python网络爬虫学习笔记

Requests库

以管理员身份运行cmd，输入pip install requests，等待安装。安装成功后，可进入IDLE使用requests库：

>>>import requests
>>>r=requests.get("http://www.baidu.com")
>>> r.status_code #检测这个请求的状态码
200
>>>r.encoding = 'utf-8'
>>>r.text
'<!DOCTYPE html>\r\n<!--STATUS OK--><html> <head><meta http-equiv=content-type content=text/html;charset=utf-8><meta http-equiv=X-UA-Compatible content=IE=Edge><meta content=always name=referrer><link rel=stylesheet type=text/css href=http://s1.bdstatic.com/r/www/cache/bdorz/baidu.min.css><title>百度一下，你就知道</title></head> <body link=#0000cc> <div id=wrapper> <div id=head> <div class=head_wrapper> <div class=s_form> <div class=s_form_wrapper> <div id=lg> <img hidefocus=true src=//www.baidu.com/img/bd_logo1.png width=270 height=129> </div> <form id=form name=f action=//www.baidu.com/s class=fm> <input type=hidden name=bdorz_come value=1> <input type=hidden name=ie value=utf-8> <input type=hidden name=f value=8> <input type=hidden name=rsv_bp value=1> <input type=hidden name=rsv_idx value=1> <input type=hidden name=tn value=baidu><span class="bg s_ipt_wr"><input id=kw name=wd class=s_ipt value maxlength=255 autocomplete=off autofocus></span><span class="bg s_btn_wr"><input type=submit id=su value=百度一下 class="bg s_btn"></span> </form> </div> </div> <div id=u1> <a href=http://news.baidu.com name=tj_trnews class=mnav>新闻</a> <a href=http://www.hao123.com name=tj_trhao123 class=mnav>hao123</a> <a href=http://map.baidu.com name=tj_trmap class=mnav>地图</a> <a href=http://v.baidu.com name=tj_trvideo class=mnav>视频</a> <a href=http://tieba.baidu.com name=tj_trtieba class=mnav>贴吧</a> <noscript> <a href=http://www.baidu.com/bdorz/login.gif?login&amp;tpl=mn&amp;u=http%3A%2F%2Fwww.baidu.com%2f%3fbdorz_come%3d1 name=tj_login class=lb>登录</a> </noscript> <script>document.write(\'<a href="http://www.baidu.com/bdorz/login.gif?login&tpl=mn&u=\'+ encodeURIComponent(window.location.href+ (window.location.search === "" ? "?" : "&")+ "bdorz_come=1")+ \'" name="tj_login" class="lb">登录</a>\');</script> <a href=//www.baidu.com/more/ name=tj_briicon class=bri style="display: block;">更多产品</a> </div> </div> </div> <div id=ftCon> <div id=ftConw> <p id=lh> <a href=http://home.baidu.com>关于百度</a> <a href=http://ir.baidu.com>About Baidu</a> </p> <p id=cp>&copy;2017&nbsp;Baidu&nbsp;<a href=http://www.baidu.com/duty/>使用百度前必读</a>&nbsp; <a href=http://jianyi.baidu.com/ class=cp-feedback>意见反馈</a>&nbsp;京ICP证030173号&nbsp; <img src=//www.baidu.com/img/gs.gif> </p> </div> </div> </div> </body> </html>\r\n'

Requests库的7个主要使用方法

方法 说明
requests.requests() 构造一个请求，支撑以下各方法的基础方法
requests.get() 获取HTML网页的主要方法，对应于HTTP的GET
requests.head() 获取HTTP网页头信息的主要方法，对应于HTTP的HEAD
requests.post() 向HTML网页提交POST请求的方法，对应于HTTP的POST
requests.put() 向HTML网页提交PUT请求的方法，对应于HTTP的PUT
requests.patch() 向HTML网页提交局部请求，对应于HTTP的PATCH
requests.delete() 向HTML页面提交删除请求，对应于HTTP的DELETE

