现在
你已经会使用 python 模拟浏览器
进行一些 Http 的请求了
那么请求完之后
服务器返回给我们一堆源代码
我们可不是啥都要的啊
我们是有原则的
我们想要的东西
怎么能一股脑的啥都往自己兜里塞呢?
使不得
使不得
所以
在服务器返回给我们的源码之中
我们要过滤
拿到我们想要的就好
其它就丢一旁
那么
我们就需要学会怎么使用
正则表达式
通过它
我们才能过滤出我们想要的内容
...
接下来就是
真香警告
这篇文章不适合急性子的人看,要不然会把手机砸了的!但是,如果你能看完,那么正则表达式对你来说,算个 p 的难度啊?
其实
正则表达式不仅仅适用于 python
很多编程语言
很多地方都会使用到正则
试想一下
如何从下面这段字符串中快速检索所有的数字出来呢?
zui12shu234ai45der6en7sh88ixia7898os0huaib
简单来说
正则表达式就是定义一些特殊的符号
来匹配不同的字符
比如
\d
就可以代表
一个数字,等价于 0-9 的任意一个
那么你肯定想知道
其它的特殊符号表示的啥意思吧?
恩
就不告诉你
本篇完
再见
这是各种符号的解释
字符 | 描述 |
---|---|
\ | 将下一个字符标记为一个特殊字符(File Format Escape,清单见本表)、或一个原义字符(Identity Escape,有^$()*+?.[\{|共计12个)、或一个向后引用(backreferences)、或一个八进制转义符。例如,“n ”匹配字符“n ”。“\n ”匹配一个换行符。序列“\\ ”匹配“\ ”而“\( ”则匹配“( ”。 |
^ | 匹配输入字符串的开始位置。如果设置了RegExp对象的Multiline属性,^也匹配“\n ”或“\r ”之后的位置。 |
$ | 匹配输入字符串的结束位置。如果设置了RegExp对象的Multiline属性,$也匹配“\n ”或“\r ”之前的位置。 |
* | 匹配前面的子表达式零次或多次。例如,zo*能匹配“z ”、“zo ”以及“zoo ”。*等价于{0,}。 |
+ | 匹配前面的子表达式一次或多次。例如,“zo+ ”能匹配“zo ”以及“zoo ”,但不能匹配“z ”。+等价于{1,}。 |
? | 匹配前面的子表达式零次或一次。例如,“do(es)? ”可以匹配“do ”或“does ”中的“do ”。?等价于{0,1}。 |
{n} | n是一个非负整数。匹配确定的n次。例如,“o{2} ”不能匹配“Bob ”中的“o ”,但是能匹配“food ”中的两个o。 |
{n,} | n是一个非负整数。至少匹配n次。例如,“o{2,} ”不能匹配“Bob ”中的“o ”,但能匹配“foooood ”中的所有o。“o{1,} ”等价于“o+ ”。“o{0,} ”则等价于“o* ”。 |
{n,m} | m和n均为非负整数,其中n<=m。最少匹配n次且最多匹配m次。例如,“o{1,3} ”将匹配“fooooood ”中的前三个o。“o{0,1} ”等价于“o? ”。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。 |
? | 非贪心量化(Non-greedy quantifiers):当该字符紧跟在任何一个其他重复修饰符(*,+,?,{n},{n,},{n,m})后面时,匹配模式是非贪婪的。非贪婪模式尽可能少的匹配所搜索的字符串,而默认的贪婪模式则尽可能多的匹配所搜索的字符串。例如,对于字符串“oooo ”,“o+? ”将匹配单个“o ”,而“o+ ”将匹配所有“o ”。 |
. | 匹配除“\r ”“\n ”之外的任何单个字符。要匹配包括“\r ”“\n ”在内的任何字符,请使用像“(.|\r|\n) ”的模式。 |
(pattern) | 匹配pattern并获取这一匹配的子字符串。该子字符串用于向后引用。所获取的匹配可以从产生的Matches集合得到,在VBScript中使用SubMatches集合,在JScript中则使用$0…$9属性。要匹配圆括号字符,请使用“\( ”或“\) ”。可带数量后缀。 |
(?:pattern) | 匹配pattern但不获取匹配的子字符串(shy groups),也就是说这是一个非获取匹配,不存储匹配的子字符串用于向后引用。这在使用或字符“(|) ”来组合一个模式的各个部分是很有用。例如“industr(?:y|ies) ”就是一个比“industry|industries ”更简略的表达式。 |
