Cookie，Session，正则表达式
一、Cookie和Session基础知识
Cookie：客户端本地存储的键值对
Http访问是不记录状态的，所以要借助session和cookie来保存访问状态
具体来说cookie机制采用的是在客户端保持状态的方案，而session机制采用的是在服务器端保
持状态的方案。
cookie 和session 的区别：
1. cookie数据存放在客户的浏览器上，session数据放在服务器上。
2. cookie不是很安全，别人可以分析存放在本地的COOKIE并进行COOKIE欺骗，
考 虑到安全应当使用session。
3. session会在一定时间内保存在服务器上。当访问增多，会比较占用你服务器的性 能，
考虑到减轻服务器性能方面，应当使用COOKIE。
4. 单个cookie保存的数据不能超过4K，很多浏览器都限制一个站点最多保存20个 cookie。
5. 个人建议：将登陆信息等重要信息存放为SESSION。
其他信息如果需要保留，可以放在COOKIE中
session的生命周期
Session存储在服务器端，一般为了防止在服务器的内存中（为了高速存取），Sessinon在用户访问第一次访问服务器时创建，需要注意只有访问JSP、Servlet等程序时才会创建Session，只访问HTML、IMAGE等静态资源并不会创建Session，可调用request.getSession(true)强制生成Session。
Session什么时候失效？
1. 服务器会把长时间没有活动的Session从服务器内存中清除，此时Session便失效。
Tomcat中Session的默认失效时间为20分钟。
2.调用Session的invalidate方法。
对象及方法
1） 以键值对的格式写session。
request.session['键']=值
2） 根据键读取值。
request.session.get('键', 默认值)
3）清除所有session，在存储中删除值部分。
request.session.clear()
4）清除session数据，在存储中删除session的整条数据。
request.session.flush()
5）删除session中的指定键及值，在存储中只删除某个键及对应的值。
del request.session['键']
6）设置会话的超时时间，如果没有指定过期时间则两个星期后过期。
request.session.set_expiry(value)
如果value是一个整数，会话的session_id cookie 将在value秒没有活动后过期。
如果value为0，那么用户会话的session_id cookie 将在用户的浏览器关闭时过期。
如果value为None，那么会话的session_id cookie 两周之后过期。
二、正则表达式
爬虫一共就四个主要步骤：
1. 明确目标 (要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索)
2. 爬 (将所有的网站的内容全部爬下来)
3. 取 (去掉对我们没用处的数据)，运用正则表达式
4. 处理数据（按照我们想要的方式存储和使用）
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。
正则表达式是由普通字符和特殊字符（元字符）组成的文章模式
常见的元字符：
前面提到的元字符\b表示匹配单词的开始和结束。引出其他元字符
| 源字符 | 含义 |
| . |
匹配除换行符以外的任意一个字符 |
| ^ |
匹配行首 |
|
$ |
匹配行尾 |
|
？ |
重复匹配0次或1次 |
|
* |
重复匹配0次或更多次 |
|
+ |
重复匹配1次或更多次 |
|
{n,} |
重复n次或更多次 |
|
{n,m} |
重复n~m次 |
|
[a-z] |
任意字符 |
|
[abc] |
a/b/c中的任意一个字符 |
|
{n} |
重复n次 |
|
\b |
匹配单词的开始和结束 |
|
\d |
匹配数字 |
|
\w |
匹配字母，数字，下划线 |
|
\s |
匹配任意空白，包括空格，制表符（Tab）,换行符 |
|
\W |
匹配任意不是字母，数字，下划线的字符 |
|
\S |
匹配任意不是空白符的字符 |
|
\D |
匹配任意非数字的字符 |
|
\B |
匹配不是单词开始和结束的位置 |
|
[^a] |
匹配除了a以外的任意字符 |
|
[^(123|abc)] |
匹配除了123或者abc这几个字符以外的任意字符 |
1、re模块
import re # 在前面加上一个r, 可以避免字符转义，输出原字符 str1 = r'c:\a\b\c' print(str1) # \\表示输出特殊字符的原字符\ str2 = 'c:\\a\\b\\c' print(str2) str3 = r'c:\\a\\b\c' print(str3)
2、compile函数：compile 函数用于编译正则表达式，生成一个 Pattern 对象
import re # 查找连续的数字 pattern = re.compile(r'\d+') str1 = pattern.findall('hello 12345 678') print(str1) # >>>['12345', '678'] # 后面的参数是规定文本范围 str2 = pattern.findall('one1two2three3', 0, 8) print(str2) # >>>['1', '2']
3、findall方法：全部匹配，返回列表
格式：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)。