实际上requests库只有一个方法，那就是requests()方法，其他6个方法都是通过requests()方法进行封装的

get()方法

requests.get(url,params=None,**kwargs)
`r = requests.get(url)
构造一个向服务器请求资源的Requests对象
返回一个包含服务器资源的Response对象

url：拟获取页面的url链接
params：url中的额外参数，字典或字节流格式，可选
**kwargs：12个控制访问的参数

>>> import requests
>>> r = requests.get("http://www.baidu.com")
>>> print(r.status_code)
200
>>> type(r) #返回r的类型：一个类
<class 'requests.models.Response'>
>>> r.headers #返回get请求页面的头部信息
{'Cache-Control': 'private, no-cache, no-store, proxy-revalidate, no-transform', 'Connection': 'Keep-Alive', 'Content-Encoding': 'gzip', 'Content-Type': 'text/html', 'Date': 'Mon, 05 Aug 2019 12:13:55 GMT', 'Last-Modified': 'Mon, 23 Jan 2017 13:27:32 GMT', 'Pragma': 'no-cache', 'Server': 'bfe/1.0.8.18', 'Set-Cookie': 'BDORZ=27315; max-age=86400; domain=.baidu.com; path=/', 'Transfer-Encoding': 'chunked'}
>>>

Response对象的属性

属性 说明
r.status_code HTTP请求的返回状态，200-成功，404-失败
r.text HTTP响应内容的字符串形式，即url对应的页面内容
r.encoding 从HTTP header中猜测的响应内容编码方式
r.apparent_encoding 从内容中分析出的响应内容编码方式
r.content HTTP响应的二进制形式

r.encoding：如果header中不存在charset，则认为编码ISO-8859-1
r.text根据r.encoding显示网页内容
r.apparent_encoding：根据网页内容分析出编码方式，可以看作是r.encoding的备选

爬去网页的通用代码框架

异常 说明
requests.ConnectionError 网络连接错误异常
requests.HTTPError HTTP错误异常
requests.URLrequired URL缺失异常
requests.TooManyRedirects 超过最大重定向次数，产生重定向异常
requests.ConnectTimeout 连接远程服务器超时异常
requests.Timeout 请求URL超时
r.raise_for_statis() 如果不是200，产生异常requests.HTTPError

通用代码框架：

 import requests
 def getHTMLText(url):
    try:
        r = requests.get(url, timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return "产生异常"   
if __name__ == "__main__":
    url = "http://www.baidu.com"
    print(getHTMLText(url))

HTTP协议

HTTP，Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议
HTTP是一个基于“请求与响应”模式的、无状态的应用层协议
HTTP协议采用URL作为定位网络资源的标识，URL格式：
http://host[:port][path]
host：合法的Internet主机域名或IP地址
port：端口号，缺省端口为80
path：请求资源路径

HTTP协议对资源的操作

方法 说明
get 请求获取url位置的资源
head 请求获取url位置资源的响应信息报告，即获得该资源的头部信息
post 请求向url位置的资源后附加新的数据
put 请求向url位置存储一个资源，覆盖原url位置的资源
patch 请求局部更新url位置的资源，即改变部分内容
delete 请求删除url位置的资源

requests.requetst(methon, url, **kwargs)

· method：请求方式
· url：拟获取页面的url链接
· **kwargs：控制访问参数，共13个

· method：
r = requests.requetst('GET', url, **kwargs)
r = requests.requetst('HEAD', url, **kwargs)
......

