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正则表达式是对字符串的一种逻辑公式#xff0c;用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合#xff0c;组成一个“规则的字符串”#xff0c;此字符串用来表示对字符串的一种“过滤”逻辑。正在在很多开发语言中都存在#xff0c;而非python独有。对其知识点…
前言
正则表达式是对字符串的一种逻辑公式用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合组成一个“规则的字符串”此字符串用来表示对字符串的一种“过滤”逻辑。正在在很多开发语言中都存在而非python独有。对其知识点进行总结后会写一个demo。
1.正则表达式
python是自1.5开始引进re模块进行处理正则的。我先把正则的匹配规则总结一下再总结re模块相应的方法。
1.1匹配规则
语法解释表达式成功匹配对象一般字符匹配自身相对应的字符abcabc.匹配除换行符(\n)以外的任意字符a.cabc\转义字符可以改变原字符的意思a.ca.c\d匹配数字:0~9\dabc1abc\w匹配单词字符,az;AZ;0~9\w\w\woX2\s匹配空格字符(\t,\n,\r,\f,\v)a\sca c\D匹配非数字字符\Dabcaabc\W匹配非单词字符a\Wca c\S匹配非空格字符\S\Sc1bc[]字符集对应位置上可以是字符集里的任意字符a[def]caec[^]对字符集当中的内容进行取反a[^def]ca2c[a-z]指定一个范围字符集a[A-Z]caBc*允许前一个字符可以出现0次或者无限次a*baaab或b前一个字符至少出现1次abaaab或ab?前一个字符只能出现一次或者不出现a?bab或b{m}允许前一个字符只能出现m次a{3}baaab{m,n}允许前一个字符至少出现m次,最多出现n次(如果不写n则代表至少出现m次)a{3,5}b和a{3,}aaaab和aaaaaab^匹配字符串的开始多行内容时匹配每一行的开始^abcabc$匹配字符串的结尾多行内容时匹配每一行的结尾abcabc\A匹配字符串开始位置忽略多行模式\Aabcabc\Z匹配字符串结束位置忽略多行模式abc\Zabc\b匹配位于单词开始或结束位置的空字符串hello \bworldhello world\B匹配不位于单词开始或结束位置的空字符串he\Bllohello表示左右表达式任意满足一种即可abc(…)将被括起来的表达式作为一个分组可以使用索引单独取出(abc)dabcd(?P…)为该分组起一个名字可以用索引或名字去除该分组(?Pabc)dabcd\number引用索引为number中的内容(abc)d\1abcdabc(?Pname)引用该name分组中的内容(?Pabc)d(?Pid)abcdabc(?:…)分组的不捕获模式计算索引时会跳过这个分组(?:a)b©d\1abcdc(?iLmsux)分组中可以设置模式iLmsux之中的每个字符代表一个模式(?i)abcAbc(?#…)注释#后面的内容会被忽略ab(?#注释)123ab123(?…)顺序肯定环视表示所在位置右侧能够匹配括号内正则a(?\d)a1最后的结果得到a(?!…)顺序否定环视表示所在位置右侧不能匹配括号内正则a(?!\w)a c最后的结果得到a(?…)逆序肯定环视表示所在位置左侧能够匹配括号内正则1(?\w)a1a(?!…)逆序否定环视表示所在位置左侧不能匹配括号内正则1 (?!\w)a1 a(?(id/name)yesno)如果前面的索引为id或者名字为name的分组匹配成功则匹配yes区域的表达式否则匹配no区域的表达式no可以省略(\d)(?(1)\d
上面表格中(?iLmsux)这里的”i”, “L”, “m”, “s”, “u”, “x”它们不匹配任何字串而对应re模块中re.S|re.S
I:re.I# 忽略大小写
L:re.L# 字符集本地化,为了支持多语言版本的字符集使用环境
U :re.U# 使用\\w,\\W,\\b,\\B这些元字符时将按照UNICODE定义的属性
M:re.M # 多行模式,改变 ^ 和 $ 的行为
S:re.S # . 的匹配不受限制,包括换行符
X:re.X # 冗余模式,可以忽略正则表达式中的空白和#号的注释对于一个特殊字符在正则表达式中是不能正常识别的如果接触过其他语言我们就这到有一个叫做转移字符的东西的存在在特殊字符前加用反斜杠接口。比如\n换行\\为反斜杠在这不再累述。下面来介绍一下re这个模块。
1.2.re模块
此模块主要方法如下
re.match()#尝试从字符串的起始位置匹配一个模式(pattern)如果不是起始位置匹配成功的话match()就返回None
re.search()#函数会在字符串内查找模式匹配,只要找到第一个匹配然后返回如果字符串没有匹配则返回None。
re.findall()#遍历匹配可以获取字符串中所有匹配的字符串返回一个列表。
re.compile()#编译正则表达式模式返回一个对象的模式。可以把那些常用的正则表达式编译成正则表达式对象这样可以提高一点效率。
re.sub()#使用re替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
re.subn()#返回替换次数
