已经搞定了怎样获取页面的内容，不过还差一步，这么多杂乱的代码夹杂文字我们怎样把它提取出来整理呢？下面就开始介绍一个十分强大的工具，正则表达式

1.了解正则表达式

正则表达式是用来匹配字符串非常强大的工具，在其他编程语言中同样有正则表达式的概念，Python 同样不例外。正则表达式的大致匹配过程是：

依次拿出表达式和文本中的字符比较，
如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。
如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同。

2.正则表达式的语法规则

下面是 Python 中正则表达式的一些匹配规则

3.正则表达式相关注释

（1）数量词的贪婪模式和非贪婪模式

正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python 里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。例如：正则表达式”ab“如果用于查找” abbbc”，将找到”abbb”。而如果使用非贪婪的数量词”ab?”，将找到”a”。注：我们一般使用非贪婪模式来提取。

（2）反斜杠问题

与大多数编程语言相同，正则表达式里使用”\“作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符”\“，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要 4 个反斜杠”\\“：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。 Python 里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用 r”\“表示。同样，匹配一个数字的”\d” 可以写成 r”\d”。有了原生字符串，不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观

4.Python Re模块

Python 自带了 re 模块，它提供了对正则表达式的支持。主要用到的方法列举如下

#返回pattern对象
re.compile(string[,flag])
#以下为匹配所用函数
re.match(pattern, string[, flags])
re.search(pattern, string[, flags])
re.split(pattern, string[, maxsplit])
re.findall(pattern, string[, flags])
re.finditer(pattern, string[, flags])
re.sub(pattern, repl, string[, count])
re.subn(pattern, repl, string[, count])

在介绍这几个方法之前，我们先来介绍一下 pattern 的概念，pattern 可以理解为一个匹配模式，那么我们怎么获得这个匹配模式呢？很简单，我们需要利用 re.compile 方法就可以。例如

pattern = re.compile(r'hello')

在参数中我们传入了原生字符串对象，通过 compile 方法编译生成一个 pattern 对象，然后我们利用这个对象来进行进一步的匹配。另外大家可能注意到了另一个参数 flags，在这里解释一下这个参数的含义：参数 flag 是匹配模式，取值可以使用按位或运算符’|’表示同时生效，比如 re.I | re.M。可选值有：

re.I(全拼：IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
re.M(全拼：MULTILINE): 多行模式，改变’^‘和’$'的行为（参见上图）
re.S(全拼：DOTALL): 点任意匹配模式，改变’.'的行为
re.L(全拼：LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定
re.U(全拼：UNICODE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S \d \D 取决于unicode定义的字符属性
re.X(全拼：VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。

以下七个方法中的 flags 同样是代表匹配模式的意思，如果在 pattern 生成时已经指明了 flags，那么在下面的方法中就不需要传入这个参数了。

（1）re.match(pattern, string[, flags])

这个方法将会从 string（我们要匹配的字符串）的开头开始，尝试匹配 pattern，一直向后匹配，如果遇到无法匹配的字符，立即返回 None，如果匹配未结束已经到达 string 的末尾，也会返回 None。两个结果均表示匹配失败，否则匹配 pattern 成功，同时匹配终止，不再对 string 向后匹配。下面我们通过一个例子理解一下

#导入re模块
import re# 将正则表达式编译成Pattern对象，注意hello前面的r的意思是“原生字符串”
pattern = re.compile(r'hello')# 使用re.match匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None
result1 = re.match(pattern,'hello')
result2 = re.match(pattern,'helloo CQC!')
result3 = re.match(pattern,'helo CQC!')
result4 = re.match(pattern,'hello CQC!')#如果1匹配成功
if result1:# 使用Match获得分组信息print result1.group()
else:print '1匹配失败！'
#如果2匹配成功
if result2:# 使用Match获得分组信息print result2.group()
else:print '2匹配失败！'
#如果3匹配成功
if result3:# 使用Match获得分组信息print result3.group()
else:print '3匹配失败！'
#如果4匹配成功
if result4:# 使用Match获得分组信息print result4.group()
else:print '4匹配失败！'

输出：

hello
hello
3匹配失败！
hello

匹配分析

第一个匹配，pattern 正则表达式为’hello’，我们匹配的目标字符串 string 也为 hello，从头至尾完全匹配，匹配成功。
第二个匹配，string 为 helloo CQC，从 string 头开始匹配 pattern 完全可以匹配，pattern 匹配结束，同时匹配终止，后面的 o CQC 不再匹配，返回匹配成功的信息。
第三个匹配，string 为 helo CQC，从 string 头开始匹配 pattern，发现到 ‘o’ 时无法完成匹配，匹配终止，返回 None
第四个匹配，同第二个匹配原理，即使遇到了空格符也不会受影响。

我们还看到最后打印出了 result.group ()，这个是什么意思呢？下面我们说一下关于 match 对象的的属性和方法 Match 对象是一次匹配的结果，包含了很多关于此次匹配的信息，可以使用 Match 提供的可读属性或方法来获取这些信息。
属性：

string: 匹配时使用的文本。
re: 匹配时使用的 Pattern 对象。
pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与 Pattern.match () 和 Pattern.seach () 方法的同名参数相同。
endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与 Pattern.match () 和 Pattern.seach () 方法的同名参数相同。
lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为 None。
lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为 None。