· **kwargs：控制访问的参数，均为可选项
params：字典或字节序列，作为参数增加到url中
data：字典、字节序列或文件对象，作为Request的内容
json：json格式的数据，作为Request的内容
headers：字典，HTTP定制头
cookies：字典或CookieJar，Request中的cookie
auth：元组，支持HTTP认证功能
files：字典类型，传输文件
timeout：设定超时时间，秒为单位
proxies：字典类型，设定访问代理服务器，可以增加登录认证
allow_redirects：
stream：
verify：
cert：本地SSL证书路径

网络爬虫

网络爬虫的尺寸

小规模，数据量小，爬取速度不敏感：Requests库
中规模，数据规模较大，爬取速度敏感：Scrapy库
大规模，搜索引擎，爬取速度关键：定制开发

网络爬虫的限制

· 来源审查：判断User-Agent进行限制
检查来访HTTP协议头的User-Agent域，只响应浏览器友好爬虫的访问
· 发布公告：Robots协议

Robots协议

Robos Exclusion Standard，网络爬虫排除标准
作用：网站告知网络爬虫哪些可以抓取，哪些不行
形式：在网站根目录下的robots.text文件
案例：京东的Robots协议

User-agent: *     #对于任意来源网络爬虫，定义为User-agent
Disallow: /?*      #任何爬虫不允许访问以？开头的路径
Disallow: /pop/*.html   #
Disallow: /pinpai/*.html?* 
#一下四个网络爬虫不允许爬取jd的任何资源
User-agent: EtaoSpider 
Disallow: / 
User-agent: HuihuiSpider 
Disallow: / 
User-agent: GwdangSpider 
Disallow: / 
User-agent: WochachaSpider 
Disallow: /

注意：#注释，*代表所有，/代表根目录

Requests库网络爬虫5个案例

1.jd商品页面的爬取

import requests
url = "https://item.jd.com/2967929.html"
try:
    r = requests.get(url)
    r.raise_for_status()
    r.encoding = r.apparent_encoding
    print(r.text[:1000])
except:
    print("爬取失败")

※：一个普通基本的爬取
2.亚马逊商品页面的爬取

import requests
url = "https://www.amazon.cn/gp/product/B01M8L5Z3Y"
try:
    kv = {'user-agent':'Mozilla/5.0'}
    r = requests.get(url,headers=kv)
    r.raise_for_status()
    r.encoding = r.apparent_encoding
    print(r.text[1000:2000])
except:
    print("爬取失败")

※：如果不进行headers的修改，这次爬取会以python-requests进行请求，而amazon会拒绝这种请求；改变headers字段，模拟成浏览器对amazon服务器发出请求。
3.网络搜索关键词提交

import requests
keyword = "Python"
try:
    kv = {'wd':keyword}
    r = requests.get("http://www.baidu.com/s",params=kv)
    print(r.request.url)
    r.raise_for_status()
    print(len(r.text))
except:
    print("爬取失败")

※：params：关键词
4.网络图片的爬取和存储

import requests
import os
url = "http://img0.dili360.com/ga/M02/33/7C/wKgBzFSbqQyAJVAuAARB8cSWH_w695.tub.jpg"
root = "D://pics//"
path = root + url.split('/')[-1]    #根目录，加上以/分割的url的最后一个
try:
    if not os.path.exists(root):    #如果路径不存在，则创建路径
        os.mkdir(root)
    if not os.path.exists(path):    #如果已存在，则爬取图片地址
        r = requests.get(url)
        with open(path, 'wb') as f:
            f.write(r.content)
            f.close()
            print("文件保存成功")
    else:
        print("文件已存在")
except:
    print("爬取失败")

BeautifulSoup库

Beautiful Soup的理解

<html> 标签树
<body>
<p class="title"> ... </p>
</body>
</html>
Beautiful Soup库是解析、遍历、维护“标签书”的功能库

基本元素 说明
Tag 标签，用<>和</>标明开头和结尾
Name 标签的名字，<p>...</p>的名字是'p'，格式：<tag>.name
Attributes 标签的属性，字典形式组织，格式：<tag>.attrs
NavigableString 标签内非属性字符串，<>...</>中字符串，格式：<tag>.string
Comment 标签内字符串的注释部分，一种特殊的Comment类型

