Python爬虫之正则表达式基本用法实例分析


            本文实例讲述了Python爬虫之正则表达式基本用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

一、简介

正则表达式，又称正规表示式、正规表示法、正规表达式、规则表达式、常规表示法（英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列匹配某个句法规则的字符串。在很多文本编辑器里，正则表达式通常被用来检索、替换那些匹配某个模式的文本。

compile 函数根据一个模式字符串和可选的标志参数生成一个正则表达式对象。该对象拥有一系列方法用于正则表达式匹配和替换。

二、使用方法

1、简单看一下写法

函数语法：





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







函数参数说明：





  

    

      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。

    

  





匹配成功re.match方法返回一个匹配的对象，否则返回None。

我们可以使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。





  

    

      匹配对象方法

      描述

    

    

      group(num=0)

      匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，在这种情况下它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

    

    

      groups()

      返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。

    

  









import re

p = re.compile('abcd')

print(type(p))

#<class '_sre.SRE_Pattern'>

print(dir(p))

#['__class__', '__copy__', '__deepcopy__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'findall', 'finditer', 'flags', 'fullmatch', 'groupindex', 'groups', 'match', 'pattern', 'scanner', 'search', 'split', 'sub', 'subn']

m = p.match('abcdef')

print(type(m))

#<class '_sre.SRE_Match'>

print(dir(m))

#['__class__', '__copy__', '__deepcopy__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'end', 'endpos', 'expand', 'group', 'groupdict', 'groups', 'lastgroup', 'lastindex', 'pos', 're', 'regs', 'span', 'start', 'string']

print(m.group())

#abcd

print(m.group(0))

#abcd







re.match()方法值匹配字符串的开头如果不满足，就返回一个None





import re

p = re.compile('abcd')

m = p.match('abdcef')

print(m.group())

#AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'







神奇的.





import re

p = re.compile('.')

m = p.match('abdcef')

print(m.group())

#a







特殊字符（元字符）

注意：\在里面是转义词的意思，例如，你想匹配一个re.compile('.'),这个.是匹配任意字符。但是我就想让它匹配一个.怎么办，re.compile('\.'),这样的话它就真的只匹配一个点。



re.findall()





import re

p = re.compile('\.')

#匹配符号点（注意这里可前面加上了转义符\，就不是匹配任意字符了）

m = p.findall('abc.def.')

print(type(m))

#<class 'list'>

print(m)

#['.', '.']

#可以得出，返回的是一个list，全局查找，不想match方法只匹配字符串开头







数量词：



贪婪模式和非贪婪模式

1、一个小例子

我们知道*表示匹配一个字符串0次或者多次，而+是匹配字符串1次或多次，所以*的时候匹配了0次也打印出来了，而+只找匹配1次的字符。





import re

p = re.compile('[abc]+')

m = p.findall('abcdef')

print(m)

#*

 #['abc', '', '', '', '']

#+

 #['abc']







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。

2、{}

根据下面的例子不难看出，数量词{m}表示的是匹配前面字符串的几个字符串





import re

p = re.compile('[abc]{3}')

m = p.findall('abcdabcd')

print(m)

#{1}

 #['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']

#{2}

 #['ab', 'ab']

#{3}

 #['abc', 'abc']







re.search方法

re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配,否则返回的是None（注意findall返回的是list，而search返回的直接就是字符串）





import re

p = re.compile('abcd')

m = p.search('abcdabcd')

print(m.group())







检索和替换

Python 的 re 模块提供了re.sub用于替换字符串中的匹配项。

语法：





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







参数：



  pattern : 正则中的模式字符串。

  repl : 替换的字符串，也可为一个函数。

  string : 要被查找替换的原始字符串。

  count : 模式匹配后替换的最大次数，默认 0 表示替换所有的匹配。



示例一：

替换一#开头的所有字符（匹配任意字符0次或者多次），替换成无。





import re

phone = "2004-959-559 # 这是一个国外电话号码"

num = re.sub('#.*','',phone)

print(num)







示例一：扩展

找到所有非数字的字符，‘'代表着删除。





import re

phone = "2004-959-559 # 这是一个国外电话号码"

num = re.sub('\D','',phone)

print(num)







正则表达式修饰符 - 可选标志

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。多个标志可以通过按位 OR(|) 它们来指定。如 re.I | re.M 被设置成 I 和 M 标志：



PS：这里再为大家提供2款非常方便的正则表达式工具供大家参考使用：

JavaScript正则表达式在线测试工具：

http://tools.zwyuanma.com/regex/javascript

正则表达式在线生成工具：

http://tools.zwyuanma.com/regex/create_reg

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。