正则表达式 re模块 re模块实用方法
一. 正则表达式
首先, 我们在网⻚上进行注册或者登陆的时候经常能看到一些格式上的错误提示. 比如:你在注册百度账号的时候 输入用户名随意的输入系统会提示你. 你的账号过长或者不允许使用中文等等操作. 那这种操作如果使用我们现有的知识点是可以完成的. 但是完成的效果并不好. 写起来也不容易. 尤其是对邮箱的匹配. 电话号码的匹配. 那正则表达式就是专门来处理理类似问题的一种表达式. 英⽂全称: Regular Expression. 简称 regex或者re. 但你要知道我们在使⽤用python的re模块之前. 我们首先要对正则有一定的了解和认识. 就像我们使用time模块之前. 我们已经对时间有了一定的认识.
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, 会爱上这个东西
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.
正则表达式由普通字符和元字符组成. 普通字符包含大小写字母, 数字. 在匹配普通字符
的时候我们直接写就可以了. 比如"abc" 匹配的就是"abc". 我们如果用python也可以实现相
同的效果. 所以普通字符没什么好说的. 重点在元字符上.
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, 在这里我们只介一些
常用的.
1. 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
2. 简单元字符
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
\n 匹配一个换行符
\t 匹配一个制表符
\b 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
() 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
..............还有很多,自己上网搜...........
3. 量词
我们到目前匹配的所有内容都是单⼀⽂字符号. 那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
4. 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
在使用.*后⾯如果加了? 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>
.*?x的特殊含义 找到下一个x为止.
str: abcdefgxhijklmn
reg: .*?x
结果:abcdefgx
5. 分组
在正则中使用()进行分组. 比如. 我们要匹配一个相对复杂的身份证号. ⾝份证号分
成两种. 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.
给出以下正则:
^[1-9]\d{13,16}[0-9x]$ #不行
^[1-9]\d{14}(\d{2}[0-9x])?$ #可用
^([1-9]\d{16}[0-9x]|[1-9]\d{14})$ #不可用
6. 转义
在正则表达式中, 有很多有特殊意义的是元字符, 比如\n和\s等,如果要在正则中匹
配正常的"\n"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"\n", 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'\n'这个概念, 此时的正则是r'\\n'就可以了.
二. re模块
# re的工作是在python中执行正则表达式
re模块是python提供的一套关于处理正则表达式的模块. 核心功能有四个:
1. findall 查找所有. 返回list
lst = re.findall("m", "mai le fo len, mai ni mei!")
print(lst) # ['m', 'm', 'm']
lst = re.findall(r"\d+", "5点之前. 你要给我5000万")
print(lst) # ['5', '5000']
2. 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None
ret = re.search(r'\d', '5点之前. 你要给我5000万').group()
print(ret) # 5
3. match 只能从字符串的开头进行匹配
ret = re.match('a', 'abc').group()
print(ret) # a
4. finditer 和findall差不多. 只不过这时返回的是迭代器
it = re.finditer("m", "mai le fo len, mai ni mei!")
for el in it:
print(el.group()) # 依然需要分组
5. 其他操作
ret = re.split('[ab]', 'qwerafjbcd') # 先按'a'分割得到'qwer'和'fjbcd',再
对'qwer'和'fjbcd'分别按'b'分割
print(ret) # ['qwer', 'fj', 'cd']
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_
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串
print(ret.group()) # 结果: 123
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
# 正则的常用操作 result = re.split("\d+", "宝宝110来找你了. 你回头收拾收拾去119报道") print(result) 用正则替换 s = re.sub("\d+", "__sb__", "宝宝110来找你了. 你回头收拾收拾去119报道") print(s) s = re.subn("\d+", "__sb__", "宝宝110来找你了. 你回头收拾收拾去119报道") # 替换了xxx次 print(s) code = "for i in range(10): print(i)" c = compile(code, "", "exec") # 编译 exec(c) # 快速执行 reg = re.compile(r"\d+") # 编译了一段正则. 加载了一段正则 lst = reg.findall("呵呵, 宝宝才不去110呢.他要去120了") print(lst) re.findall(r"\d+", "呵呵, 宝宝才不去110呢.他要去120了") lst = re.findall(r"a(?:\d+)c", "a123456c") # 把括号python中的分组变成了原来正则表达式中的分组 print(lst)
6. 两个坑
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']
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。
这种优先级的问题有时候会帮我们完成很多功能. 我们来看一个比较复杂的例子
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页
main(count)
count += 25
此时利用的就是分组之后. 匹配成功后获取到的是分组后的结果. (?P<id>\d+) 此时当前
组所匹配的数据就会被分组到id组内. 此时程序可以改写成:import ssl
import re
from urllib.request import urlopen
# 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):
com = re.compile(
'<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>', re.S)
ret = com.finditer(s)
for i in ret:
yield {
"id": i.group("id"),
"title": i.group("title"),
"rating_num": i.group("rating_num"),
"comment_num": i.group("comment_num"),
}
def main(num):
url = 'https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=' % num
response_html = getPage(url)
ret = parsePage(response_html)
# print(ret)
f = open("move_info7", "a", encoding="utf8")
for obj in ret:
print(obj)
data = str(obj)
f.write(data + "\n")
count = 0
for i in range(10):
main(count)
count += 25
正则表达式和re模块就说这么多. 如果要把正则所有的内容全部讲清楚讲明白, ⾄少要一周
以上的时间. 对于我们日常使用⽽言. 上述知识点已经够用了. 如果碰到一些极端情况建议想
办法分部处理. 先对字符串进⾏行拆分. 然后再考虑用正则.
# 爬取电影天堂 极其简易版 from urllib.request import urlopen content = urlopen("https://www.dytt8.net/html/gndy/dyzz/20181219/57954.html").read().decode("gbk") # print(content) reg = r'<div id="Zoom">.*?片 名(?P<name>.*?)<br />◎年 代(?P<years>.*?)<br />.*?◎上映日期(?P<date>.*?)<br />'+ \ '.*?◎主 演(?P<main>.*?)◎简 介.*?<td style="WORD-WRAP: break-word" bgcolor="#fdfddf"><a href="(?P<download>.*?)">' it = re.finditer(reg, content, re.S) # re.S 去掉.里面的\n for el in it: print(el.group("name")) print(el.group("years")) print(el.group("date")) print(el.group("main").replace("<br /> ", ", ")) print(el.group("download"))
