re模块

re模块

基础方法:

　首先要导入模块,永远不要起一个py文件的名字,这个名字和你已知的模块同名

　导入就是在最前面加 import re 就可以加载了

查找  findall ,   search  ,match

1.findall:匹配所有的结果每一项都是列表的一个元素

import re 
ret = re.findall("d+","sadfwd354skjfh56")
ret = re.findall("d","sadfwd354skjfh56")
print(ret)


输出结果

["354","56"]
["3","5","4","5","6"]

2.search :只匹配从左到右的第一个,得到的不是直接结果.而是一个变量,通过这个变量的group方法获取结果,如果没有匹配到,会返回None,使用group会报错

import re 
ret = re.search ("d+","lkdkkfjds365413gfga54") 
print(ret.group())

输出结果

365413

如果直接输出不用group的话搜寻到的是一串内存地址

分析一上的结果我们想要的是所有的数字但是怎么好像就只有一组搜寻的结果呢?

这是因为search它搜寻到一个之后就停止了只有通过用group()一次一次的调出来,其实这一点非常的省内存,因为如果你要处理一个很大的日志文件那么如果一次性用findall全部调出来你也没有办法去处理,不如一个一个的调出来处理

2.match:从右开始匹配,相当于search中的正则表达式前面加^

import re 
ret = re.match("d","kjdhsf73221  来回家78")
print(ret)



输出结果

None

为什么会出现None呢??是正则表达式有问题吗?还是bug?
不对,我说过match相当于在search前面加^,那么也就是说你输入的匹配对象必须是以数字开头的但是你的这个里面有吗?
很明显没有你要匹配的结果所以返None 是很正常的

但是如果你这样去改你会得到你想要的结果

import re
ret = re.match("d","73221kjdhsf  来回家78")
print(ret)

输出结果

<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='7'>

需要加上group()

print(ret.group())

输出结果
7

字符串处理的扩展:替换 切割

split  切割

spil这个大家应该很熟悉 在列表和字符串的切割中了很多次

ret = re.split("d+","sd lkghj654slfk 45")
print(ret)

输出结果

['sd lkghj', 'slfk ', '']

sub 替换  ("正则换","换谁","目标对象" ,"替换次数")

ret = re.sub("d+","sb_","sjdhfjks44dsf5646asd5g5",3)
print(ret)

输出结果

sjdhfjkssb_dsfsb_asdsb_g5

subn替可以显示一个元组,第二个是表示替换的次数

ret = re.subn("d+","sb_","sjdhfjks44dsf5646asd5g5")
print(ret)


输出结果

('sjdhfjkssb_dsfsb_asdsb_gsb_', 4)

可以自动检索出换了几次

 re 模块的进阶

compile 节省你使用正则表达式的解决时间问题  (这一点一定要去学这用,用好了可以解决很麻烦的一些问题)

ret = re.compile("d+")   #已经完成编译
res = ret.findall("dlsfj354sdf63sdf")  #直接用不用在写规则了
print(res)
res = ret.search("dlsfj354sdf63sdf")
print(res..group())

输出结果

['354', '63']
354

编译  就是把正则表达式编译成字节码 ,在多次使用的过程中不会在编译

功能很像闭包 那么好处你就自己体会

finditer  节省你的使用正则表达式解决空间的问题内存

 一般是和上面的compile搭配使用非常的完美

finditer 节省你使用正则表达式解决问题的空间/内存
 ret = re.finditer('d+','alex83taibai40egon25')
 for i in ret:
     print(i.group())


输出结果

83
40
25

 正则表达式配合python的re模块真的是在爬虫的时候非常的好用的所以你一定要去多练,现在的我也很乱,但是能够很明显的体会到他的重要给你举一个简单的爬虫的例子

import re
from urllib.request import urlopen

def getPage(url):   # 获取网页的字符串
    response = urlopen(url)
    return response.read().decode('utf-8')

def parsePage(s):
    ret = com.finditer(s)  # 从s这个网页源码中 找到所有符合com正则表达式规则的内容 并且以迭代器的形式返回
    for i in ret:
        yield {
            "id": i.group("id"),
            "title": i.group("title"),
            "rating_num": i.group("rating_num"),
            "comment_num": i.group("comment_num"),
        }

def main(num):  # 0  25 50  # 这个函数执行10次,每次爬取一页的内容
    url = 'https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=' % num
    response_html = getPage(url)   # response_html就是这个url对应的html代码 就是 str
    ret = parsePage(response_html) # ret是一个生成器
    print(ret)
    f = open("move_info7", "a", encoding="utf8")
    for obj in ret:
        print(obj)
        data = str(obj)
        f.write(data + "
")
    f.close()

com = re.compile(
        '<div class="item">.*?<div class="pic">.*?<em .*?>(?P<id>d+).*?<span class="title">(?P<title>.*?)</span>'
        '.*?<span class="rating_num" .*?>(?P<rating_num>.*?)</span>.*?<span>(?P<comment_num>.*?)评价</span>', re.S)

count = 0
for i in range(10):
    main(count)
    count += 25

输出结果

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