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Python3爬虫入门:正则表达式

爱喝马黛茶的安东尼

本节中,我们看一下正则表达式的相关用法。正则表达式是处理字符串的强大工具,它有自己特定的语法结构,有了它,实现字符串的检索、替换、匹配验证都不在话下。

当然,对于爬虫来说,有了它,从HTML里提取想要的信息就非常方便了。

1. 实例引入

说了这么多,可能我们对它到底是个什么还是比较模糊,下面就用几个实例来看一下正则表达式的用法。

打开开源中国提供的正则表达式测试工具http://tool.oschina.net/regex/,输入待匹配的文本,然后选择常用的正则表达式,就可以得出相应的匹配结果了。例如,这里输入待匹配的文本如下:

Hello, my phone number is 010-86432100 and email is cqc@cuiqingcai.com, and my website is http://cuiqingcai.com.

这段字符串中包含了一个电话号码和一个电子邮件,接下来就尝试用正则表达式提取出来,如图3-10所示。

3162ffc1eea17d8209ee46ac8f36b19.png

                                                                                    图3-10 运行页面

在网页右侧选择“匹配Email地址”,就可以看到下方出现了文本中的E-mail。如果选择“匹配网址URL”,就可以看到下方出现了文本中的URL。是不是非常神奇?

其实,这里就是用了正则表达式匹配,也就是用一定的规则将特定的文本提取出来。比如,电子邮件开头是一段字符串,然后是一个@符号,最后是某个域名,这是有特定的组成格式的。另外,对于URL,开头是协议类型,然后是冒号加双斜线,最后是域名加路径。

对于URL来说,可以用下面的正则表达式匹配:

[a-zA-z]+://[^\s]*

用这个正则表达式去匹配一个字符串,如果这个字符串中包含类似URL的文本,那就会被提取出来。

这个正则表达式看上去是乱糟糟的一团,其实不然,这里面都是有特定的语法规则的。比如,a-z代表匹配任意的小写字母,\s表示匹配任意的空白字符,*就代表匹配前面的字符任意多个,这一长串的正则表达式就是这么多匹配规则的组合。

写好正则表达式后,就可以拿它去一个长字符串里匹配查找了。不论这个字符串里面有什么,只要符合我们写的规则,统统可以找出来。对于网页来说,如果想找出网页源代码里有多少URL,用匹配URL的正则表达式去匹配即可。

上面我们说了几个匹配规则,表3-2列出了常用的匹配规则。

                                                                                  表3-2 常用的匹配规则

25d033e6df9eb9b76966746df152b3a.png

看完了之后,可能有点晕晕的吧,不过不用担心,后面我们会详细讲解一些常见规则的用法。

其实正则表达式不是Python独有的,它也可以用在其他编程语言中。但是Python的re库提供了整个正则表达式的实现,利用这个库,可以在Python中使用正则表达式。在Python中写正则表达式几乎都用这个库,下面就来了解它的一些常用方法。

2. match()

这里首先介绍第一个常用的匹配方法——match(),向它传入要匹配的字符串以及正则表达式,就可以检测这个正则表达式是否匹配字符串。

match()方法会尝试从字符串的起始位置匹配正则表达式,如果匹配,就返回匹配成功的结果;如果不匹配,就返回None。示例如下:

import re
content = 'Hello 123 4567 World_This is a Regex Demo'
print(len(content))
result = re.match('^Hello\s\d\d\d\s\d{4}\s\w{10}', content)
print(result)
print(result.group())
print(result.span())

运行结果如下:

41
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 25), match='Hello 123 4567 World_This'>
Hello 123 4567 World_This
(0, 25)

这里首先声明了一个字符串,其中包含英文字母、空白字符、数字等。接下来,我们写一个正则表达式:

^Hello\s\d\d\d\s\d{4}\s\w{10}

用它来匹配这个长字符串。开头的^是匹配字符串的开头,也就是以Hello开头;然后\s匹配空白字符,用来匹配目标字符串的空格;\d匹配数字,3个\d匹配123;然后再写1个\s匹配空格;后面还有4567,我们其实可以依然用4个\d来匹配,但是这么写比较烦琐,所以后面可以跟{4}以代表匹配前面的规则4次,也就是匹配4个数字;然后后面再紧接1个空白字符,最后\w{10}匹配10个字母及下划线。我们注意到,这里其实并没有把目标字符串匹配完,不过这样依然可以进行匹配,只不过匹配结果短一点而已。

