python正则表达式与re模块-02

正则表达式

正则表达式与python的联系

# 正则表达式不是Python独有的，它是一门独立的技术，所有的编程语言都可以使用正则
# 但要在python中使用正则表达式，就必须依赖于python内置的re 模块

验证手机号是否合法的小案例

phone_number = input('please input your phone number ： ')
if len(phone_number) == 11 \
        and phone_number.isdigit() \
        and (phone_number.startswith('13') \
             or phone_number.startswith('14') \
             or phone_number.startswith('15') \
             or phone_number.startswith('18') \
             or phone_number.startswith('19')):
    print('是合法的手机号码')
else:
    print('不是合法的手机号码')

import re
phone_number = input('please input your phone number ： ')
if re.match('^(13|14|15|18|19)[0-9]{9}$', phone_number):
    print('是合法的手机号码')
else:
    print('不是合法的手机号码')

从上面两段代码中很容易就可以看得出来，使用正则表达式来校验手机号明显要比纯python 代码验证来的精简得多。

下面就正式介绍一下正则表达式的一些基本知识

正则表达式

正则表达式： # 一种匹配字符串的规则 

官方定义： # 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。 

常见的应用场景： # 爬虫 ， # 数据分析 ， # 各种数据校验（身份证号、手机号...） 

如果你想系统的学习，可以去了解一下《正则指引》这本书

在开始讲正则语法之前，先推荐大家一个验证正则的网站，可以在线测试你的正则表达式能否满足你的预期效果：【正则表达式在线测试】 ，大家可以边学习边在该网站上面验证

　　你改变正则表达式或者下方的待处理字符串他会自动重新匹配

字符组

  # 在同一个位置可能出现的各种字符组成了一个字符组，在正则表达式中用[]表示 

常见的字符组（一个字符组中的数据都是 '或' 的关系）

注意： # 字符组可以用 '-' 表示范围，左右两边要按照ASCII码表的顺序书写，可以 0-9 不可以 9-0，9的ASCII值比0大  

字符

常见元字符（推荐按不同颜色来分组记）

注意： # ^ 与 & 会精准限制匹配的内容，两者中间写什么，待匹配的字符串就必须是什么，多一个少一个都不行 ， # 运用 | （“或”）的时候一定要把长的写在前面，否则匹配到短的就匹配完成了，会有很多被截断的 

分组（）： # 当多个正则符号需要重复多次的时候，或者当做一个整体，进行其他操作，那么可以用分组的形式，分组在正则的语法中就是一个小括号 '(表达式)' ，里面放表达式即可 

转义字符

观察上面的元字符可以发现其中有  \n \t 等代表特殊含义的元字符，如果就是要匹配一个字符串 '\n'，则会与元字符冲突，故需要在 '\' 前面再加上一个 '\'，来防止转义，即要表示字符串 '\n' 正则中需要写成 '\\n' 

量词

只能跟在元字符/字符组/正则组后面，限制其左边紧挨着的那个正则表达式（元字符/字符组/正则组），不可两个量词连在一起（除了 '?'，用来解除正则的贪婪模式）

*、+、？ 推荐如图所示的画坐标系的方式记忆

 

贪婪匹配与非贪婪匹配（惰性匹配）

贪婪匹配： # 在满足匹配时，匹配尽可能长的字符串 

非贪婪匹配： # 在满足匹配时，匹配尽可能短的字符串 

python的匹配模式默认为贪婪匹配，在量词后面加上  ？  可以将其匹配模式改为非贪婪模式，会匹配尽量少的字符串（仅量词作用的那个对象会受影响）

贪婪匹配原理个人理解： # 先匹配到目标字符串 '<'，然后直接读取到后面所有的字符串，从倒数第一个字符开始往回找，找到 '>'，则将前面的那个位置至这个位置之间的数据返回 ，注意这里是 .* 任意字符 无限多次！！！

