为什么要学正则表达式
实际上爬虫一共就四个主要步骤：
- 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）
我们在昨天的案例里实际上省略了第3步，也就是"取"的步骤。因为我们down下了的数据是全部的网页，这些数据很庞大并且很混乱，大部分的东西使我们不关心的，因此我们需要将之按我们的需要过滤和匹配出来。
那么对于文本的过滤或者规则的匹配，最强大的就是正则表达式，是Python爬虫世界里必不可少的神兵利器。
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
day52_爬虫-非结构化数据与结构化数据提取-02.png
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，示例：
r'chuanzhiboke\t\.\tpython'
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('one12twothree34four') # 查找头部，没有匹配
>>> print m
None
>>> m = pattern.match('one12twothree34four', 2, 10) # 从'e'的位置开始匹配，没有匹配
>>> print m
None
>>> m = pattern.match('one12twothree34four', 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.SRE_Match object at 0x10a42aac0>
>>> 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 Wide Web')
>>> print m # 匹配成功，返回一个 Match 对象
<_sre.SRE_Match object at 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 "<stdin>", line 1, in <module>
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('one12twothree34four') # 这里如果使用 match 方法则不匹配
>>> m
<_sre.SRE_Match object at 0x10cc03ac0>
>>> m.group()
'12'
>>> m = pattern.search('one12twothree34four', 10, 30) # 指定字符串区间
>>> m
<_sre.SRE_Match object at 0x10cc03b28>
>>> m.group()
'34'
>>> m.span()
(13, 15)
再来看一个例子：
# -*- coding: utf-8 -*-
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)
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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']
再先看一个栗子：
# re_test.py
import re
#re模块提供一个方法叫compile模块，提供我们输入一个匹配的规则
#然后返回一个pattern实例，我们根据这个规则去匹配字符串
pattern = re.compile(r'\d+\.\d*')
#通过partten.findall()方法就能够全部匹配到我们得到的字符串
result = pattern.findall("123.141593, 'bigcat', 232312, 3.15")
#findall 以 列表形式 返回全部能匹配的子串给result
for item in result:
print item
运行结果：
123.141593
3.15
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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。
看看例子：
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
pattern = re.compile(r'\d+')
result_iter1 = pattern.finditer('hello 123456 789')
result_iter2 = pattern.finditer('one1two2three3four4', 0, 10)
print type(result_iter1)
print type(result_iter2)
print 'result1...'
for m1 in result_iter1: # m1 是 Match 对象
print 'matching string: {}, position: {}'.format(m1.group(), m1.span())
print 'result2...'
for m2 in result_iter2:
print 'matching string: {}, position: {}'.format(m2.group(), m2.span())
执行结果：
<type 'callable-iterator'>
<type 'callable-iterator'>
result1...
matching string: 123456, position: (6, 12)
matching string: 789, position: (13, 16)
result2...
matching string: 1, position: (3, 4)
matching string: 2, position: (7, 8)
------------------------------------------------------------------------------------------------------
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
------------------------------------------------------------------------------------------------------
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。
假设现在想把字符串 title = u'你好，hello，世界' 中的中文提取出来，可以这么做：
import re
title = u'你好，hello，世界'
pattern = re.compile(ur'[\u4e00-\u9fa5]+')
result = pattern.findall(title)
print result
注意到，我们在正则表达式前面加上了两个前缀 ur，其中 r 表示使用原始字符串，u 表示是 unicode 字符串。
执行结果:
[u'\u4f60\u597d', u'\u4e16\u754c']
注意：贪婪模式与非贪婪模式
- 贪婪模式：在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能多的匹配 ( * )；
- 非贪婪模式：在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能少的匹配 ( ? )；
- Python里数量词默认是贪婪的。
示例一 ： 源字符串：abbbc
-
使用贪婪的数量词的正则表达式
ab*，匹配结果： abbb。*决定了尽可能多匹配 b，所以a后面所有的 b 都出现了。 -
使用非贪婪的数量词的正则表达式
ab*?，匹配结果： a。即使前面有
*，但是?决定了尽可能少匹配 b，所以没有 b。
示例二 ： 源字符串：aa<div>test1</div>bb<div>test2</div>cc
使用贪婪的数量词的正则表达式：
<div>.*</div>匹配结果：
<div>test1</div>bb<div>test2</div>
这里采用的是贪婪模式。在匹配到第一个“
</div>”时已经可以使整个表达式匹配成功，但是由于采用的是贪婪模式，所以仍然要向右尝试匹配，查看是否还有更长的可以成功匹配的子串。匹配到第二个“</div>”后，向右再没有可以成功匹配的子串，匹配结束，匹配结果为“<div>test1</div>bb<div>test2</div>”
使用非贪婪的数量词的正则表达式：
<div>.*?</div>匹配结果：
<div>test1</div>
正则表达式二采用的是非贪婪模式，在匹配到第一个“
</div>”时使整个表达式匹配成功，由于采用的是非贪婪模式，所以结束匹配，不再向右尝试，匹配结果为“<div>test1</div>”。