(?=pattern) | 正向肯定预查(look ahead positive assert),在任何匹配pattern的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配,也就是说,该匹配不需要获取供以后使用。例如,“Windows(?=95|98|NT|2000) ”能匹配“Windows2000 ”中的“Windows ”,但不能匹配“Windows3.1 ”中的“Windows ”。预查不消耗字符,也就是说,在一个匹配发生后,在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜索,而不是从包含预查的字符之后开始。 |
(?!pattern) | 正向否定预查(negative assert),在任何不匹配pattern的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配,也就是说,该匹配不需要获取供以后使用。例如“Windows(?!95|98|NT|2000) ”能匹配“Windows3.1 ”中的“Windows ”,但不能匹配“Windows2000 ”中的“Windows ”。预查不消耗字符,也就是说,在一个匹配发生后,在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜索,而不是从包含预查的字符之后开始 |
(?<=pattern) | 反向(look behind)肯定预查,与正向肯定预查类似,只是方向相反。例如,“(?<=95|98|NT|2000)Windows ”能匹配“2000Windows ”中的“Windows ”,但不能匹配“3.1Windows ”中的“Windows ”。 |
(?<!pattern) | 反向否定预查,与正向否定预查类似,只是方向相反。例如“(?<!95|98|NT|2000)Windows ”能匹配“3.1Windows ”中的“Windows ”,但不能匹配“2000Windows ”中的“Windows ”。 |
x|y | 没有包围在()里,其范围是整个正则表达式。例如,“z|food ”能匹配“z ”或“food ”。“(?:z|f)ood ”则匹配“zood ”或“food ”。 |
[xyz] | 字符集合(character class)。匹配所包含的任意一个字符。例如,“[abc] ”可以匹配“plain ”中的“a ”。特殊字符仅有反斜线\保持特殊含义,用于转义字符。其它特殊字符如星号、加号、各种括号等均作为普通字符。脱字符^如果出现在首位则表示负值字符集合;如果出现在字符串中间就仅作为普通字符。连字符 - 如果出现在字符串中间表示字符范围描述;如果如果出现在首位(或末尾)则仅作为普通字符。右方括号应转义出现,也可以作为首位字符出现。 |
[^xyz] | 排除型字符集合(negated character classes)。匹配未列出的任意字符。例如,“[^abc] ”可以匹配“plain ”中的“plain ”。 |
[a-z] | 字符范围。匹配指定范围内的任意字符。例如,“[a-z] ”可以匹配“a ”到“z ”范围内的任意小写字母字符。 |
[^a-z] | 排除型的字符范围。匹配任何不在指定范围内的任意字符。例如,“[^a-z] ”可以匹配任何不在“a ”到“z ”范围内的任意字符。 |
[:name:] | 增加命名字符类(named character class)[注 1]中的字符到表达式。只能用于方括号表达式。 |
[=elt=] | 增加当前locale下排序(collate)等价于字符“elt”的元素。例如,[=a=]可能会增加ä、á、à、ă、ắ、ằ、ẵ、ẳ、â、ấ、ầ、ẫ、ẩ、ǎ、å、ǻ、ä、ǟ、ã、ȧ、ǡ、ą、ā、ả、ȁ、ȃ、ạ、ặ、ậ、ḁ、ⱥ、ᶏ、ɐ、ɑ 。只能用于方括号表达式。 |
[.elt.] | 增加排序元素(collation element)elt到表达式中。这是因为某些排序元素由多个字符组成。例如,29个字母表的西班牙语, "CH"作为单个字母排在字母C之后,因此会产生如此排序“cinco, credo, chispa”。只能用于方括号表达式。 |
\b | 匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间的位置。例如,“er\b ”可以匹配“never ”中的“er ”,但不能匹配“verb ”中的“er ”。 |
\B | 匹配非单词边界。“er\B ”能匹配“verb ”中的“er ”,但不能匹配“never ”中的“er ”。 |
\cx | 匹配由x指明的控制字符。x的值必须为A-Z 或a-z 之一。否则,将c视为一个原义的“c ”字符。控制字符的值等于x的值最低5比特(即对3210进制的余数)。例如,\cM匹配一个Control-M或回车符。\ca等效于\u0001, \cb等效于\u0002, 等等... |