而在match()方法中,第一个参数传入了正则表达式,第二个参数传入了要匹配的字符串。

打印输出结果,可以看到结果是SRE_Match对象,这证明成功匹配。该对象有两个方法:group()方法可以输出匹配到的内容,结果是Hello 123 4567 World_This,这恰好是正则表达式规则所匹配的内容;span()方法可以输出匹配的范围,结果是(0, 25),这就是匹配到的结果字符串在原字符串中的位置范围。

通过上面的例子,我们基本了解了如何在Python中使用正则表达式来匹配一段文字。

匹配目标

刚才我们用match()方法可以得到匹配到的字符串内容,但是如果想从字符串中提取一部分内容,该怎么办呢?就像最前面的实例一样,从一段文本中提取出邮件或电话号码等内容。

这里可以使用()括号将想提取的子字符串括起来。()实际上标记了一个子表达式的开始和结束位置,被标记的每个子表达式会依次对应每一个分组,调用group()方法传入分组的索引即可获取提取的结果。示例如下:

import re
content = 'Hello 1234567 World_This is a Regex Demo'
result = re.match('^Hello\s(\d+)\sWorld', content)
print(result)
print(result.group())
print(result.group(1))
print(result.span())

这里我们想把字符串中的1234567提取出来,此时可以将数字部分的正则表达式用()括起来,然后调用了group(1)获取匹配结果。

运行结果如下:

<_sre.SRE_Match object; span=(0, 19), match='Hello 1234567 World'>
Hello 1234567 World
1234567
(0, 19)

可以看到,我们成功得到了1234567。这里用的是group(1),它与group()有所不同,后者会输出完整的匹配结果,而前者会输出第一个被()包围的匹配结果。假如正则表达式后面还有()包括的内容,那么可以依次用group(2)、group(3)等来获取。

通用匹配

刚才我们写的正则表达式其实比较复杂,出现空白字符我们就写\s匹配,出现数字我们就用\d匹配,这样的工作量非常大。其实完全没必要这么做,因为还有一个万能匹配可以用,那就是.*(点星)。其中.(点)可以匹配任意字符(除换行符),*(星)代表匹配前面的字符无限次,所以它们组合在一起就可以匹配任意字符了。有了它,我们就不用挨个字符地匹配了。

接着上面的例子,我们可以改写一下正则表达式:

import re
content = 'Hello 123 4567 World_This is a Regex Demo'
result = re.match('^Hello.*Demo$', content)
print(result)
print(result.group())
print(result.span())

这里我们将中间部分直接省略,全部用.*来代替,最后加一个结尾字符串就好了。运行结果如下:

<_sre.SRE_Match object; span=(0, 41), match='Hello 123 4567 World_This is a Regex Demo'>
Hello 123 4567 World_This is a Regex Demo
(0, 41)

可以看到,group()方法输出了匹配的全部字符串,也就是说我们写的正则表达式匹配到了目标字符串的全部内容;span()方法输出(0, 41),这是整个字符串的长度。

因此,我们可以使用.*简化正则表达式的书写。

贪婪与非贪婪

使用上面的通用匹配.*时,可能有时候匹配到的并不是我们想要的结果。看下面的例子:

import re
content = 'Hello 1234567 World_This is a Regex Demo'
result = re.match('^He.*(\d+).*Demo$', content)
print(result)
print(result.group(1))

这里我们依然想获取中间的数字,所以中间依然写的是(\d+)。而数字两侧由于内容比较杂乱,所以想省略来写,都写成 .*。最后,组成^He.*(\d+).*Demo$,看样子并没有什么问题。我们看下运行结果:

<_sre.SRE_Match object; span=(0, 40), match='Hello 1234567 World_This is a Regex Demo'>
7

奇怪的事情发生了,我们只得到了7这个数字,这是怎么回事呢?

这里就涉及一个贪婪匹配与非贪婪匹配的问题了。在贪婪匹配下,.*会匹配尽可能多的字符。正则表达式中.*后面是\d+,也就是至少一个数字,并没有指定具体多少个数字,因此,.*就尽可能匹配多的字符,这里就把123456匹配了,给\d+留下一个可满足条件的数字7,最后得到的内容就只有数字7了。

但这很明显会给我们带来很大的不便。有时候,匹配结果会莫名其妙少了一部分内容。其实,这里只需要使用非贪婪匹配就好了。非贪婪匹配的写法是.*?,多了一个?,那么它可以达到怎样的效果?我们再用实例看一下:

import re
content = 'Hello 1234567 World_This is a Regex Demo'
result = re.match('^He.*?(\d+).*Demo$', content)
print(result)
print(result.group(1))

这里我们只是将第一个.*改成了.*?,转变为非贪婪匹配。结果如下:

<_sre.SRE_Match object; span=(0, 40), match='Hello 1234567 World_This is a Regex Demo'>
1234567

此时就可以成功获取1234567了。原因可想而知,贪婪匹配是尽可能匹配多的字符,非贪婪匹配就是尽可能匹配少的字符。当.*?匹配到Hello后面的空白字符时,再往后的字符就是数字了,而\d+恰好可以匹配,那么这里.*?就不再进行匹配,交给\d+去匹配后面的数字。所以这样.*?匹配了尽可能少的字符,\d+的结果就是1234567了。

所以说,在做匹配的时候,字符串中间尽量使用非贪婪匹配,也就是用.*?来代替.*,以免出现匹配结果缺失的情况。

但这里需要注意,如果匹配的结果在字符串结尾,.*?就有可能匹配不到任何内容了,因为它会匹配尽可能少的字符。例如:

import re
content = 'http://weibo.com/comment/kEraCN'
result1 = re.match('http.*?comment/(.*?)', content)
result2 = re.match('http.*?comment/(.*)', content)
print('result1', result1.group(1))
print('result2', result2.group(1))

运行结果如下:

result1 
result2 kEraCN

可以观察到,.*?没有匹配到任何结果,而.*则尽量匹配多的内容,成功得到了匹配结果。

修饰符

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。我们用实例来看一下:

import re
content = '''Hello 1234567 World_This
is a Regex Demo
'''
result = re.match('^He.*?(\d+).*?Demo$', content)
print(result.group(1))

和上面的例子相仿,我们在字符串中加了换行符,正则表达式还是一样的,用来匹配其中的数字。看一下运行结果:

AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-18-c7d232b39645> in <module>()
      5 '''
      6 result = re.match('^He.*?(\d+).*?Demo$', content)
----> 7 print(result.group(1))
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'

运行直接报错,也就是说正则表达式没有匹配到这个字符串,返回结果为None,而我们又调用了group()方法导致AttributeError。

那么,为什么加了一个换行符,就匹配不到了呢?这是因为\.匹配的是除换行符之外的任意字符,当遇到换行符时,.*?就不能匹配了,所以导致匹配失败。这里只需加一个修饰符re.S,即可修正这个错误:

result = re.match('^He.*?(\d+).*?Demo$', content, re.S)

这个修饰符的作用是使.匹配包括换行符在内的所有字符。此时运行结果如下:

1234567

这个re.S在网页匹配中经常用到。因为HTML节点经常会有换行,加上它,就可以匹配节点与节点之间的换行了。

另外,还有一些修饰符,在必要的情况下也可以使用,如表3-3所示。

                                                                           表3-3 修饰符

9f3222c9327362ff2dbfab9d1630dc2.png

在网页匹配中,较为常用的有re.S和re.I。

转义匹配

我们知道正则表达式定义了许多匹配模式,如.匹配除换行符以外的任意字符,但是如果目标字符串里面就包含.,那该怎么办呢?

这里就需要用到转义匹配了,示例如下:

import re
content = '(百度)www.baidu.com'
result = re.match('\(百度\)www\.baidu\.com', content)
print(result)

当遇到用于正则匹配模式的特殊字符时,在前面加反斜线转义一下即可。例如.就可以用\.来匹配,运行结果如下:

<_sre.SRE_Match object; span=(0, 17), match='(百度)www.baidu.com'>

可以看到,这里成功匹配到了原字符串。

这些是写正则表达式常用的几个知识点,熟练掌握它们对后面写正则表达式匹配非常有帮助。

3. search()

前面提到过,match()方法是从字符串的开头开始匹配的,一旦开头不匹配,那么整个匹配就失败了。我们看下面的例子:

import re
content = 'Extra stings Hello 1234567 World_This is a Regex Demo Extra stings'
result = re.match('Hello.*?(\d+).*?Demo', content)
print(result)

这里的字符串以Extra开头,但是正则表达式以Hello开头,整个正则表达式是字符串的一部分,但是这样匹配是失败的。运行结果如下:

None

因为match()方法在使用时需要考虑到开头的内容,这在做匹配时并不方便。它更适合用来检测某个字符串是否符合某个正则表达式的规则。

这里就有另外一个方法search(),它在匹配时会扫描整个字符串,然后返回第一个成功匹配的结果。也就是说,正则表达式可以是字符串的一部分,在匹配时,search()方法会依次扫描字符串,直到找到第一个符合规则的字符串,然后返回匹配内容,如果搜索完了还没有找到,就返回None。

我们把上面代码中的match()方法修改成search(),再看下运行结果:

<_sre.SRE_Match object; span=(13, 53), match='Hello 1234567 World_This is a Regex Demo'>
1234567