re.split()#按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。1.2.1.re.match()
方法 re.match(pattern, string, flags0)#pattern:正则表达式(或者正则表达式对象)string:要匹配的字符串flags:修饰符
先看一个最简单的用法
import re
content \Hello 123 4567 wangyanling REDome
print(len(content))
result \ re.match(^Hello\\s\\d\\d\\d\\s\\d{4}\\s\\w{10}.\*Dome$, content)
print(result)
print(result.group())
print(result.span())结果 匹配规则就不在累述以上需要注意的是
(1)**.group()**表示的是返回正则匹配的结果
(2)**.span()**表示返回正则匹配的范围
使用
以上我们已经知道re.matcha()的具体方法那么接下我来看一下具体使用对此我们要理解以下几种匹配的感念。
1.泛匹配.*匹配所有字符
import re
content \Hello 123 4567 wangyanling REDome
result \ re.match(^Hello.\*Dome$, content)
print(result)
print(result.group())
print(result.span())它的结果是和上面的输出结果完全一样的。
2.目标匹配将需要的字符匹配出来
import re
content \Hello 123 4567 wangyanling REDome
result \ re.match(^Hello\\s\\d\\d(\\d)\\s\\d{4}\\s\\w{10}.\*Dome$, content)
print(result)
print(result.group(1))
import re
content \Hello 123 4567 wangyanling REDome
result \ re.match(^Hello\\s(\\d)\\s\\d{4}\\s\\w{10}.\*Dome$, content)
print(result)
print(result.group(1))结果 以上可以看出
(1)__匹配括号内的表达式也表示一个组 (2) 匹配1个或多个的表达式 * 匹配0个或多个的表达式 (3).group(1)—输出第一个带有的目标
3.贪婪匹配(.*())匹配尽可能少的的结果
import re
content \Hello 123 4567 wangyanling REDome
result \ re.match(^H.\*(\\d).\*Dome$, content)
print(result)
print(result.group(1))结果 **4.贪婪匹配.\*?()匹配尽可能多的结果**import re
content \Hello 123 4567 wangyanling REDome
result \ re.match(^H.\*?(\\d).\*?Dome$, content)
print(result)
print(result.group(1))结果 以上3,4两个匹配方式请尽量采用非贪婪匹配
**5.其他**换行
import re
content \Hello 123 4567 wangyanling REDomeresult \ re.match(^H.\*?(\\d).\*?Dome$, content,re.S)#re.S
print(result.group(1))
result \ re.match(^H.\*?(\\d).\*?Dome$, content)
print(result.group(1))结果 转义字符
import re
content \ price is $5.00
result \ re.match(price is $5.00, content)
print(result)
result \ re.match(price is \\$5\\.00, content)
print(result)结果 其中re.I使匹配对大小不敏感,re.S匹配包括换行符在内的所有字符,\进行处理转义字符。匹配规则中有详细介绍。
1.2.2.re.search()
方法
re.search(pattern, string, flags0)#pattern:正则表达式(或者正则表达式对象)string:要匹配的字符串flags:修饰符#re.match()和re.search()用法类似唯一的区别在于re.match()从字符串头开始匹配,若头匹配不成功,则返回None 对比一下与match()
import re
content \Hello 123 4567 wangyanling REDome
result \ re.match((\\d)\\s\\d{4}\\s\\w{10}.\*Dome$, content)
print(result)#从开头开始查找不能匹配返回None
result re.search((\\d)\\s\\d{4}\\s\\w{10}.\*Dome$, content)
print(result)
print(result.group())结果 可以看出两个使用基本一致search从头开始匹配如果匹配不到就返回none.
