爬虫中的正则表达式使用

　　正则表达式与爬虫：

　　爬虫四个主要步骤：

　　• 明确目标 (要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索)

　　• 爬 (将所有的网站的内容全部爬下来)

　　• 取 (去掉对我们没用处的数据)

　　• 处理数据(按照我们想要的方式存储和使用)

　　那么在文本过滤这块最强大的就是正则表达式，更是python爬虫世界必不可少利器。

　　什么是正则表达式

　　正则表达式，又称规则表达式，通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。

　　正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是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“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。

　　给定一个正则表达式和另一个字符串，我们可以达到如下的目的：

　　• 给定的字符串是否符合正则表达式的过滤逻辑(“匹配”);

　　• 通过正则表达式，从文本字符串中获取我们想要的特定部分(“过滤”)。

　　正则表达式匹配规则

　　Python 的 re 模块

　　在 Python 中，我们可以使用内置的 re 模块来使用正则表达式。

　　有一点需要特别注意的是，正则表达式使用 对特殊字符进行转义，所以如果我们要使用原始字符串，只需加一个 r 前缀：

　　re 模块的一般使用步骤如下：

　　• 使用 compile() 函数将正则表达式的字符串形式编译为一个 Pattern 对象

　　• 通过 Pattern 对象提供的一系列方法对文本进行匹配查找，获得匹配结果，一个 Match 对象。

　　• 最后使用 Match 对象提供的属性和方法获得信息，根据需要进行其他的操作

　　compile 函数

　　compile 函数用于编译正则表达式，生成一个 Pattern 对象，它的一般使用形式如下：

　　import re

　　# 将正则表达式编译成 Pattern 对象

　　pattern = re.compile(r'\d+')

　　在上面，我们已将一个正则表达式编译成 Pattern 对象，接下来，我们就可以利用 pattern 的一系列方法对文本进行匹配查找了。

　　Pattern 对象的一些常用方法主要有：

　　• match 方法：从起始位置开始查找，一次匹配

　　• search 方法：从任何位置开始查找，一次匹配

　　• findall 方法：全部匹配，返回列表

　　• finditer 方法：全部匹配，返回迭代器

　　• split 方法：分割字符串，返回列表

　　• sub 方法：替换

　　match 方法

　　match 方法用于查找字符串的头部(也可以指定起始位置)，它是一次匹配，只要找到了一个匹配的结果就返回，而不是查找所有匹配的结果。它的一般使用形式如下：

　　match(string[, pos[, endpos]])

　　其中，string 是待匹配的字符串，pos 和 endpos 是可选参数，指定字符串的起始和终点位置，默认值分别是 0 和 len (字符串长度)。因此，当你不指定 pos 和 endpos 时，match 方法默认匹配字符串的头部。

　　当匹配成功时，返回一个 Match 对象，如果没有匹配上，则返回 None。

　　>>> import re

　　>>> pattern = re.compile(r'\d+') # 用于匹配至少一个数字

　　>>> m = pattern.match(' okk12hellohai34fine') # 查找头部，没有匹配

　　>>> print m

　　None

　　>>> m = pattern.match(' okk12hellohai34fine ', 2, 10) # 从'k'的位置开始匹配，没有匹配

　　>>> print m

　　None

　　>>> m = pattern.match(' okk12hellohai34fine ', 3, 10) # 从'1'的位置开始匹配，正好匹配

　　>>> print m # 返回一个 Match 对象

　　<sre.srematch 0x10a42aac0="" at="" object="">

　　>>> m.group(0) # 可省略 0

　　'12'

　　>>> m.start(0) # 可省略 0

　　3

　　>>> m.end(0) # 可省略 0

　　5

　　>>> m.span(0) # 可省略 0

　　(3, 5)

　　在上面，当匹配成功时返回一个 Match 对象，其中：

　　• group([group1, …]) 方法用于获得一个或多个分组匹配的字符串，当要获得整个匹配的子串时，可直接使用 group() 或 group(0);

　　• start([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的起始位置(子串第一个字符的索引)，参数默认值为 0;

　　• end([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的结束位置(子串最后一个字符的索引+1)，参数默认值为 0;

　　• span([group]) 方法返回 (start(group), end(group))。

　　再看看一个例子：

　　>>> import re

　　>>> pattern = re.compile(r'([a-z]+) ([a-z]+)', re.I) # re.I 表示忽略大小写

　　>>> m = pattern.match('Hello World Wife Web')

　　>>> print m # 匹配成功，返回一个 Match 对象

　　<sre.srematch at="" object="" 0x10bea83e8="">

　　>>> m.group(0) # 返回匹配成功的整个子串

　　'Hello World'

　　>>> m.span(0) # 返回匹配成功的整个子串的索引

　　(0, 11)

　　>>> m.group(1) # 返回第一个分组匹配成功的子串

　　'Hello'

　　>>> m.span(1) # 返回第一个分组匹配成功的子串的索引

　　(0, 5)

　　>>> m.group(2) # 返回第二个分组匹配成功的子串

　　'World'

　　>>> m.span(2) # 返回第二个分组匹配成功的子串

　　(6, 11)

　　>>> m.groups() # 等价于 (m.group(1), m.group(2), ...)

