本节内容：
1、正则表达式
2、re模块的运用
3、简单的爬虫练习一、正则表达式(Regular Expression)
正则表达式是对字符串操作的⼀种逻辑公式. 我们⼀般使⽤正则表达式对字符串进⾏匹配和过滤. 使⽤正则的优缺点:
优点: 灵活, 功能性强, 逻辑性强.
缺点: 上⼿难. ⼀旦上⼿, 会爱上这个东⻄
⼯具: 各⼤⽂本编辑器⼀般都有正则匹配功能. 我们也可以去
http://tool.chinaz.com/regex/进⾏在线测试.1、元字符: 元字符才是正则表达式的灵魂.
元字符中的内容太多了, 在这⾥只介绍⼀些常⽤的.2、字符组
字符组很简单⽤[]括起来. 在[]中出现的内容会被匹配. 例如:[abc] 匹配a或b或c
如果字符组中的内容过多还可以使⽤- ,
例如: [a-z] 匹配a到z之间的所有字⺟ [0-9]匹配所有阿拉伯数字
思考: [a-zA-Z0-9]匹配的是什么?3、简单的元字符
基本的元字符. 这个东⻄⽹上⼀搜⼀⼤堆. 但是常⽤的就那么⼏个:. 匹配除换⾏符以外的任意字符
w 匹配字⺟或数字或下划线
s 匹配任意的空⽩符
d 匹配数字
匹配⼀个换⾏符
匹配⼀个制表符
匹配⼀个单词的结尾
^ 匹配字符串的开始
$ 匹配字符串的结尾
W 匹配⾮字⺟或数字或下划线
D 匹配⾮数字
S 匹配⾮空⽩符
a|b 匹配字符a或字符b
() 匹配括号内的表达式，也表示⼀个组
[...] 匹配字符组中的字符
[^...] 匹配除了字符组中字符的所有字符4、量词
如何⼀次性匹配很多个字符呢,我们要⽤到量词
* 重复零次或更多次
+ 重复⼀次或更多次
? 重复零次或⼀次
{n} 重复n次
{n,} 重复n次或更多次
{n,m} 重复n到m次5、惰性匹配和贪婪匹配
在量词中的*, +,{} 都属于贪婪匹配. 就是尽可能多的匹配到结果.
str: 麻花藤昨天让英雄联盟关服了
reg: 麻花藤.*
此时匹配的是整句话
如果.*后面跟东西，就是尽可能的到后面的东西匹配
在使⽤.*后⾯加了, 则是尽可能的少匹配. 表⽰惰性匹配
str: 麻花藤昨天让英雄联盟关服了
reg: 麻花藤.*?
此时匹配的是 麻花藤
str: <div>胡辣汤</div>
reg: <.*>
结果: <div>胡辣汤</div>
str: <div>胡辣汤</div>
reg: <.*?>
结果:
<div>
</div>
str: <div>胡辣汤</div>
reg: <(div|/div*)?>
结果:
<div>
</div>.*?x的特殊含义 找到下⼀个x为⽌.
str: abcdefgxhijklmn
reg: .*?x
结果:abcdefgx6、正则分组
在正则中使⽤()进⾏分组.
老的⾝份证号有15位. 新的⾝份证号有18位. 并且新的⾝份证号结尾有可能是x.^[1-9]d{14}(d{2}[0-9x])?$
^([1-9]d{16}[0-9x]|[1-9]d{14})$7、转义
在正则表达式中, 有很多有特殊意义的是元字符,
⽐如
和s等,如果要在正则中匹配正常的"
"⽽不是"换⾏符"就需要对""进⾏转义, 变成'\'.
在python中, ⽆论是正则表达式, 还是待匹配的内容, 都是以字符串的形式出现的,
在字符串中也有特殊的含义, 本身还需要转义. 所以如果匹配⼀次"
", 字符串中要写成'\n', 那么正则⾥就要写成"\\n",这样就太麻烦了.这个时候我们就⽤到了r’ ’这个概念, 此时的正则是r’ ’就可以了.
二、re模块
1、search
search 会进⾏匹配. 但是如果匹配到了第⼀个结果. 就会返回这个结果. 如果匹配不上search返回的则是Nonefe: 找到第一个就返回，找不到就返回None
search 查找，找到就返回，找不到就None
res = re.search("e", "i have a dream.")
