Python爬虫自学之第（④）篇——强大的正则表达式，re模块

题外话：

《Pi Network 免费挖矿国外热门项目一个π币大约值3元到10元》相信过去BTC的人，信不信未来的PI，了解一下，唯一一个高度与之持平的项目

如果把BeautifulSopu比喻成通过线索一步步接近目标的侦探的话，那么正则表达式就是牛逼哄哄的“天眼系统”，只要提供一些目标的特征，无论搜索范围多大，只要存在那么一两个符合特征的目标，全都会被它直接逮住。

特性

牛逼王

BS的爸爸，我告诉你个秘密，其实BeautifulSoup也是用正则实现的，而且它find_all的参数里还能接收正则呢
信息精确定位，BeautifulSoup用的是节点定位，可能会出现多个符合条件的节点（却没有目标信息）；正则是直接针对目标信息，以字符为单位匹配，一次筛选出正确结果（前提是写好正则）
能获取信息的部分，有时候完整的信息不是你想要的，你只想取它的某一部分，正则能搞定，BS只能先获取完整信息再分离。
用途大着呢，不要以为正则只能爬虫，前后端都少不了正则，你填个信息判断是否合法这都是正则，总之学到赚到啊

劝退大王+

这么强大的方法是不是看到都心动了，不过强大是有代价的，较难上手很难精通这两根大棒一下子锤走了不少初学者。当时学的我是这样的：

抽象&可读性差。为了逮住某个目标，你可能要写一条长长的，看到自己都头晕的正则表达式，看上去就像乱码一样。举个栗子，如果你要匹配一个ip地址，正则表达式会是这样

匹配ip地址：((?:(?:25[0-5]|2[0-4]\d|[01]?\d?\d)\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4]\d|[01]?\d?\d)) ——真·乱码
编写时出错率高，新手很难一次写对，需要不停地修改几次十几次才能pass（大脑在颤抖）
难于优化，优化好的正则能提高匹配速度，然而你这新手还想优化，能匹配对就很不错了（正则暗中偷笑）

如果有足够的自信和毅力不被正则击倒，那就来吧。（屁，学正则还不是迟早的事！）

re 模块

python 自带模块，直接导入即可。有匹配，替换等方法。
思考了许久后笔者觉得还是先讲表达式（规则）好，因为某些方法的理解是要了解表达式的。
下文的规则是完全版的，花了很久写成，分享给读者，顺便当成自己的网上笔记。

如果你学正则只是单单用来爬虫的话，你只要熟悉“字符匹配”，“分组&或&转义”，“预定字符集”，“数量词”，“非贪婪模式”和(?:)取消分组，了解（或干脆不学）“边界匹配”，“特殊构造”就行了。

如果你觉得正则是你未来工作的刚需的话，推荐熟悉所有规则。

匹配规则（pattern）

规则其实是一个原字符串如r'表达式'/r"表达式"，较正式的叫法是模式字符串。最后再说一句，匹配以单个字符为单位（除括号能把多个字符打包成分组（整体）来匹配）

表达式本质是字符串，不要单引（双引）号里套单引（双引）号，会出错。

字符匹配

任一字符(空格也算)——就是匹配这个字符，某些字符因为在正则中有特殊用途需前加反斜杠转义如 [ { . | ( ) ^ * + ? $
.——英文句号，匹配除换行符\n外的任意单个字符
[]——匹配中括号里的任一字符，与-结合还能表示范围内的任一字符，中括号内的字符除\外会自动转义，还有小心多个中括号嵌套错误
[^]——中括号最前面加^,与[ ]反义,匹配一个不在中括号里的字符，也可以用横杠-

r'[abcd]'#匹配一个a或b或c或d
r'[0-9]'#匹配一个0至9的数，-的作用域是左右各一个字符
r'[a-z]'  r'[A-Z]'#分别匹配a到z或A到Z的一个字母
r'[12-89]'#注意因为是单字符匹配,匹配的是1，2到8的数，9（即1到9的一个数），不是12到89的数
r'[{.|()^*+?$\\]'#匹配 { . | ( ) ^ * + ? $ \中任一个,\要转义
r'[^a-zA-Z]'#匹配一个不是字母的字符