1.2.3.re.findall()
方法 re.finditer(pattern, string, flags0)#pattern:正则表达式(或者正则表达式对象)string:要匹配的字符串flags:修饰符
与re.search()类似区别在于re.findall()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。找到 RE 匹配的所有子串并把它们作为一个迭代器返回。
import rehtml \ divlia href singer鲁迅\呐喊/a/lilia href# singer贾平凹\废都/a/lili class\active\a href# singer路遥\平凡世界/a/lispan class\rightSpan\谢谢支持/span/divregex\_4a.\*?(.\*?)/a
results\re.findall(regex\_4,html,re.S)
print(results)
for result in results:print(result)结果 1.2.4.re.compile()
编译正则表达式模式返回一个对象的模式。
方法 re.compile(pattern,flags0)#pattern:正则表达式(或者正则表达式对象);flags:修饰符
看一个demo
import re
content \Hello 123 4567 wangyanling REDome wangyanling 那小子很帅
rr \ re.compile(r\\w\*wang\\w\*)
result \rr.findall(content)
print(result)结果 我们可以看出compile 我们可以把它理解为封装了一个公用的正则类似于方法然后功用。
1.2.5.其他
re.sub 替换字符
方法 re.sub(pattern, repl, string, count0, flags0)#pattern:正则表达式(或者正则表达式对象)repl:替换的字符串string:要匹配的字符串count:要替换的个数flags:修饰符
re.subn 替换次数
方法 re.subn(pattern, repl, string, count0, flags0)#pattern:正则表达式(或者正则表达式对象)repl:替换的字符串string:要匹配的字符串count:要替换的个数flags:修饰符
re.split()分隔字符
方法
re.split(pattern, string\[maxsplit\])#正则表达式或者正则表达式对象string:要匹配的字符串maxsplit用于指定最大分割次数不指定将全部分割2.案例爬取猫眼信息写入txt,csv,下载图片
2.1.获取单页面信息
def get\_one\_page(html):pattern\ re.compile(dd.\*?board-index.\*?(\\d)/i.\*?data-src(.\*?).\*?namea.\*?(.\*?)/a.\*?star(.\*?)/p.\*?releasetime .\*?(.\*?)/p.\*?score.\*?integer(.\*?)/i.\*?(.\*?)/i.\*?/dd,re.S)#这里就用到了我们上述提到的一些知识点非贪婪匹配对象匹配修饰符items re.findall(pattern,html)for item in items:yield {rank :item\[0\],img: item\[1\],title:item\[2\],actor:item\[3\].strip()\[3:\] if len(item\[3\])3 else , time :item\[4\].strip()\[5:\] if len(item\[4\])5 else ,score:item\[5\] item\[6\]}对于上面的信息我们可以看出是存到一个对象中那么接下来我们应该把它们存到文件当中去。
2.2.保存文件
我写了两种方式保存到txt和csv这些在python都有涉及不懂得可以去翻看一下。
2.2.1.保存到txt
def write\_txtfile(content):with open(Maoyan.txt,a,encodingutf-8) as f:#要引入json,利用json.dumps()方法将字典序列化,存入中文要把ensure\_ascii编码方式关掉f.write(json.dumps(content,ensure\_asciiFalse) \\n)f.close()结果
以上看到并非按顺序排列因为我用的是多线程。
2.2.2.保存到csv
def write\_csvRows(content,fieldnames):写入csv文件内容with open(Maoyao.csv,a,encodinggb18030,newline) as f:#将字段名传给Dictwriter来初始化一个字典写入对象writer csv.DictWriter(f,fieldnamesfieldnames)#调用writeheader方法写入字段名writer.writerows(content)f.close()结果 那么还有一部就是我们要把图片下载下来。