非贪婪原理个人理解： # 先匹配到目标字符串 '<'，从该位置开始往后寻找字符 '>'，找到则这对数据为一个匹配返回结果 ，注意这里是 .* 任意字符 无限多次！！！

案例练习

推荐案例 【正则表达式练习题】 ，可以根据案例巩固知识

如果你看了本文觉得描述不清，可以参考 【re模块 】这篇博客，亦或是下图的出处的博客  【python正则表达式指南】 （前者的博客页面排版看着美观一些，但大部分数据均来源于后者）

python 中的re模块

上面只是介绍了正则表达式的一些基础知识，它是一门独立的技术，要想在python中使用正则表达式，自然就需要通过学习python内置的re模块了（也可以通过其他的一些函数方法等方式使用正则）

要使用 re模块，请不要忘记先导模块（ import re ）

本文此部分的参考性可能不高，内容也不是很全面，仅作为个人小结，如果有兴趣可以参考 【re模块】 里面有更详细的讲解以及丰富的案例（另：本模块知识很少用到，所以仅做笔记翻阅）

常见重点函数 findall、search、match

findall 找出字符串所有符合内容成一个列表   search 查找匹配结果  match 从开头开始比对

import re

'''
findall  所有符合正则表达式的所有内容
search  有没有符合正则表达式的内容
match   是不是正则表达式对应的开头
'''
# findall 找出字符串中符合正则表达式的所有内容，并且返回一个列表，列表中的元素就是正则表达式匹配到的结果
res = re.findall('[a-z]+', 'nice toZmeet you')  # 匹配任意多个小写字母（一个及以上），空格、大写字母，均不符合要求
print(res)
# ['nice', 'to', 'meet', 'you']

# search  不会直接返回匹配到的结果，而是给你返回一个对象，这个对象需要调用，通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配，则返回None。
# 注意：1.search 只会依据正则查找一次，只要查到了结果，就不会往后查找了
#       2.当查找的结果不存在的情况下，调用group会直接报错
res = re.search('ou', 'nice toZmeet you')
res2 = res.group()  # 必须调用group 才能看到匹配到的结果
print(res, res2)
# <_sre.SRE_Match object; span=(14, 16), match='ou'> ou
res1 = re.search(r'\.', 'nice toZmeet you')  # 匹配字符串中是否有 . 这个字符
print(res1)
# None
# print(res1.group())  # 直接报错，可先判断 res1 是不是 None，再进行取值


# match
# 注意：1.match 只会匹配字符串的开头部分
#       2.当字符串的开头与正则表达式不符合匹配规则的情况下，返回的也是None，调用 .group 也会报错
res = re.match('s', 'sda e rf a f')
print(res)
# <_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='s'>
print(res.group())
# s

res = re.match('a', 'sda e rf a f')
print(res)
# None
# print(res.group())  # 直接报错，'NoneType' object has no attribute 'group'

'''
正则表达式，返回类型为表达式对象的，如：<_sre.SRE_Match object; span=(6, 7), match='a'>，返回对象时，需要用正则方法取字符串，方法有：
    .group() # 获取匹配到的所有结果，不管有没有分组将匹配到的全部拿出来，有参取匹配到的第几个如2
    .groups() # 获取模型中匹配到的分组结果，只拿出匹配到的字符串中分组部分的结果
    .groupdict() # 获取模型中匹配到的分组结果，只拿出匹配到的字符串中分组部分定义了key的组结果
'''

不常用函数 split、sub、compile、finditer

split 切割   sub 替换  compile 将正则编译成一个对象，可对象. 调用上述方法  finditer 返回一个放返回结果的迭代器

import re

# split 类似于字符串的切割split，返回一个列表(他会把被替换掉的字符变成空格)
res = re.split('[ab]', 'sabcasbdsafafabfas')
print(res)
# ['s', '', 'c', 's', 'ds', 'f', 'f', '', 'f', 's']