分组&或&转义

()——括号，表达式分组（第n组，n=1，2，3....99，从左往右数），并形成子表达式
(?P<name>)——拥有括号的功能，但能为该分组再指定一个自定名字
(?P=name)——引用分配过名字的分组，但没有分组功能
|——或，左右规则任意匹配一个，从左往右尝试匹配，一旦成功就跳过后面的规则。|没被包在括号中间的话它的作用域是整个表达式，被包的话作用域在括号内
\——反斜杠，后接功能字有符转义功能，后接数字（1到99）有引用分组的功能，后接某些字母又有特殊功能

r'abc|def|ghi'#匹配abc或def或ghi
r'ma(?:k|d)e'#匹配make或made
r'(abc)def\1'#相当于r'(abc)defabc',匹配abcdefabc
r'(?P<ok>abc)f(?P=ok)'#为(abc)子组分配了“ok”的名字，然后再引用，匹配abcfabc

预定字符集

\d——匹配任一个数字（0~9）
\D——匹配一个非数字字符，与\d互补
\s——匹配一个空白字符，包括空格，\t,\n,\r,\n,\f,\v
\S——匹配一个非空白字符
\w——匹配一个单词字符。unicode下匹配各种语言的单个字符，单个数字，和下横线。ASCII下匹配单个英文字母，单个数字，和下横线
\W——匹配一个非单词字符

r'\w' #能匹配'物语&ものがたり'中的：物，语，も，の，が，た，り，汉语日语的单字，其他语言同理

数量词（接在字符或子组后）

{n}——作用于前一个字符或子表达式，匹配它重复n次
{min,max}——作用于前一个字符或子表达式，匹配它重复重复多少次min~max次，min和max可只写一个设置重复下限或上限，但逗号不能省，不写min时min默认为0
*——星号，作用于前一个字符或子表达式，匹配它零次或多次
+——作用于前一个字符或子表达式，匹配它至少一次
?——作用于前一个字符或子表达式，匹配它零次或一次

r'z{3}'#匹配zzz
r'z{0,3}'#匹配z或zz或zzz
r'(?:abc){2}'#对子表达式匹配两次，匹配abcabc，(?:)是一个用法，不分组的意思，详看后面
#星号加号问号同理

非贪婪模式

在数量词后接?，对前面的数量词开启非贪婪模式，意思就是在能匹配的前提下尽可能少的重复匹配。
正则默认开启贪婪模式

r'<.+>'#默认贪婪，对于'<abc><def>'能匹配到'<abc><def>'整条，因为.贪婪地把尖括号也匹配掉了
r'<.+?>'#非贪婪，对于'<abc><def>'能匹配到'<abc>'和'<def>'

边界匹配

^——放在表达式的最前面，作用域是表达式，在多行模式中，在每一行匹配字符串开头（多行模式要手动开启，否则和\A没什么区别）
$——放在表达式的最后面，作用域是表达式，在多行模式中，在每一行匹配字符串末尾（多行模式要手动开启，否则和\Z没什么区别）
\A——放在表达式的最前面，作用域是表达式，匹配字符串开头，不能多行匹配
\Z——放在表达式的最后面，作用域是表达式，匹配字符串末尾，不能多行匹配
\b——不匹配字符，只匹配一个边界，匹配\w和\W或\W和\w的边界（单词字符和非单词字符的边界）
\B——不匹配字符，只匹配一个边界，与\b相反，匹配\w和\w或\W和\W的边界

r'^abc|^def'#匹配abc开头或def开头，开启了多行模式时，对字符串'abcd\ndefh'能匹配出abc，def两个
r'abc$|def$'#匹配abc结尾或def结尾，开启了多行模式时，对字符串'0abc\n0def'能匹配出abc，def两个
r'\Aabc'#匹配abc开头，因为不能多行匹配，就算开启多行模式，对字符串'abcd\nabcd'只能匹配到前面的abc
#\Z同理
r'\w\b\W'#匹配“单词字符+非单词字符”的结构如'a!','1%'
#\B同理