\d | 匹配一个数字字符。等价于[0-9]。注意Unicode正则表达式会匹配全角数字字符。 |
\D | 匹配一个非数字字符。等价于[^0-9]。 |
\f | 匹配一个换页符。等价于\x0c和\cL。 |
\n | 匹配一个换行符。等价于\x0a和\cJ。 |
\r | 匹配一个回车符。等价于\x0d和\cM。 |
\s | 匹配任何空白字符,包括空格、制表符、换页符等等。等价于[ \f\n\r\t\v]。注意Unicode正则表达式会匹配全角空格符。 |
\S | 匹配任何非空白字符。等价于[^ \f\n\r\t\v]。 |
\t | 匹配一个制表符。等价于\x09和\cI。 |
\v | 匹配一个垂直制表符。等价于\x0b和\cK。 |
\w | 匹配包括下划线的任何单词字符。等价于“[A-Za-z0-9_] ”。注意Unicode正则表达式会匹配中文字符。 |
\W | 匹配任何非单词字符。等价于“[^A-Za-z0-9_] ”。 |
\xnn | 十六进制转义字符序列。匹配两个十六进制数字nn表示的字符。例如,“\x41 ”匹配“A ”。“\x041 ”则等价于“\x04&1 ”。正则表达式中可以使用ASCII编码。. |
\num | 向后引用(back-reference)一个子字符串(substring),该子字符串与正则表达式的第num个用括号围起来的捕捉群(capture group)子表达式(subexpression)匹配。其中num是从1开始的十进制正整数,其上限可能是9[注 2]、31[注 3]、99甚至无限[注 4]。例如:“(.)\1 ”匹配两个连续的相同字符。 |
\n | 标识一个八进制转义值或一个向后引用。如果\n之前至少n个获取的子表达式,则n为向后引用。否则,如果n为八进制数字(0-7),则n为一个八进制转义值。 |
\nm | 3位八进制数字,标识一个八进制转义值或一个向后引用。如果\nm之前至少有nm个获得子表达式,则nm为向后引用。如果\nm之前至少有n个获取,则n为一个后跟文字m的向后引用。如果前面的条件都不满足,若n和m均为八进制数字(0-7),则\nm将匹配八进制转义值nm。 |
\nml | 如果n为八进制数字(0-3),且m和l均为八进制数字(0-7),则匹配八进制转义值nml。 |
\un | Unicode转义字符序列。其中n是一个用四个十六进制数字表示的Unicode字符。例如,\u00A9匹配版权符号(©)。 |
(来自维基百科)
你能看到这里
也是
不知道你看懵逼了没?
反正我是不想看了
接下来
才是干货
小帅b就给你精简一下
通俗的把最常用的匹配告诉你
字符 | 描述 |
---|---|
\d | 代表任意数字,就是阿拉伯数字 0-9 这些玩意。 |
\D | 大写的就是和小写的唱反调,\d 你代表的是任意数字是吧?那么我 \D 就代表不是数字的。 |
\w | 代表字母,数字,下划线。也就是 a-z、A-Z、0-9、_。 |
\W | 跟 \w 唱反调,代表不是字母,不是数字,不是下划线的。 |
\n | 代表一个换行。 |
\r | 代表一个回车。 |
\f | 代表换页。 |
\t | 代表一个 Tab 。 |
\s | 代表所有的空白字符,也就是上面这个:\n、\r、\t、\f。 |
\S | 跟 \s 唱反调,代表所有不是空白的字符。 |
\A | 代表字符串的开始。 |
\Z | 代表字符串的结束。 |
^ | 匹配字符串开始的位置。 |
$ | 匹配字符创结束的位置。 |
. | 代表所有的单个字符,除了 \n \r |
[...] | 代表在 [] 范围内的字符,比如 [a-z] 就代表 a到z的字母 |
[^...] | 跟 [...] 唱反调,代表不在 [] 范围内的字符 |
{n} | 匹配在 {n} 前面的东西,比如: o{2} 不能匹配 Bob 中的 o ,但是能匹配 food 中的两个o。 |
{n,m} | 匹配在 {n,m} 前面的东西,比如:o{1,3} 将匹配“fooooood”中的前三个o。 |
{n,} | 匹配在 {n,} 前面的东西,比如:o{2,} 不能匹配“Bob”中的“o”,但能匹配“foooood”中的所有o。 |
* | 和 {0,} 一个样,匹配 * 前面的 0 次或多次。 比如 zo* 能匹配“z”、“zo”以及“zoo”。 |
+ | 和{1,} 一个样,匹配 + 前面 1 次或多次。 比如 zo+”能匹配“zo”以及“zoo”,但不能匹配“z”。 |
? | 和{0,1} 一个样,匹配 ?前面 0 次或 1 次。 |
a|b | 匹配 a 或者 b。 |
() | 匹配括号里面的内容。 |
ok
知道了这些之后
我们怎么用 python 来进行判断呢?