　　('Hello', 'World')

　　>>> m.group(3) # 不存在第三个分组

　　Traceback (most recent call last):

　　File "", line 1, in

　　IndexError: no such group

　　search 方法

　　search 方法用于查找字符串的任何位置，它也是一次匹配，只要找到了一个匹配的结果就返回，而不是查找所有匹配的结果，它的一般使用形式如下：

　　search(string[, pos[, endpos]])

　　其中，string 是待匹配的字符串，pos 和 endpos 是可选参数，指定字符串的起始和终点位置，默认值分别是 0 和 len (字符串长度)。

　　当匹配成功时，返回一个 Match 对象，如果没有匹配上，则返回 None。

　　让我们看看例子：

　　>>> import re

　　>>> pattern = re.compile('\d+')

　　>>> m = pattern.search(' okk12hellohai34fine ') # 这里如果使用 match 方法则不匹配

　　>>> m

　　<sre.srematch at="" object="" 0x10cc03ac0="">

　　>>> m.group()

　　'12'

　　>>> m = pattern.search(' okk12hellohai34fine ', 10, 30) # 指定字符串区间

　　>>> m

　　<sre.srematch at="" object="" 0x10cc03b28="">

　　>>> m.group()

　　'34'

　　>>> m.span()

　　(13, 15)

　　再来看一个例子：

　　import re

　　# 将正则表达式编译成 Pattern 对象

　　pattern = re.compile(r'\d+')

　　# 使用 search() 查找匹配的子串，不存在匹配的子串时将返回 None

　　# 这里使用 match() 无法成功匹配

　　m = pattern.search('hello 123456 789')

　　if m:

　　# 使用 Match 获得分组信息

　　print 'matching string:',m.group()

　　# 起始位置和结束位置

　　print 'position:',m.span()

　　执行结果：

　　matching string: 123456

　　position: (6, 12)

　　findall 方法

　　上面的 match 和 search 方法都是一次匹配，只要找到了一个匹配的结果就返回。然而，在大多数时候，我们需要搜索整个字符串，获得所有匹配的结果。

　　findall 方法的使用形式如下：

　　findall(string[, pos[, endpos]])

　　其中，string 是待匹配的字符串，pos 和 endpos 是可选参数，指定字符串的起始和终点位置，默认值分别是 0 和 len (字符串长度)。

　　findall 以列表形式返回全部能匹配的子串，如果没有匹配，则返回一个空列表。

　　看看例子：

　　import re

　　pattern = re.compile(r'\d+') # 查找数字

　　result1 = pattern.findall('hello 123456 789')

　　result2 = pattern.findall('one1two2three3four4', 0, 10)

　　print result1

　　print result2

　　执行结果：

　　['123456', '789']

　　['1', '2']

　　finditer 方法

　　finditer 方法的行为跟 findall 的行为类似，也是搜索整个字符串，获得所有匹配的结果。但它返回一个顺序访问每一个匹配结果(Match 对象)的迭代器。

　　split 方法

　　split 方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表，它的使用形式如下：

　　split(string[, maxsplit])

　　其中，maxsplit 用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。

　　看看例子：

　　import re

　　p = re.compile(r'[\s\,\;]+')

　　print p.split('a,b;; c d')

　　执行结果：

　　['a', 'b', 'c', 'd']

　　sub 方法

　　sub 方法用于替换。它的使用形式如下：

　　sub(repl, string[, count])

　　其中，repl 可以是字符串也可以是一个函数：

　　• 如果 repl 是字符串，则会使用 repl 去替换字符串每一个匹配的子串，并返回替换后的字符串，另外，repl 还可以使用 id 的形式来引用分组，但不能使用编号 0;

　　• 如果 repl 是函数，这个方法应当只接受一个参数(Match 对象)，并返回一个字符串用于替换(返回的字符串中不能再引用分组)。

　　• count 用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。

　　看看例子：

　　import re

　　p = re.compile(r'(\w+) (\w+)') # \w = [A-Za-z0-9]

　　s = 'hello 123, hello 456'

　　print p.sub(r'hello world', s) # 使用 'hello world' 替换 'hello 123' 和 'hello 456'

　　print p.sub(r'\2 \1', s) # 引用分组

　　def func(m):

　　return 'hi' + ' ' + m.group(2)

　　print p.sub(func, s)

　　print p.sub(func, s, 1) # 最多替换一次

　　执行结果：

　　hello world, hello world

　　123 hello, 456 hello

　　hi 123, hi 456

　　hi 123, hello 456

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