print(res.group()).2、match
只能从字符串的开头进⾏匹配fe:
# match 从头匹配，如果匹配到了，就返回
res = re.match("w+", "alex is a oldboy")
print(res.group()) # alex3、findall
查找所有. 返回listfe:
lst = re.findall("w+", "alex is a oldboy")
print(lst) # ['alex', 'is', 'a', 'oldboy'] 找到所有4、 finditer
和findall差不多. 只不过这时返回的是迭代器fe:
it = re.finditer("w+", "i have a dream")
print(it) # 迭代器 <callable_iterator object at 0x000002C7B07A7DD8>
for el in it:
print(el.group()) # 依然需要分组5、分组
（）优先级
（？：xxx）去掉优先级，匹配全部（）这个分组是优先级
lst = re.findall(r"www.(baidu|oldboy).com","www.baidu.com") # 优先括号里面的，匹配
print(lst) # ['baidu']##### (？:) 去掉优先级
lst = re.findall(r"www.(?:baidu|oldboy).com", "www.baidu.com") # 去掉优先级
print(lst) # ['www.baidu.com']6、其他操作
ret = re.split('[ab]', 'qwerafjbcd') # 先按'a'分割得到'qwer'和'fjbcd',在对'qwer'和'fjbcd'分别按'b'分割
print(ret) # ['qwer', 'fj', 'cd']
# 替换
ret = re.sub(r"d+", "_sb_", "alex250taibai250wusir250ritian38") # 把字符串中的数字换成__sb__
print(ret) # alex_sb_taibai_sb_wusir_sb_ritian_sb_
# 替换， 返回的结果，带有次数
ret = re.subn(r"d+", "_sb_", "alex250taibai250wusir250ritian38") # 将数字替换成'__sb__'，返回元组(替换的结果,替换了多少次)
print(ret) # ('alex_sb_taibai_sb_wusir_sb_ritian_sb_', 4)
obj = re.compile(r'd{3}') # 将正则表达式编译成为⼀个 正则表达式对象, 规则要匹配的是3个数字
ret = obj.search('abc123eeee') # 正则表达式对象调⽤search, 参数为待匹配的字符串
print(ret.group()) # 结果: 1238、爬虫重点
obj = re.compile(r'(?P<id>d+)(?P<name>e+)') # 从正则表达式匹配的内容每个组起名字
ret = obj.search('abc123eeee') # 搜索
print(ret.group()) # 结果: 123eeee
print(ret.group("id")) # 结果: 123 # 获取id组的内容
print(ret.group("name")) # 结果: eeee # 获取name组的内容9、两个坑，分组优先级，和split的切割
坑1：注意: 在re模块中和我们在线测试⼯具中的结果可能是不⼀样的.
ret = re.findall('www.(baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com')
print(ret) # ['oldboy'] 这是因为findall会优先把匹配结果组⾥内容返回,如果想要匹配结果,取消权限即可
ret = re.findall('www.(?:baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com')
print(ret) # ['www.oldboy.com']坑2：split⾥也有⼀个坑
ret=re.split("d+","eva3egon4yuan")
print(ret) #结果 ： ['eva', 'egon', 'yuan']
ret=re.split("(d+)","eva3egon4yuan")
print(ret) #结果 ： ['eva', '3', 'egon', '4', 'yuan']
#在匹配部分加上（）之后所切出的结果是不同的，
#没有（）的没有保留所匹配的项，但是有（）的却能够保留了匹配的项，
#这个在某些需要保留匹配部分的使⽤过程是⾮常重要的。lst = re.split("[ab]", "alex is a good man and have big bande")
print(lst) # 跟平时切割的效果一样
lst = re.split("([ab])", "alex is a good man and have big bande") # 会保留你切割位置的东西
print(lst) # ['', 'a', 'lex is ', 'a', ' good m', 'a', 'n ', 'a', 'nd h', 'a', 've ', 'b', 'ig ', 'b', '', 'a', 'nde']
三、简单爬虫练习
（）这种优先级的问题有时候会帮我们完成很多功能.fe1: 来看⼀个比较复杂的例⼦,
内含干掉数字签名证书的方法：
import re
from urllib.request import urlopen
import ssl
# ⼲掉数字签名证书
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
def getPage(url):
response = urlopen(url)
return response.read().decode('utf-8')
def parsePage(s):
ret = re.findall(
'<div class="item">.*?<div class="pic">.*?<em .*?>(?P<id>d+).*?
<span class="title">(?P<title>.*?)</span>'
'.*?<span class="rating_num" .*?>(?P<rating_num>.*?)</span>.*?<span>
(?P<comment_num>.*?)评价</span>', s, re.S)
return ret
def main(num):
url = 'https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=' % num
response_html = getPage(url)
ret = parsePage(response_html)
print(ret)
count = 0
for i in range(10): # 10⻚
main(count)
count += 25fe2: 简单的爬虫
from urllib import request
import re
url = "https://www.dytt8.net/html/gndy/dyzz/20181114/57791.html" # 拿到爬的链接
content = request.urlopen(url).read().decode("gbk") # 读取链接的json
# print(content)
obj = re.compile(r'<div id="Zoom">.*?◎译 名(?P<yiming>.*?)<br />◎片 名(?P<pianming>.*?)<br />◎年 代.*?(?P<nianfen>.*?)<br />'
r'.*?<td style="WORD-WRAP: break-word" bgcolor="#fdfddf"><a href="(?P<url>.*?)">', re.S) # re.S去掉，.的换行
res = obj.search(content)
print(res.group("yiming"))
print(res.group("pianming"))
print(res.group("nianfen"))
print(res.group("url"))fe3：多个分页信息的爬虫
from urllib.request import urlopen
import re
obj = re.compile(r'<div class="item">.*?<spanclass="title">(?P<name>.*?)</span>.*?导演: (?P<daoyan>.*?) .*?<span class="rating_num" property="v:average">(?P<fen>.*?)</span>.*?<span>(?P<ren>.*?)人评价</span>', re.S)
def getContent(url):
content = urlopen(url).read().decode("utf-8")
return content
def parseContent(content):
it = obj.finditer(content) # 把页面中所有匹配的内容进行匹配. 返回迭代器
for el in it:
yield {
"name":el.group("name"),
"daoyan":el.group("daoyan"),
"ren":el.group("ren"),
"fen":el.group("fen")
}
for i in range(10):
url = "https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=" % i*25
g = parseContent(getContent(url))
f = open("movie.txt", mode="a", encoding="utf-8")
for el in g:
f.write(str(el)+"
")
f.close()