQC!') result4 = re.match(pattern,'hello CQC!')#如果1匹配成功 if result1:# 使用Match獲得分組信息print result1.group() else:print '1匹配失敗！' #如果2匹配成功 if result2:# 使用Match獲得分組信息print result2.group() else:print '2匹配失敗！' #如果3匹配成功 if result3:# 使用Match獲得分組信息print result3.group() else:print '3匹配失敗！' #如果4匹配成功 if result4:# 使用Match獲得分組信息print result4.group() else:print '4匹配失敗！'

輸出：

hello hello 3匹配失敗！ hello

匹配分析

第一個(gè)匹配，pattern 正則表達(dá)式為’hello’，我們匹配的目標(biāo)字符串 string 也為 hello，從頭至尾完全匹配，匹配成功。

第二個(gè)匹配，string 為 helloo CQC，從 string 頭開(kāi)始匹配 pattern 完全可以匹配，pattern 匹配結(jié)束，同時(shí)匹配終止，后面的 o CQC 不再匹配，返回匹配成功的信息。

第三個(gè)匹配，string 為 helo CQC，從 string 頭開(kāi)始匹配 pattern，發(fā)現(xiàn)到 ‘o’ 時(shí)無(wú)法完成匹配，匹配終止，返回 None

第四個(gè)匹配，同第二個(gè)匹配原理，即使遇到了空格符也不會(huì)受影響。

我們還看到最后打印出了 result.group ()，這個(gè)是什么意思呢？下面我們說(shuō)一下關(guān)于 match 對(duì)象的的屬性和方法 Match 對(duì)象是一次匹配的結(jié)果，包含了很多關(guān)于此次匹配的信息，可以使用 Match 提供的可讀屬性或方法來(lái)獲取這些信息。
屬性：

string: 匹配時(shí)使用的文本。

re: 匹配時(shí)使用的 Pattern 對(duì)象。

pos: 文本中正則表達(dá)式開(kāi)始搜索的索引。值與 Pattern.match () 和 Pattern.seach () 方法的同名參數(shù)相同。

endpos: 文本中正則表達(dá)式結(jié)束搜索的索引。值與 Pattern.match () 和 Pattern.seach () 方法的同名參數(shù)相同。

lastindex: 最后一個(gè)被捕獲的分組在文本中的索引。如果沒(méi)有被捕獲的分組，將為 None。

lastgroup: 最后一個(gè)被捕獲的分組的別名。如果這個(gè)分組沒(méi)有別名或者沒(méi)有被捕獲的分組，將為 None。

方法：

group ([group1, …]): 獲得一個(gè)或多個(gè)分組截獲的字符串；指定多個(gè)參數(shù)時(shí)將以元組形式返回。group1 可以使用編號(hào)也可以使用別名；編號(hào) 0 代表整個(gè)匹配的子串；不填寫(xiě)參數(shù)時(shí)，返回 group (0)；沒(méi)有截獲字符串的組返回None；截獲了多次的組返回最后一次截獲的子串。

groups ([default]): 以元組形式返回全部分組截獲的字符串。相當(dāng)于調(diào)用 group (1,2,…last)。default 表示沒(méi)有截獲字符串的組以這個(gè)值替代，默認(rèn)為 None。

groupdict ([default]): 返回以有別名的組的別名為鍵、以該組截獲的子串為值的字典，沒(méi)有別名的組不包含在內(nèi)。default 含義同上。

start ([group]): 返回指定的組截獲的子串在 string 中的起始索引（子串第一個(gè)字符的索引）。group 默認(rèn)值為 0。

end ([group]): 返回指定的組截獲的子串在 string 中的結(jié)束索引（子串最后一個(gè)字符的索引 + 1）。group 默認(rèn)值為 0。

.span ([group]): 返回 (start (group), end (group))。

expand (template): 將匹配到的分組代入 template 中然后返回。template 中可以使用 \id 或 \g、\g 引用分組，但不能使用編號(hào) 0。\id 與 \g 是等價(jià)的；但 \10 將被認(rèn)為是第 10 個(gè)分組，如果你想表達(dá) \1 之后是字符’0’，只能使用 \g0。

import re # 匹配如下內(nèi)容：單詞+空格+單詞+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(0):", m.group(0) 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 \g\g'):", m.expand(r'\2 \1\3') m.string: hello world! m.re: <_sre.SRE_Pattern object at 0x0000000002547690> m.pos: 0 m.endpos: 12 m.lastindex: 3 m.lastgroup: sign m.group(): hello world! m.group(0): hello world! 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'\g \g\g'): world hello!

（2）re.search(pattern, string[, flags])

search 方法與 match 方法極其類(lèi)似，區(qū)別在于 match () 函數(shù)只檢測(cè) re 是不是在 string 的開(kāi)始位置匹配，search () 會(huì)掃描整個(gè) string 查找匹配，match（）只有在 0 位置匹配成功的話才有返回，如果不是開(kāi)始位置匹配成功的話，match () 就返回 None。同樣，search 方法的返回對(duì)象同樣 match () 返回對(duì)象的方法和屬性。我們用一個(gè)例子感受一下

import re# 將正則表達(dá)式編譯成Pattern對(duì)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時(shí)將返回None # 這個(gè)例子中使用match()無(wú)法成功匹配 match = re.search(pattern,'hello world!') if match:# 使用Match獲得分組信息print match.group() world

（3）re.split(pattern, string[, maxsplit])

按照能夠匹配的子串將 string 分割后返回列表。maxsplit 用于指定最大分割次數(shù)，不指定將全部分割。我們通過(guò)下面的例子感受一下。

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

（4）re.findall(pattern, string[, flags])

搜索 string，以列表形式返回全部能匹配的子串。我們通過(guò)這個(gè)例子來(lái)感受一下

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

（5）re.finditer(pattern, string[, flags])

搜索 string，返回一個(gè)順序訪問(wèn)每一個(gè)匹配結(jié)果（Match 對(duì)象）的迭代器。我們通過(guò)下面的例子來(lái)感受一下

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

（6）re.sub(pattern, repl, string[, count])

使用 repl 替換 string 中每一個(gè)匹配的子串后返回替換后的字符串。 當(dāng) repl 是一個(gè)字符串時(shí)，可以使用 \id 或 \g、\g 引用分組，但不能使用編號(hào) 0。 當(dāng) repl 是一個(gè)方法時(shí)，這個(gè)方法應(yīng)當(dāng)只接受一個(gè)參數(shù)（Match 對(duì)象），并返回一個(gè)字符串用于替換（返回的字符串中不能再引用分組）。 count 用于指定最多替換次數(shù)，不指定時(shí)全部替換。

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

（7）re.subn(pattern, repl, string[, count])

返回元組(sub (repl, string [, count]), 替換次數(shù))。

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

5.Python Re 模塊的另一種使用方式

在上面我們介紹了 7 個(gè)工具方法，例如 match，search 等等，不過(guò)調(diào)用方式都是 re.match，re.search 的方式，其實(shí)還有另外一種調(diào)用方式，可以通過(guò) pattern.match，pattern.search 調(diào)用，這樣調(diào)用便不用將 pattern 作為第一個(gè)參數(shù)傳入了，大家想怎樣調(diào)用皆可。 函數(shù) API 列表

match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags]) search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]) split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit]) findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags]) finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags]) sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count]) subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count])

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python爬虫入门七正则表达式的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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