2.2.3.下载图片
def download\_img(title,url):r\requests.get(url)with open(title.jpg,wb) as f:f.write(r.content)2.3.整体代码
这里面又到了多线程在这不在叙述后面会有相关介绍。这个demo仅做一案例主要是对正则能有个认知。上面写的知识点有不足的地方望大家多多指教。
#抓取猫眼电影TOP100榜
from multiprocessing import Pool
from requests.exceptions import RequestException
import requests
import json
import time
import csv
import re
def get\_one\_page(url):获取单页源码try:headers \ {User-Agent:Mozilla/5.0(WindowsNT6.3;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/68.0.3440.106Safari/537.36}res \ requests.get(url, headersheaders)# 判断响应是否成功,若成功打印响应内容,否则返回Noneif res.status\_code 200:return res.textreturn Noneexcept RequestException:return None
def parse\_one\_page(html):解析单页源码pattern \ re.compile(dd.\*?board-index.\*?(\\d)/i.\*?data-src(.\*?).\*?namea.\*?(.\*?)/a.\*?star(.\*?)/p.\*?releasetime .\*?(.\*?)/p.\*?score.\*?integer(.\*?)/i.\*?(.\*?)/i.\*?/dd,re.S)items \ re.findall(pattern,html)#采用遍历的方式提取信息for item in items:yield {rank :item\[0\],img: item\[1\],title:item\[2\],actor:item\[3\].strip()\[3:\] if len(item\[3\])3 else , #判断是否大于3个字符time :item\[4\].strip()\[5:\] if len(item\[4\])5 else ,score:item\[5\] item\[6\]}def write\_txtfile(content):with open(Maoyan.txt,a,encodingutf-8) as f:#要引入json,利用json.dumps()方法将字典序列化,存入中文要把ensure\_ascii编码方式关掉f.write(json.dumps(content,ensure\_asciiFalse) \\n)f.close()
def write\_csvRows(content,fieldnames):写入csv文件内容with open(Maoyao.csv,a,encodinggb18030,newline) as f:#将字段名传给Dictwriter来初始化一个字典写入对象writer csv.DictWriter(f,fieldnamesfieldnames)#调用writeheader方法写入字段名#writer.writeheader() ###这里写入字段的话会造成在抓取多个时重复.writer.writerows(content)f.close()
def download\_img(title,url):r\requests.get(url)with open(title.jpg,wb) as f:f.write(r.content)
def main(offset):fieldnames \ \[rank,img, title, actor, time, score\]url \ http://maoyan.com/board/4?offset{0}.format(offset)html \ get\_one\_page(url)rows \ \[\]for item in parse\_one\_page(html):#download\_img(item\[rank\]item\[title\],item\[img\])write\_txtfile(item)rows.append(item)write\_csvRows(rows,fieldnames)if \_\_name\_\_ \_\_main\_\_:pool \ Pool()#map方法会把每个元素当做函数的参数,创建一个个进程,在进程池中运行.pool.map(main,\[i\*10 for i in range(10)\])如果你是准备学习Python或者正在学习想通过Python兼职下面这些你应该能用得上 包括Python安装包、Python web开发Python爬虫Python数据分析人工智能、自动化办公等学习教程。带你从零基础系统性的学好Python