# sub 类似于字符串的replace 方法，返回替换完成的字符串，可指定替换次数
# sub('正则表达式', '新的内容', '带匹配的字符串', [要替换的次数])
#   先按正则表达式查找所有符合该表达式的内容，统一替换成'新的内容'，还可以通过n来控制替换的个数
ret = re.sub('\d', 'H', 'eva3egon4yuan4', 1)  # 将数字替换成'H'，参数1表示只替换1个
print(ret)
# evaHegon4yuan4

# subn（） 字符串replace的加强版，返回替换完成的字符串与总共替换的次数（封成了一个元组）
#   返回的是一个元组，元组的第一个元素是替换完成后的结果，第二个元素代表的是替换的个数
ret = re.subn('\d', 'H', 'eva3egon4yuan4')  # 将数字替换成'H'，返回元组(替换的结果,替换了多少次)
print(ret)
# ('evaHegonHyuanH', 3)


# compile  将正则编译成一个对象，后期可以直接用它来调用 findall、search 等方法
obj = re.compile('\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())
# 123


# finditer 返回一个存放匹配结果的迭代器，可以使用前面学习到的 迭代器对象.__next__() 方法调用 ---> 简写 next(迭代器对象)
ret = re.finditer('\d', 'ds3sy4784a')
print(ret)
# <callable_iterator object at 0x000001AE62617160>
print(next(ret).group())  # 查看第一个结果
# 3
print(next(ret).group())  # 查看第二个结果
# 4
print([i.group() for i in ret])  # 查看剩余的左右结果
# ['7', '8', '4']

扩展

各方法分组的区别

import re

# search与match均支持获取分组内容的操作  跟正则无关，是python机制
res = re.search('^[1-9]\d{14}(\d{2}[0-9x])?$', '110105199812067023')
print(res.group())
# 110105199812067023
print(res.group(1))  # 获取正则表达式括号阔起来分组的内容（最后三位是：两个数字 加上 0-9或者x）
# 023
# print(res.group(2))  # 报错：IndexError: no such group ，取不到


# 而针对findall它没有group取值的方法，所以它默认就是分组优先获取的结果
ret = re.findall('www.(baidu|google).com', 'www.google.com')
print(ret)  # 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,取消分组优先即可
# ['google']

ret = re.findall('www.(?:baidu|google).com', 'www.google.com')  # ?:取消分组优先
print(ret)
# ['www.google.com']

import re

ret = re.search("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>", "<h1>hello</h1>")
# 还可以在分组中利用 ?<name> 的形式给分组起名字
# 获取的匹配结果可以直接用 .group('名字') 拿到对应的值
print(ret.group('tag_name'))
# h1
print(ret.group())
# <h1>hello</h1>
"""
注意 ?P=tag_name 相当于引用之前正则表达式，并且匹配到的值必须和前面的正则表达式一模一样
"""


# 案例
# 匹配字符串中的所有数字
ret = re.findall(r"\d+", "1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")
print(ret)
# ['1', '2', '60', '40', '35', '5', '4', '3']

# 匹配字符串中的所有整数
ret = re.findall(r"\d+\.\d*|(\d+)", "1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))")
print(ret)
# ['1', '2', '60', '', '5', '4', '3']
ret.remove("")
print(ret)
# ['1', '2', '60', '5', '4', '3']

爬虫小案例

'''
本爬虫案例思路：
    分析 https://movie.douban.com/top250?start=%0&filter= 页面得知，每页有25条数据
    通过分次请求该地址，将返回的HTML代码通过正则匹配，解析成想要的字符串格式，
    分页分条存入文件中去（用到了 分组 和 取别名 的知识点）
'''
import re
from urllib.request import urlopen


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.txt", "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

　　数据小样

上面仅仅只是一个简单的爬虫案例，如果你想成为一名爬虫工程师，那么你必须的能够熟练地写出正则表达式，言下之意就是除了本文的内容，你还需要好好去学学正则表达式的内容