引用方式：

from bs4 import BeautifulSoup
import bs4

基于bs4库的HTML内容遍历方法

标签树的下行遍历

属性 说明
.contents 子节点列表，将<tag>所有儿子节点存入列表
.children 子节点的迭代类型，与.contents类似，用于循环遍历儿子节点
.descendants 子孙节点的迭代类型，包含所有子孙节点，用于循环遍历

标签树的上行遍历

属性 说明
.parent 节点的父亲标签
.parents 节点先辈标签的迭代类型，用于循环遍历先辈类型

标签树的平行遍历

属性 说明
.next_sibling 返回按照HTML文本顺序的下一个平行节点标签
.previous_sibling 返回按照HTML文本顺序的上一个平行节点标签
.next_siblings 迭代类型，返回后续所有
.previous_siblings 迭代类型，返回之前所有

所有平行遍历需要发生在同一个父节点下

基于bs4库的HTML格式输出

如何让<html>内容更加友好的显示？
prettify()方法：为html文本的内容和标签增加换行符

>>>print(soup.a.prettify())
<a class="py1" href="http://www.icourse163.org/course/BIT-268001" id="link1">
 Basic Python
</a>

信息组织与提取方法

信息标记的三种形式

XML：xXtensible Markup Language
<name> ... </name>
<name />
<! - - - - >
XML实例：

<person>
    <firstname>An</firstname>
    <lastname>Ran</lastname>
    <address>
        <streetAddr>沙河口区</streetAddr>
        <city>大连市</city>
        <zipcode>116021</zipcode>
    </address>
    <prof>Computer System</prof>Security</city>
</persom>

JSON：JavaScript Object Notation
"key" : "value"
"key" : ["value1" , "value2"]
"key" : {"subkey" : "subvalue"}
JSON实例：

{
    "firstname" : "An" ,
    "lastname"  : "Ran" ,
    "address"   : {
                    "streetAddr" : "沙河口区" , 
                    "city"       : "大连市" ,
                    "zipcode"    : "116021" , 
                  } ,
    "prof"      : ["Computer System" , "Security"]
}

YAML：YAML Ain't Markup Language
key : value
key : #Comment
-value1
-value2
key :
subkey : subvalue

firstname : An
lastname  : Ran
address   : 
    streetAddr : 沙河口区
    city       : 大连市
    zipcode    : 116021
prof : 
-Computer System
-Security

比较

类型 说明
XML 扩展性好，但繁琐。Internet上的信息交互与传递。
JSON 信息有类型，适合程序处理(js)，较XML简洁。移动应用云端和节点的信息通信，无注释。
YAML 信息无类型，文本信息比例高，可读性好。各类系统的配置文件，有注释易读。

信息提取的一般方法

方法一：完整解析信息的标记形式，再提取关键信息。
XML　JSON　YAML
需要解析标记器　例如：bs4库的标签遍历树
优点：信息解析准确
缺点：提取过程繁琐，速度慢

方法二：无视标记形式，直接搜索关键信息。
搜索
对信息的文本查找函数即可。
优点：提取过程简洁，速度较快。
缺点：提取结果准确性与信息内容相关。

融合方法：结合形式解析与搜索方法，提取关键信息。
XML JSON YAML 搜索
需要标记解析器及文本查找函数。

实例：提取HTML中所有URL链接
思路：1）搜索到所有<a>标签
2）解析<a>标签格式，提取href后的链接内容

>>> soup = BeautifulSoup(demo,"html.parser")
>>> for link in soup.find_all('a'):
    print(link.get('href'))
    
http://www.icourse163.org/course/BIT-268001
http://www.icourse163.org/course/BIT-1001870001

基于bs4库的HTML内容查找方法

返回一个列表类型， 存储查找的结果

<>.find_all(name,attrs,recursive,string,**kwargs)