import re # 测试小例子 compile把正则表达式字符串编译成pattern(变量)对象 # 正则表达式中有转义字符串需要添加前缀r pattern = re.compile(r'\bwe\b') # 使用pattern对象查找文本中的数据 # findall表示全局查找匹配 返回列表 str1 = pattern.findall('we are work well') print(str1) >>>[''we]
4、match方法：从起始位置开始查找，一次匹配
格式：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+') # 因为match是从开始匹配，如果开始匹配不到则返回None str1 = pattern.match('one1two2') print(str1) # >>>None str2 = pattern.match('one13579two2', 2, 10) print(str2) # >>>None str3 = pattern.match('one13579two2', 3, 10) print(type(str3), str3) # >>><class '_sre.SRE_Match'> <_sre.SRE_Match object; span=(3, 8), match='13579'> # 将match匹配到的内容 使用group从中拿出来 print(str3.group()) # >>>13579 # 获取字符串的开始位置、结束位置 print(str3.start()) # >>>3 print(str3.end()) #>>>8 print(str3.span()) #>>>(3, 8)
5、search方法：从任何位置开始查找，一次匹配
格式：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。
import re pattern = re.compile(r'\d+') str1 = pattern.search('one1two2three34four') print(str1,type(str1)) # >>><_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='1'> <class '_sre.SRE_Match'> print(str1.group()) # >>>1 str2 = pattern.search('one12twothree34four', 10, 30) print(str2, type(str2)) # >>><_sre.SRE_Match object; span=(13, 15), match='34'> <class '_sre.SRE_Match'> print(str2.group()) # >>>34
6、finditer方法：全部匹配，返回迭代器
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。
import re pattern = re.compile(r'\d+') # 使用finditer进行查找 返回的是迭代器 result_iter = pattern.finditer('hello 123456 789') print(result_iter, type(result_iter)) # >>><callable_iterator object at 0x0000017C5FC781D0> <class 'callable_iterator'> # 使用遍历拿出获取到的迭代器数据 for ml in result_iter: print(ml.group())
7、split方法：分割字符串，返回列表
格式：split(string[,maxsplit])
split 方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表，其中，maxsplit 用于指定最大
分割次数，不指定将全部分割。
import re pattern = re.compile(r'[\s\,\;]+') # 将字符串文本按指定的字符进行分割 返回列表 str1 = pattern.split('a,b;;c d') print(str1) # >>>['a', 'b', 'c', 'd']
8、sub方法：替换
import re pattern = re.compile(r'(\w+) (\w+)') # 声明需要替换的字符串 str1 = 'hello 123, hello 456' # 匹配并且替换匹配到的字符 str2 = pattern.sub('hello world', str1) print(str2) # >>>hello world, hello world
9、[u4e00-u9fa5]：匹配中文
在某些情况下，我们想匹配文本中的汉字，有一点需要注意的是，中文的 unicode 编码范围
主要在 [u4e00-u9fa5]，这里说主要是因为这个范围并不完整，比如没有包括全角（中文）
标点，不过，在大部分情况下，应该是够用的。
# 匹配中文 pattern = re.compile(r'[\u4e00-\u9fa5]+') # str1 = pattern.findall(str1) # print(str1) # >>>['世界', '你好'] str2 = pattern.finditer(str1) for i in str2: print(i.group())
