昨天爬取了丁香园的实时更新的动态信息，但是里面有好多对项目无关的信息（如下图），所以就要进行数据的清洗，
想到了python的正则表达式，就对正则表达式进行了学习，现进行如下总结：
首先，python中的正则表达式大致分为以下几部分：
- 元字符
- 模式
- 函数
- re 内置对象用法
- 分组用法
- 环视用法
一、元字符 （个人感觉常用到的）
- . 匹配任意字符（不包括换行符）
- ^ 匹配开始位置，多行模式下匹配每一行的开始
- $ 匹配结束位置，多行模式下匹配每一行的结束
- * 匹配前一个元字符0到多次
- + 匹配前一个元字符1到多次
- ? 匹配前一个元字符0到1次
- {m,n} 匹配前一个元字符m到n次
- \ 转义字符，跟在其后的字符将失去作为特殊元字符的含义，例如\.只能匹配.，不能再匹配任意字符
- [] 字符集，一个字符的集合，可匹配其中任意一个字符
- | 逻辑表达式 或 ，比如 a|b 代表可匹配 a 或者 b
- (...) 分组，默认为捕获，即被分组的内容可以被单独取出，默认每个分组有个索引，从 1 开始，按照"("的顺序决定索引值
- d 匹配一个数字， 相当于 [0-9]
- D 匹配非数字,相当于 [^0-9]
- w 匹配数字、字母、下划线中任意一个字符， 相当于 [a-zA-Z0-9_]
- W 匹配非数字、字母、下划线中的任意字符，相当于 [^a-zA-Z0-9_]
二、模式（我感觉常用到的）
- I IGNORECASE， 忽略大小写的匹配模式
1 str = 'I Love China!' 2 3 regex = re.compile("i love china!", re.I) 4 print regex.match(str).group() 5 #output> 'I Love China'
- S DOTALL，此模式下 '.' 的匹配不受限制，可匹配任何字符，包括换行符
- X VERBOSE，冗余模式， 此模式忽略正则表达式中的空白和#号的注释，例如写一个匹配邮箱的正则表达式
1 email = re.compile("[w+.]+@[a-zA-Zd]+.(com|cn)") 2 3 email = re.compile("""[w+.]+ # 匹配@符前的部分 4 @ # @符 5 [a-zA-Zd]+ # 邮箱类别 6 .(com|cn) # 邮箱后缀 """, re.X) 7 # 上面两种表达式效果相同
三、函数（常用的）
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re.match函数，re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none，用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。
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re.search方法，re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配，用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。
- 上述二者的区别：re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None；而re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配。
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findall，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。（感觉用的最多）
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re.compile 函数，compile 函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式（ Pattern ）对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。
四、正则表达式对象
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re.RegexObject
re.compile() 返回 RegexObject 对象。
- re.MatchObject
- start() 返回匹配开始的位置
- end() 返回匹配结束的位置
- span() 返回一个元组包含匹配 (开始,结束) 的位置
- group() 返回被 RE 匹配的字符串。
这就是正则表达式的学习情况，但是最后的结果不尽人意，有好多的数据无法清洗出来，所以决定更换数据源，在进行爬取