· name：对标签名称的检索字符串

>>> soup.find_all('a')
[<a class="py1" href="http://www.icourse163.org/course/BIT-268001" id="link1">Basic Python</a>, <a class="py2" href="http://www.icourse163.org/course/BIT-1001870001" id="link2">Advanced Python</a>]
>>> soup.find_all(['a','b'])
[<b>The demo python introduces several python courses.</b>, <a class="py1" href="http://www.icourse163.org/course/BIT-268001" id="link1">Basic Python</a>, <a class="py2" href="http://www.icourse163.org/course/BIT-1001870001" id="link2">Advanced Python</a>]
>>> 

>>> for tag in soup.find_all(True):
    print(tag.name)

html
head
title
body
p
b
p
a
a

>>> for tag in soup.find_all(re.compile('b')):
    print(tag.name)

    
body
b

attrs：对标签属性值的检索字符串，可标注属性检索

>>> soup.find_all('p','course')  #查找p标签中，含有course属性值的标签
[<p class="course">Python is a wonderful general-purpose programming language. You can learn Python from novice to professional by tracking the following courses:

<a class="py1" href="http://www.icourse163.org/course/BIT-268001" id="link1">Basic Python</a> and <a class="py2" href="http://www.icourse163.org/course/BIT-1001870001" id="link2">Advanced Python</a>.</p>]

>>> soup.find_all(id='link1')  #查找id等于'link1'的标签
[<a class="py1" href="http://www.icourse163.org/course/BIT-268001" id="link1">Basic Python</a>]

recursive：是否对子孙全部检索，默认True
True：搜索根节点的儿子节点之后的节点
False：只搜索到根节点的儿子节点，停止

>>> soup.find_all('a',recursive=False)
[]
#说明从soup的根节点开始，即根节点的儿子节点无a标签，a标签在根节点的孙子节点之后

string：<>...</>中字符串区域的检索字符串

>>> soup.find_all(string = re.compile("python"))
['This is a python demo page', 'The demo python introduces several python courses.']

<tag>(..) 等价于 <tag>.find_all(..)
soup(..) 等价于 soup.find_all(..)

扩展方法

方法 说明
<>.find() 搜索且只返回一个结果，同.find_all()参数
<>.find_parents() 在先辈节点中搜索，返回列表类型，同.find_all()参数
<>.find_parent() 在先辈节点中返回一个结果，同.find()参数
<>.find_next_siblings() 在后续平行节点中搜索，返回列表类型，同.find_all()参数
<>.find_next_sibling() 在后续平行节点中返回一个结果，同.find()参数
<>.find_previous)siblings() 在前序平行节点中搜索，返回列表类型，同.find_all()参数
<>.find_previous_sibling() 在前序平行节点中返回一个结果，同.find()参数

Re库：正则表达式

regular expression

简洁表达一组字符串的表达式：
image.png

正则表达式常用操作符

操作符 说明 实例
. 表示任何单个字符
[ ] 字符集，对单个字符给出取值范围 [abc]表示a、b、c，[a-z]表示a到z单个字符
[^ ] 非字符集，对单个字符给出排除范围 [^abc]表示非a或b或的单个字符
* 前一个字符0次或无限次扩展 abc*表示ab、abc、abcc、abccc等
+ 前一个字符1次或无限次扩展 abc+表示abc、abcc、abccc等
? 前一个字符0次或1次扩展 abc?表示ab、abc
丨 左右表达式任意一个 abc丨def表示abc、def
{m} 扩展前一个字符m次 ab{2}c表示abbc
{m,n} 扩展前一个字符m至n次(含n) ab{1,2}c表示abc、abbc
^ 匹配字符串开头 ^abc表示abc在一个字符串的开头
$ 匹配字符串结尾 abc$表示abc且在一个字符串的结尾
( ) 分组标记，内部只能使用丨操作符 (abc)表示abc，(abc丨def)表示abc、def
\d 数字，等价于[0-9]
\w 单词字符，等价于[A-Za-z0-9_]
元字符 描述
. 句号匹配任意单个字符，除了换行符
[ ] 字符种类，匹配括号内的任意字符
[^ ] 否对的字符种类，匹配除了方括号内的任意字符
* 匹配>=0个重复在*号之前的字符
+ 匹配>=1个重复的+号之前的字符
? 标记?之前的字符为可选
{n,m} 匹配num个大括号之前的字符(n<=num<=m)
(xyz) 字符集，匹配与xyz完全相等的字符串
丨 或运算符，匹配符号前或后的字符
\ 专一字符用于匹配保留字符（表内）
\d 数字，等价于[0-9]
\w 单词字符，等价于[A-Za-z0-9_ ]
^ 从开始行开始匹配
$ 从末端开始匹配