那就要使用到 python 的库了
它就是
re
接下来我们就来使用 re 模块
对其常用的方法
来使用正则表达式
re.match
使用这个方法
主要传入两个参数
第一个就是我们的匹配规则
第二个就是需要被过滤的内容
例如
我们想要从这
Xiaoshuaib has 100 bananas
拿到一个数字
那么我们就可以这样
import re
content = 'Xiaoshuaib has 100 bananas'
res = re.match('^Xi.*(\d+)\s.*s$',content)
print(res.group(1))
通过我们刚刚说的匹配符号
可以定义出相应的匹配规则
在这里我们将我们需要的目标内容用 () 括起来
此刻我们获得结果是
0
那么如果我们想要 100 这个数字呢?
可以这样
import re
content = 'Xiaoshuaib has 100 bananas'
res = re.match('^Xi.*?(\d+)\s.*s$',content)
print(res.group(1))
看出区别了么
第二段代码我们多了一个 ?符号
在这里呢
涉及到两个概念
一个是
贪婪匹配
另一个是
非贪婪匹配
所谓贪婪匹配
就是我们的第一段代码
一个数一个数都要去匹配
而非贪婪呢
我们是直接把 100 给匹配出来了
刚刚我们用到的
.*?
是我们在匹配过程中最常使用到的
表示的就是匹配任意字符
但是
.*?的 . 代表所有的单个字符,除了 \n \r
如果我们的字符串有换行了
怎么办呢?
比如这样
content = """Xiaoshuaib has 100
bananas"""
那么我们就需要用到 re 的匹配模式了
说来也简单
直接用 re.S 就可以了
import re
content = """Xiaoshuaib has 100
bananas"""
res = re.match('^Xi.*?(\d+)\s.*s$',content,re.S)
print(res.group(1))
可能有些朋友会觉得
匹配一个东西还要写开头结尾
有点麻烦
那么就可以使用 re 的另一个方法了
re.search
它会直接去扫描字符串
然后把匹配成功的第一个结果的返回给你
import re
content = """Xiaoshuaib has 100
bananas"""
res = re.search('Xi.*?(\d+)\s.*s',content,re.S)
print(res.group(1))
这样子也是可以获取 100 的
但是如果我们的内容是这样的
content = """Xiaoshuaib has 100 bananas;
Xiaoshuaib has 100 bananas;
Xiaoshuaib has 100 bananas;
Xiaoshuaib has 100 bananas;"""
想要获取所有的 100 呢?
这时候就要用到 re 的另一个方法了
re.findall
通过它我们就能轻松的获取所有匹配的内容了
import re
content = """Xiaoshuaib has 100 bananas;
Xiaoshuaib has 100 bananas;
Xiaoshuaib has 100 bananas;
Xiaoshuaib has 100 bananas;"""
res = re.findall('Xi.*?(\d+)\s.*?s;',content,re.S)
print(res)
这里的结果是
['100', '100', '100', '100']
又有朋友觉得
如果我们想直接替换匹配的内容呢
就比如刚刚的字符串
可不可以把 100 直接替换成 250 呢?
那就要用到 re 的另一个方法了
re.sub
可以这样
import re
content = """Xiaoshuaib has 100 bananas;
Xiaoshuaib has 100 bananas;
Xiaoshuaib has 100 bananas;
Xiaoshuaib has 100 bananas;"""
content = re.sub('\d+','250',content)
print(content)
那么结果就变成了
Xiaoshuaib has 250 bananas;
Xiaoshuaib has 250 bananas;
Xiaoshuaib has 250 bananas;
Xiaoshuaib has 250 bananas;
250 个香蕉
吃....得完么??
再来说说 re 的另一个常用到的方法吧
re.compile
这个主要就是把我们的匹配符封装一下
import re
content = "Xiaoshuaib has 100 bananas"
pattern = re.compile('Xi.*?(\d+)\s.*s',re.S)
res = re.match(pattern,content)
print(res.group(1))
其实和我们之前写的一样的
res = re.match('^Xi.*?(\d+)\s.*s$',content,re.S)
只不过 compile 一下
便于以后复用
好了
关于 re 模块和正则表达式就介绍完啦
知道了怎么请求数据
也知道了将返回的数据如何正则过滤
那么
爬虫对我们来说还难么?
这次本篇真的完啦
再见
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