方法：

group ([group1, …]): 获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回。group1 可以使用编号也可以使用别名；编号 0 代表整个匹配的子串；不填写参数时，返回 group (0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。
groups ([default]): 以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用 group (1,2,…last)。default 表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为 None。
groupdict ([default]): 返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典，没有别名的组不包含在内。default 含义同上。
start ([group]): 返回指定的组截获的子串在 string 中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group 默认值为 0。
end ([group]): 返回指定的组截获的子串在 string 中的结束索引（子串最后一个字符的索引 + 1）。group 默认值为 0。
.span ([group]): 返回 (start (group), end (group))。
expand (template): 将匹配到的分组代入 template 中然后返回。template 中可以使用 \id 或 \g、\g 引用分组，但不能使用编号 0。\id 与 \g 是等价的；但 \10 将被认为是第 10 个分组，如果你想表达 \1 之后是字符’0’，只能使用 \g0。

import re
# 匹配如下内容：单词+空格+单词+任意字符
m = re.match(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', 'hello world!')print "m.string:", m.string
print "m.re:", m.re
print "m.pos:", m.pos
print "m.endpos:", m.endpos
print "m.lastindex:", m.lastindex
print "m.lastgroup:", m.lastgroup
print "m.group():", m.group()
print "m.group(0):", m.group(0)
print "m.group(1,2):", m.group(1, 2)
print "m.groups():", m.groups()
print "m.groupdict():", m.groupdict()
print "m.start(2):", m.start(2)
print "m.end(2):", m.end(2)
print "m.span(2):", m.span(2)
print r"m.expand(r'\g \g\g'):", m.expand(r'\2 \1\3')

m.string: hello world!
m.re: <_sre.SRE_Pattern object at 0x0000000002547690>
m.pos: 0
m.endpos: 12
m.lastindex: 3
m.lastgroup: sign
m.group(): hello world!
m.group(0): hello world!
m.group(1,2): ('hello', 'world')
m.groups(): ('hello', 'world', '!')
m.groupdict(): {'sign': '!'}
m.start(2): 6
m.end(2): 11
m.span(2): (6, 11)
m.expand(r'\g \g\g'): world hello!

（2）re.search(pattern, string[, flags])

search 方法与 match 方法极其类似，区别在于 match () 函数只检测 re 是不是在 string 的开始位置匹配，search () 会扫描整个 string 查找匹配，match（）只有在 0 位置匹配成功的话才有返回，如果不是开始位置匹配成功的话，match () 就返回 None。同样，search 方法的返回对象同样 match () 返回对象的方法和属性。我们用一个例子感受一下

import re# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r'world')
# 使用search()查找匹配的子串，不存在能匹配的子串时将返回None
# 这个例子中使用match()无法成功匹配
match = re.search(pattern,'hello world!')
if match:# 使用Match获得分组信息print match.group()

world

（3）re.split(pattern, string[, maxsplit])

按照能够匹配的子串将 string 分割后返回列表。maxsplit 用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。我们通过下面的例子感受一下。

import repattern = re.compile(r'\d+')
print re.split(pattern,'one1two2three3four4')

['one', 'two', 'three', 'four', '']

（4）re.findall(pattern, string[, flags])

搜索 string，以列表形式返回全部能匹配的子串。我们通过这个例子来感受一下

import repattern = re.compile(r'\d+')
print re.findall(pattern,'one1two2three3four4')

['1', '2', '3', '4']

（5）re.finditer(pattern, string[, flags])

搜索 string，返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match 对象）的迭代器。我们通过下面的例子来感受一下

import repattern = re.compile(r'\d+')
for m in re.finditer(pattern,'one1two2three3four4'):print m.group(),

1 2 3 4

（6）re.sub(pattern, repl, string[, count])

使用 repl 替换 string 中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。当 repl 是一个字符串时，可以使用 \id 或 \g、\g 引用分组，但不能使用编号 0。当 repl 是一个方法时，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。

import repattern = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'print re.sub(pattern,r'\2 \1', s)
print re.sub(pattern,r'beijing', s)
def func(m):return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()print re.sub(pattern,func, s)

say i, world hello!
beijing, beijing!
I Say, Hello World!

（7）re.subn(pattern, repl, string[, count])

返回元组(sub (repl, string [, count]), 替换次数)。

import repattern = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'print re.subn(pattern,r'\2 \1', s)def func(m):return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()print re.subn(pattern,func, s)

('say i, world hello!', 2)
('I Say, Hello World!', 2)

5.Python Re 模块的另一种使用方式

在上面我们介绍了 7 个工具方法，例如 match，search 等等，不过调用方式都是 re.match，re.search 的方式，其实还有另外一种调用方式，可以通过 pattern.match，pattern.search 调用，这样调用便不用将 pattern 作为第一个参数传入了，大家想怎样调用皆可。函数 API 列表

match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags])
search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags])
split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit])
findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags])
finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags])
sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count])
subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count])

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