Re库的基本使用

Re库是python的标准库，主要用于字符串匹配
调用：import re
raw string类型（原生字符串类型）
表示：r'text'
例：r'[1-9]\d{5}'

Re库主要功能函数

函数 说明
re.search() 在一个字符串中搜索匹配正则表达式的第一个位置，返回match对象
re.match() 从一个字符串的开始位置起匹配正则表达式，返回match对象
re.findall() 搜索字符串，以列表类型返回全部能匹配的子串
re.spilt() 将一个字符串按照正则表达式匹配结果进行分割，返回列表类型
re.finditer() 搜索字符串，返回一个匹配结果的迭代类型，每个迭代元素是match对象
re.sub() 在一个字符串中替换所有匹配正则表达式的子串，返回替换后的字符串

1、re.search(pattern, string, flags=0)
在一个字符串中搜索匹配正则表达式的第一个位置，返回match对象
· pattern：正则表达式的字符串或原生字符串表示
· string：待匹配字符串
· flags：正则表达式使用时的控制标记

常用标记 说明
re.I re.IGNORECASE 忽略正则表达式的大小写，[A-Z]能够匹配小写字符
re.M re.MULTILINE 正则表达式中的^操作符能够将给定字符串的每行当作匹配开始
re.S re.DOTALL 正则表达式中的.操作符能够匹配所有字符串，默认匹配换行外的所有字符 
>>> import re
>>> match = re.search(r'[1-9]\d{5}', 'BIT 100081')
>>> if match:
    print(match.group(0))
#.search()是在整体中搜索的
    
100081

2、re.match(pattern, string, flags=0)

>>> import re
>>> match = re.match(r'[1-9]\d{5}', 'BIT 100081')
>>> if match:
    match.group(0)
#match从字符串位置搜索，字母不能匹配数字，为空
    
>>> match = re.match(r'[1-9]\d{5}', '100081 BIT')
>>> if match:
    print(match.group(0))
#调换一下目标字符串中字母与数字的位置，就可了
    
100081

3、re.findall(pattern, string, flags=0)
搜索字符串，以列表类型返回全部能匹配的子串

>>> import re
>>> ls = re.findall(r'[1-9]\d{5}', 'BIT100081 TSU100084')
>>> ls
['100081', '100084']

4、re.spilt(pattern, string, maxspilt=0, flags=0)
maxspilt：最大分割数
将一个字符串按照正则表达式匹配结果进行分割，返回列表类型

>>> import re
>>> re.split(r'[1-9]\d{5}', 'BIT100081 TSU100084')
['BIT', ' TSU', '']

将一个正则表达式匹配字符串，匹配的部分去掉，去掉之后的部分作为元素放在列表里。
5、re.finditer(pattern, string, flags=0)
搜索字符串，返回一个匹配结果的迭代类型，每个迭代元素是match对象。

>>> import re
>>> for m in re.finditer(r'[1-9]\d{5}', 'BIT100081 TSU100084'):
    if m:
        print(m.group(0))