这时就得到了匹配结果。

因此,为了匹配方便,我们可以尽量使用search()方法。

下面再用几个实例来看看search()方法的用法。

首先,这里有一段待匹配的HTML文本,接下来写几个正则表达式实例来实现相应信息的提取:

html = '''<div id="songs-list">
    <h2 class="title">经典老歌</h2>
    <p class="introduction">
        经典老歌列表
    </p>
    <ul id="list" class="list-group">
        <li data-view="2">一路上有你</li>
        <li data-view="7">
            <a href="/2.mp3" singer="任贤齐">沧海一声笑</a>
        </li>
        <li data-view="4" class="active">
            <a href="/3.mp3" singer="齐秦">往事随风</a>
        </li>
        <li data-view="6"><a href="/4.mp3" singer="beyond">光辉岁月</a></li>
        <li data-view="5"><a href="/5.mp3" singer="陈慧琳">记事本</a></li>
        <li data-view="5">
            <a href="/6.mp3" singer="邓丽君"><i class="fa fa-user"></i>但愿人长久</a>
        </li>
    </ul>
</div>'''

可以观察到,ul节点里有许多li节点,其中li节点中有的包含a节点,有的不包含a节点,a节点还有一些相应的属性——超链接和歌手名。

首先,我们尝试提取class为active的li节点内部的超链接包含的歌手名和歌名,此时需要提取第三个li节点下a节点的singer属性和文本。

此时正则表达式可以以li开头,然后寻找一个标志符active,中间的部分可以用.*?来匹配。接下来,要提取singer这个属性值,所以还需要写入singer="(.*?)",这里需要提取的部分用小括号括起来,以便用group()方法提取出来,它的两侧边界是双引号。然后还需要匹配a节点的文本,其中它的左边界是>,右边界是</a>。然后目标内容依然用(.*?)来匹配,所以最后的正则表达式就变成了:

<li.*?active.*?singer="(.*?)">(.*?)</a>

然后再调用search()方法,它会搜索整个HTML文本,找到符合正则表达式的第一个内容返回。

另外,由于代码有换行,所以这里第三个参数需要传入re.S。整个匹配代码如下:

result = re.search('<li.*?active.*?singer="(.*?)">(.*?)</a>', html, re.S)
if result:
    print(result.group(1), result.group(2))

由于需要获取的歌手和歌名都已经用小括号包围,所以可以用group()方法获取。

运行结果如下:

齐秦 往事随风

可以看到,这正是class为active的li节点内部的超链接包含的歌手名和歌名。

如果正则表达式不加active(也就是匹配不带class为active的节点内容),那会怎样呢?我们将正则表达式中的active去掉,代码改写如下:

result = re.search('<li.*?singer="(.*?)">(.*?)</a>', html, re.S)
if result:
    print(result.group(1), result.group(2))

由于search()方法会返回第一个符合条件的匹配目标,这里结果就变了:

任贤齐 沧海一声笑

把active标签去掉后,从字符串开头开始搜索,此时符合条件的节点就变成了第二个li节点,后面的就不再匹配,所以运行结果就变成第二个li节点中的内容。

注意,在上面的两次匹配中,search()方法的第三个参数都加了re.S,这使得.*?可以匹配换行,所以含有换行的li节点被匹配到了。如果我们将其去掉,结果会是什么?代码如下:

result = re.search('<li.*?singer="(.*?)">(.*?)</a>', html)
if result:
    print(result.group(1), result.group(2))

运行结果如下:

beyond 光辉岁月

可以看到,结果变成了第四个li节点的内容。这是因为第二个和第三个li节点都包含了换行符,去掉re.S之后,.*?已经不能匹配换行符,所以正则表达式不会匹配到第二个和第三个li节点,而第四个li节点中不包含换行符,所以成功匹配。

由于绝大部分的HTML文本都包含了换行符,所以尽量都需要加上re.S修饰符,以免出现匹配不到的问题。

4. findall()

前面我们介绍了search()方法的用法,它可以返回匹配正则表达式的第一个内容,但是如果想要获取匹配正则表达式的所有内容,那该怎么办呢?这时就要借助findall()方法了。该方法会搜索整个字符串,然后返回匹配正则表达式的所有内容。

还是上面的HTML文本,如果想获取所有a节点的超链接、歌手和歌名,就可以将search()方法换成findall()方法。如果有返回结果的话,就是列表类型,所以需要遍历一下来依次获取每组内容。代码如下:

results = re.findall('<li.*?href="(.*?)".*?singer="(.*?)">(.*?)</a>', html, re.S)
print(results)
print(type(results))
for result in results:
    print(result)
    print(result[0], result[1], result[2])

