1. 正则表达式
正则表达式是一种模板表达式语言
通过定义?规则?去?匹配、查找、替换、分割?一个长字符串中特定的子字符信息。
如在一篇文章中查找出所有合法的电子邮箱地址，则可以先用正则表达式定义一个电子邮箱规则，然后再使用这个规则在整个字符串中查找。
爬虫程序一般都会借助正则表达式定义的规则在爬出来的内容中做?精细化筛检?。
正则表达式有自己独立于其它计算机语言的语法结构，且大部分计算机编程语言都提供有对正则表达式的支持。如 Java、JavaScript、python……
1.1 正则表达式语法
普通字符匹配规则
普通字符指?字母、数字、汉字、下划线、以及没有特殊定义的标点符号。?正则表达式中的普通字符，在匹配一个字符串的时候，匹配与之相同的一个字符。
如需在 “?This is my love?” 中匹配 “?love?” 子字符串，则表达式就是 "?love?"。
转义符匹配规则
在正则表达式语法中有很多字符除了其自身意义外，还有语法赋予的特殊意义。如：^、$、？、*……
如在?This is my lo$ve?中匹配出?lo$ve?，则表达式不能写成?lo$ve?。默认情况下，正则表达式的语法解析器不会把 $ 其视为其自身含义，而是把它解析成特定的含义（?边界定义?）。所以表达式中需使用转义符 \ 进行转义。需写成 lo$ve
另，有些无法输入的字符也需要通过转义符进行转义：
| \n | 代表换行符 |
|---|---|
| \t | 制表符 |
| \ | 代表*?*?本身 |
| ^?，?$,.?，?(?，?)?，?{?，**?}?，???，?+?，?*?，?|?，?[?，**?] | 匹配这些字符本身 |
标准字符集
如果需要在一个字符串中匹配一些具有共同特征的字符，则可以使用字符集规则，如在一个?Firse 1,Second 2,Three 3……?字符串中匹配所有数字或所有空格。
| \d | 任意一个数字，****0~9?中的任意一个 |
|---|---|
| \w | 任意一个字母或数字或下划线，也就是?A?Z,a?z,0~9,_?中任意一个 |
| \s | 包括空格、制表符、换行符等空白字符的其中任意一个 |
| . | 小数点可以匹配任意一个字符 |
Tip:标准字符集是区分大小写的
大小写都能描述特定的字符群体，互为相反关系。如 \d 指任意数字，\D 指除了数字之外的其它字符。
自定义字符集合
用户可以定义自己的字符集合，用来满足开发时的特定需要，如在 123456789ABaCbDEcdFG 中查找或匹配奇数和小写字母。
自定义集合使用 [ ] 来定义。
| [ab5@] | 匹配?"a"?或?"b"?或?"5"?或?"@" |
|---|---|
| [^ abc] | 匹配?a,b,c?之外的任意一个字符 |
| [f-k] | 匹配?"f"~"k"?之间的任意一个字母 |
| [^A-F0-3] | 匹配?"A"?"F","0"?"3"?之外的任意一个字符 |
正则表达式中的特殊符号，如果被包含于中括号中，则失去特殊意义，但 \ [ ] : ^ - 除外。
比如：[\d.-+]，将可以匹配数字，小数点和 + - 符号。（?小数点和 + 号失去语法赋予的意义?）
修饰匹配次数的特殊符号
| {n} | **表达式重复 n次 ** |
|---|---|
| {m,n} | 表达式至少重复 m 次，最多重复 n 次 |
| {m,} | 表达式至少重复 m 次 |
| ? | 匹配表达式 0 次或者 1 次，相当于 {0,1} |
| + | 表达式至少出现 1 次，相当于 {1,} |
| * | 表达式不出现或出现任意次，相当于?{0,}** |
- 贪婪模式?：匹配字符越多越好
- 非贪婪模式?：匹配字符越少越好，需要在修饰匹配次数的特殊符号后再加上一个 "?" 号
正则表达式的语法相对而言较简单，可以在使用过程中查阅相关文档
2. Python 中使用正则表达式
Python 提供有正则表达式模块，使用时只需要导入即可。
import re
re 模块中提供了几个常用方法
- re.match(p,text) 方法：?匹配成功则返回一个 Match 匹配对象，匹配不成功则返回一个 None
- re.search(p,text) 方法：?在 text 字符串中查找匹配的内容，如果找到则返回第1个匹配的 Match 对象，否则返回None
- re.findall() 方法：?在 text 字符串中查找所有匹配的内容。如果找到，返回所有匹配的字符串列表。否则，返回None
- re.sub(p,newstr,oldstr,count=0) 方法：?替换匹配的子字符串。返回值是替换之后的字符串
- re.split(p,string,maxsplit=0) 方法：?对字符串进行分割。返回值字符串列表
2.1 re.match 方法
方法原型说明：
import re re.match(pattern, string, flags=0)
- pattern 正则表达式
- string 要匹配的字符串
- flags 用来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
Tip：?从字符串起始位置匹配?，如果从起始位置匹配不了，就返回 none。
案例一：
import re
m = re.match('www', 'www.baidu.com')
print ("结果： ", m)
print ("起始与终点：", m.span())
print ("起始位置：", m.start())
print ("终点位置：", m.end())
输出结果：
结果： <re.Match object; span=(0, 3), match='www'> 起始与终点： (0, 3) 起始位置： 0 终点位置： 3