        
100081
100084

6、re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
· repl：替换匹配字符串的字符串
· count：匹配的最大替换次数

>>> re.sub(r'[1-9]\d{5}', ':zipcode', 'BIT100081 TSU100084')
'BIT:zipcode TSU:zipcode'

Re库的另一种等价用法

regex = re.compile(pattern, flags=0)
将正则表达式的字符串形式编译成正则表达式对象
`>>>regex = re.compile(r'[1-9]\d{5}')

函数 说明
regex.search() 在一个字符串中搜索匹配正则表达式的第一个位置，返回match对象
regex.match() 从字符串开始位置匹配
regex.findall() 以列表类型返回全部匹配的子串
regex.spilt() 以匹配部分为分隔，并去掉
regex.finditer() 搜索字符串，返回匹配结果的迭代类型
regex.sub() 替换

Re库的Match对象

match对象是一次匹配的结果，包含匹配的很多信息

>>> match = re.search(r'[1-9]\d{5}', 'BIT 100081')
>>> if match:
    print(match.group(0))

    
100081
>>> type(match)
<class 're.Match'>

Match对象的属性

属性 说明
.string 待匹配的文本
.re 匹配时使用的patter对象（正则表达式）
.pos 正则表达式搜索文本的开始位置
.endpos 正则表达式搜索文本的结束位置
.group(0) 获得匹配后的字符串
.start() 匹配字符串在原始字符串的开始位置
.end() 匹配字符串在原始字符串的结束位置
.span() 返回(.start(), .end()) 
>>> import re
>>> m = re.search(r'[1-9]\d{5}', "BIT100081 TSU100084")
>>> m.string
'BIT100081 TSU100084'
>>> m.re
re.compile('[1-9]\\d{5}')
>>> m.pos
0
>>> m.endpos
19
>>> m.group(0)
'100081'
>>> m.start()
3
>>> m.end()
9
>>> m.span()
(3, 9)

Re库的贪婪匹配和最小匹配

Re库默认采用贪婪匹配，即输出匹配最长的子串

>>> match = re.search(r'PY.*N', 'PYANBNCNDN')
>>> match.group(0)
'PYANBNCNDN'
#PY.*N：以PY为口头，N为结尾，*前任意字母无限扩展

最小匹配操作符

操作符 说明
*? 前一个字符0次或无限次扩展，最小匹配
+? 前一个字符1次或无限次扩展，最小匹配
?? 前一个字符0次或1次扩展，最小匹配
{m,n} 扩展前一个字符m至n次（含n），最小匹配 
>>> match = re.search(r'PY.*?N', 'PYANBNCNDN')
>>> match.group(0)
'PYAN'

爬取淘宝商品价格信息

import requests
import re

def getHTMLText(url):   #获得页面
    try:
        r = requests.get(url, timeout = 30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return ""
    
def parsePage(ilt, html):   #对获得的页面进行解析
    try:
        plt = re.findall(r'\"view_price\"\:\"[\d\.]*\"',html)
        tlt = re.findall(r'\"raw_titile\"\:\".*?\"',html)
        for i in range(len(plt)):
            price = eval(plt[i].spilt(':')[l])
            title = eval(tlt[i].split(':')[l])
            ilt.append([price, title])
    except:
        print("")

def printGoodsList(ilt):
    tplt = "{:4}\t{:8}\t{:16}"
    print(tplt.format("序号", "价格", "商品名称"))
    count = 0
    for g in ilt:
        count = count + 1
        print(tplt.format(count,g[0],g[1]))

def main():
    goods = '书包'  #爬取关键词
    depth = 2       #爬取深度
    start_url = 'https://s.taobao.com/search?q=' + goods
    infoList = []   #输出结果
    for i in range(depth):
        try:
            url = start_url + '&s=' + str(44*i)
            html = getHTMLText(url)
            parsePage(infoList, html)
        except:
            continue
    printGoodsList(infoList)

main()
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