运行结果如下:

[('/2.mp3', '任贤齐', '沧海一声笑'), ('/3.mp3', '齐秦', '往事随风'), ('/4.mp3', 'beyond', '光辉岁月'), 
('/5.mp3', '陈慧琳', '记事本'), ('/6.mp3', '邓丽君', '但愿人长久')]
<class 'list'>
('/2.mp3', '任贤齐', '沧海一声笑')
/2.mp3 任贤齐 沧海一声笑
('/3.mp3', '齐秦', '往事随风')
/3.mp3 齐秦 往事随风
('/4.mp3', 'beyond', '光辉岁月')
/4.mp3 beyond 光辉岁月
('/5.mp3', '陈慧琳', '记事本')
/5.mp3 陈慧琳 记事本
('/6.mp3', '邓丽君', '但愿人长久')
/6.mp3 邓丽君 但愿人长久

可以看到,返回的列表中的每个元素都是元组类型,我们用对应的索引依次取出即可。

如果只是获取第一个内容,可以用search()方法。当需要提取多个内容时,可以用findall()方法。

5. sub()

除了使用正则表达式提取信息外,有时候还需要借助它来修改文本。比如,想要把一串文本中的所有数字都去掉,如果只用字符串的replace()方法,那就太烦琐了,这时可以借助sub()方法。示例如下:

import re
content = '54aK54yr5oiR54ix5L2g'
content = re.sub('\d+', '', content)
print(content)

运行结果如下:

aKyroiRixLg

这里只需要给第一个参数传入\d+来匹配所有的数字,第二个参数为替换成的字符串(如果去掉该参数的话,可以赋值为空),第三个参数是原字符串。

在上面的HTML文本中,如果想获取所有li节点的歌名,直接用正则表达式来提取可能比较烦琐。比如,可以写成这样子:

results = re.findall('<li.*?>\s*?(<a.*?>)?(\w+)(</a>)?\s*?</li>', html, re.S)
for result in results:
    print(result[1])

运行结果如下:

一路上有你
沧海一声笑
往事随风
光辉岁月
记事本
但愿人长久

此时借助sub()方法就比较简单了。可以先用sub()方法将a节点去掉,只留下文本,然后再利用findall()提取就好了:

html = re.sub('<a.*?>|</a>', '', html)
print(html)
results = re.findall('<li.*?>(.*?)</li>', html, re.S)
for result in results:
    print(result.strip())

运行结果如下:

<div id="songs-list">
    <h2 class="title">经典老歌</h2>
    <p class="introduction">
        经典老歌列表
    </p>
    <ul id="list" class="list-group">
        <li data-view="2">一路上有你</li>
        <li data-view="7">
            沧海一声笑
        </li>
        <li data-view="4" class="active">
            往事随风
        </li>
        <li data-view="6">光辉岁月</li>
        <li data-view="5">记事本</li>
        <li data-view="5">
            但愿人长久
        </li>
    </ul>
</div>
一路上有你
沧海一声笑
往事随风
光辉岁月
记事本
但愿人长久

可以看到,a节点经过sub()方法处理后就没有了,然后再通过findall()方法直接提取即可。可以看到,在适当的时候,借助sub()方法可以起到事半功倍的效果。

6. compile()

前面所讲的方法都是用来处理字符串的方法,最后再介绍一下compile()方法,这个方法可以将正则字符串编译成正则表达式对象,以便在后面的匹配中复用。示例代码如下:

import re
content1 = '2016-12-15 12:00'
content2 = '2016-12-17 12:55'
content3 = '2016-12-22 13:21'
pattern = re.compile('\d{2}:\d{2}')
result1 = re.sub(pattern, '', content1)
result2 = re.sub(pattern, '', content2)
result3 = re.sub(pattern, '', content3)
print(result1, result2, result3)

例如,这里有3个日期,我们想分别将3个日期中的时间去掉,这时可以借助sub()方法。该方法的第一个参数是正则表达式,但是这里没有必要重复写3个同样的正则表达式,此时可以借助compile()方法将正则表达式编译成一个正则表达式对象,以便复用。

运行结果如下:

2016-12-15  2016-12-17  2016-12-22

另外,compile()还可以传入修饰符,例如re.S等修饰符,这样在search()、findall()等方法中就不需要额外传了。所以,compile()方法可以说是给正则表达式做了一层封装,以便我们更好地复用。

到此为止,正则表达式的基本用法就介绍完了,后面会通过具体的实例来讲解正则表达式的用法。

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本文转自:https://cuiqingcai.com/5530.html

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