实际上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)
4.处理数据（按照我们想要的方式存储和使用）

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。

正则表达式的概念

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：

1 .给定的字符串是否符合正则表达式的过滤逻辑（“匹配”）；
2.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”）。

image.png

正则表达式匹配规则

image.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：

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：

1.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

2.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。

3.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)

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']

再来看一个例子

    # 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

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：

    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'>
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)

Spliter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

1.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 ( * )；
2.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 ( ? )；
3.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

• 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>”。
  正则表达式测试网址