案例二：
import re
line = "You are just the person I want to see"
m = re.match(r'(.*) are (.*?) the', line)
print ("结果:", m)
# groups() 返回匹配的字符列表
for res in m.groups():
print(res)
print("匹配上的完整子字符串",m.group(0))
# 和 groups() 中的结果一致
print("第一个匹配上的字符：",m.group(1))
print("第一个匹配上的字符：",m.group(2))
2.2 re.search 方法
原型说明：
import re re.search(pattern, string, flags=0)
Tip：re.search 方法的参数语义和 re.match 方法相同
re.match 方法只能从字符串的起始位置进行匹配 ，re.search扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。其它的性质则是一样的。
案例：
import re
m_match = re.match('baidu', 'www.baidu.com')
m_search = re.search('baidu', 'www.baidu.com')
print ("re.match 输出结果：",m_match)
print ("re.search 输出结果：",m_search)
输出结果
re.match 输出结果： None re.search 输出结果： <re.Match object; span=(4, 9), match='baidu'>
2.3 re.findall 方法
原型说明
import re re.findall(pattern, string, flags=0)
Tip ：re.findall 方法的参数说明和 re.search 相同
- re.search方法匹配到一个结果后便结束
- re.findall 顾名思义，会找到所有符合规则的匹配项，并以列表类型返回
案例:
import re
#返回 Match 类型
re_match = re.match('[0-9]+', '12345 is the first number, 23456 is the sencond')
#返回 Match 类型
re_search = re.search('[0-9]+', 'The first number is 12345, 23456is the sencond')
# #返回列表类型
re_findall = re.findall('[0-9]+', '12345 is the first number,23456 is the sencond')
print ("re.match:",re_match.group())
print ("re_search",re_search.group())
print ("re_findall:",re_findall)
输出结果:
re.match: 12345 re_search 12345 re_findall: ['12345', '23456']
2.4 re.sub 方法
方法原型说明:
import re re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
- pattern是正则表达式
- repl是用于替换的新字符串
- string是即将被替换的旧字符串
- count是要替换的最大数量，默认值为零
import re
p=r'\d+'
text="AB12CD34EF56HK"
replace_text=re.sub(p,' ',text)
print("默认替换所有：",replace_text)
replace_text=re.sub(p,' ',text,count=1)
print("仅替换一次：",replace_text)
replace_text=re.sub(p,' ',text,count=2)
print("仅替换二次：",replace_text)
输出结果:
默认替换所有： AB CD EF HK 仅替换一次： AB CD34EF56HK 仅替换二次： AB CD EF56HK
2.5 re.split 方法
方法原型说明：
import re re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
- pattern是正则表达式
- string是要分割的字符串
- maxsplit是最大分割次数。默认值为零，表示分割次数没有限制
案例:
import re
p = r'\d+'
text = 'AB12CD34EF56GH'
lst = re.split(p, text)
print("默认对整个字符串进行分割：", lst)
lst = re.split(p, text, maxsplit=1)
print("仅分割一次：", lst)
lst = re.split(p, text, maxsplit=2)
print("分割二次：", lst)
输出结果
默认对整个字符串进行分割： ['AB', 'CD', 'EF', 'GH'] 仅分割一次： ['AB', 'CD34EF56GH'] 分割二次： ['AB', 'CD', 'EF56GH']
总结
python 提供的 re 模块中有很多方法可借助正则表达式方便、快捷地完成字符串的相关操作，对于爬虫程序来讲正则表达式是其不可忽视的一部分。?
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