特殊构造（不作为分组,不被findall捕获）

(?:)——取消括号的分组功能，使其不会被findall方法捕获
(?#)——#后写注释内容，整个(?#)会被忽略
A(?=)——A之后的字符串需要匹配括号里的表达式A才会被匹配,一定用在表达式的最后（A是表达式，(?=)内的表达式不会被匹配捕捉，下同）
A(?!)——A之后的字符串需要不匹配括号里的表达式A才会被匹配，一定用在表达式的最后
(?<=)A——A之前的字符串需要匹配括号里的表达式A才会被匹配，一定用在表达式的最前，括号内的表达式需固定长度不能使用除{n}外的数量词
(?<!)A——A之前的字符串需要不匹配括号里的表达式A才会被匹配，一定用在表达式的最前，括号内的表达式需固定长度不能使用除{n}外的数量词

r'(ab(?=cde))'#匹配后面是bcd的ab
r'a(?!\d+)'#匹配后面不跟一串数字的a，后括号可用所有数量词
r'(?<=abc)de'#匹配前面是abc的de
r'(?<!\d{3})a'#匹配前面不是三个数字的a，前括号可以用{n}但是不能用不定量的数量词

(?iLmsux)——放在表达式最前面，为所在的表达式设置模式，”i”, “L”, “m”, “s”, “u”, “x”，它们不匹配任何字串，对应python中re模块当中的(re.I, re.L, re.M, re.S, re.U, re.X)的6种模式,下面flag参数讲

r'(?i)abc'#“i”对应re.I，忽略大小写模式，能匹配Abc，ABC，abc等

方法&参数

相比于繁杂的规则，方法则要简单多了，常用的就这几个：

re.search(pattern,string,flags=0),返回第一个匹配的match对象（内含匹配字符串的信息）
re.findall(pattern,string,flags=0),返回所有匹配分组的字符串组成的列表，没设置分组相当于整个表达式就是一个分组
#如果表达式有多个分组，会返回复杂的列表，因此findall中的表达式通常只有一个分组
re.finditer(pattern,string,flags=0)，同findall功能，但是返回的是迭代器

#分组为(abc),findall只捕捉被数字包起来的abc返回列表['abc','abc']
re.findall(r'\d+(abc)\d+','1abc1,2abc2')
#整个表达式匹配abab加一个两位数，(?:)取消了ab的分组,findall只捕捉abab加一个数，返回列表['abab1','abab2']
re.findall(r'((?:ab){2}\d)\d','abab11,abab22')

pattern = re.compile(pattern,flags=0),把规则打包返回（如多次使用该规则），相当与pattern和flag的合体，当成pattern使用可免去设置flags
re.sub(pattern,repl,string,count=0,flags)把匹配到的部分用指定字符串repl替换，count设置替换次数，默认为零替换所有

参数：

pattern：接收模式字符串，即表达式，也可以接收打包的规则
string：接收待匹配字符串，如html文档
flags：模式（标签），接受以下模式，多个模式用“|”分开如 flags=re.I|re.M
- re.I = re.IGNORECASE 忽略大小写
- re.L = re.LOCALE 支持当前语言,为了支持多语言版本的字符集使用环境
- re.U = re.UNICODE 使用w,W,b,B这些元字符时将按照UNICODE定义的属性
- re.M = re.MULTILINE 开启多行模式
- re.S = re.DOTALL 使.能匹配换行符\n
- re.X = re.VERBOSE 可以忽略正则表达式中的空白和#号的注释,不匹配空格和#注释
- re.A 开启ASCII模式

match对象方法

列出常用方法，下面的match是对象

match.group(id/name)id是分组序号（1~99）,name是分组的自定名字，返回指定分组的字符串；不传参数数是返回整条匹配字符串
match.start(id/name),match.end(id/name),match.span(id/name),分别返回指定分组字符串在整个字符串中的开始位置，结束位置，范围。

正则慢慢学就行，正则的使用后面会有实例让大家熟悉