标签：string 3.1 忽略 对象 re模块 split() nbsp 特定 lov
为什么要学习正则表达式
实际上爬虫一共就四个主要步骤：
我们在前面的案例里实际上都省略了第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，其中大部分的东西是我们不关心的，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和者规则的匹配，最强大的就是正则表达式了。
那么什么是正则表达式：
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：
正则表达式规则
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黑底，所以如果我们要使用原始字符串，只需要加一个r前缀：r‘i love\t\.\tpython‘
re模块的一般使用步骤如下：
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：
#!/usr/bin/python3 # -*- conding:utf-8 -*- __author__ = ‘mayi‘ import re # 将正则表达式编译成Pattern对象 pattern = re.compile(‘\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匹配查找了。
Pattern对象的一些常用方法主要有：
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(string)。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; span=(3, 5), match=‘12‘> >>> print(m.group(0)) # 可省略 0 12 >>> print(m.start(0)) # 可省略 0 3 >>> print(m.end(0)) # 可省略 0 5 >>> print(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：
再看一个例子：
>>> 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; span=(0, 11), match=‘Hello World‘> >>> print(m.group(0)) # 返回匹配成功的整个子串 Hello World >>> print(m.span(0)) # 返回匹配成功的整个子串的索引 (0, 11) >>> print(m.group(1)) # 返回第一个分组匹配成功的子串 Hello >>> print(m.span(1)) # 返回第一个分组匹配成功的子串的索引 (0, 5) >>> print(m.group(2)) # 返回第二个分组匹配成功的子串 World >>> print(m.span(2)) # 返回第二个分组匹配成功的子串 (6, 11) >>> print(m.groups()) # 等价于 (m.group(1), m.group(2), ...) (‘Hello‘, ‘World‘) >>> print(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(string)。
当匹配成功时，返回一个Match对象，如果没有匹配上，则返回None。
如下例子：
>>> import re >>> pattern = re.compile(‘\d+‘) >>> m = pattern.search(‘one12twothree34four‘) >>> print(m) <_sre.SRE_Match object; span=(3, 5), match=‘12‘> >>> print(m.group()) 12 >>> m = pattern.search(‘one12twothree34four‘, 10, 30) >>> print(m) <_sre.SRE_Match object; span=(13, 15), match=‘34‘> >>> print(m.group()) 34 >>> print(m.span()) (13, 15)
再看一个例子：
#!/usr/bin/python3
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = ‘mayi‘
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，返回None
m = pattern.search(‘hello 123 456 789‘) # 若这里使用match()，返回None
if m:
print("matching string:", m.group())
print("position:", m.span())
执行结果：
matching string: 123 position: (6, 9)
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(string)。
findall()以列表形式返回全部能匹配的子串，如果没有匹配成功，则返回一个空列表。
如下：
>>> import re >>> pattern = re.compile(r‘\d+‘) # 匹配数字 >>> res1 = pattern.findall(‘hello 123 456 789‘) >>> res2 = pattern.findall(‘one1two2three3four4‘, 0, 16) >>> print(res1) [‘123‘, ‘456‘, ‘789‘] >>> print(res2) [‘1‘, ‘2‘, ‘3‘]
再看一个例子：
>>> import re
>>> pattern = re.compile(r‘\d+\.\d+‘) # 匹配小数
>>> res = pattern.findall("3.1415926, ‘big‘, 110, 95.5")
>>> print(res)
[‘3.1415926‘, ‘95.5‘]
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。
如下：
#!/usr/bin/python3
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = ‘mayi‘
import re
pattern = re.compile(r‘\d+‘)
res_iter1 = pattern.finditer("hello 123 456 789")
res_iter2 = pattern.finditer("one1two2three3four4", 0, 16)
print(res_iter1)
print(res_iter2)
print("res_iter1......")
for m1 in res_iter1:
print("matching string:{}, position:{}".format(m1.group(), m1.span()))
print("res_iter2......")
for m2 in res_iter2:
print("matching string:{}, position:{}".format(m2.group(), m2.span()))
执行结果：
<callable_iterator object at 0x00ADF7F0> <callable_iterator object at 0x00ADF230> res_iter1...... matching string:123, position:(6, 9) matching string:456, position:(10, 13) matching string:789, position:(14, 17) res_iter2...... matching string:1, position:(3, 4) matching string:2, position:(7, 8) matching string:3, position:(13, 14)
split()方法
spilt()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。
如下：
>>> import re >>> pattern = re.compile(r‘[\s\,\;]+‘) >>> print(pattern.split(‘a,b;; c d‘)) [‘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：
如下：
#!/usr/bin/python3
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = ‘mayi‘
import re
pattern = re.compile(r‘(\w+) (\w+)‘) # \w: [A-Za-z0-9]
string = ‘hello 123, hello 456‘
print(pattern.sub(‘hello world‘, string))
# 我是分割线
print("*" * 30)
print(pattern.sub(r‘\2 \1‘, string))
# 我是分割线
print("*" * 30)
def func(m):
return ‘hi ‘ + m.group(2)
print(pattern.sub(func, string))
# 我是分割线
print("*" * 30)
# 最多替换一次
print(pattern.sub(func, string, 1))
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，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。
例如：要想把字符串s = "您好，世界。hello world!"中的中文提取出来，可以这么做
#!/usr/bin/python3 # -*- conding:utf-8 -*- __author__ = ‘mayi‘ import re string = "你好，世界。hello world!" pattern = re.compile(r"[\u4e00-\u9fa5]+") res = pattern.findall(string) print(res)
执行结果
[‘你好‘, ‘世界‘]
标签：string 3.1 忽略 对象 re模块 split() nbsp 特定 lov
原文地址：http://www.cnblogs.com/mayi0312/p/7206343.html
