一、正则表达式
正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式. 我们一般使用正则表达式对字符串进行匹配和过滤. 使用正则的优缺点:
优点: 灵活, 功能性强, 逻辑性强.
缺点: 上手难. 一旦上手, 会爱上这个东西
1.字符组
字符组很简单用[]括起来. 在[]中出现的内容会被匹配. 例如:[abc] 匹配a或b或c 如果字符组中的内容过多还可以使用- , 例如: [a-z] 匹配a到z之间的所有字母 [0-9]匹配所有阿拉伯数字
2.简单元字符
常用的元字符
. 匹配除换行符以外的任意字符 w 匹配字母或数字或下划线 s 匹配任意的空白符 d 匹配数字 匹配一个换行符 匹配一个制表符 匹配一个单词的结尾 ^ 匹配字符串的开始 $ 匹配字符串的结尾 W 匹配非字母或数字或下划线 D 匹配非数字 S 匹配非空白符 a|b 匹配字符a或字符b () 匹配括号内的表达式，也表示一个组 [...] 匹配字符组中的字符 [^...] 匹配除了字符组中字符的所有字符
3.量词
我们到目前匹配的所有内容都是单一文字符号. 那如何一次性匹配很多个字符呢,我们要用到量词
* 重复零次或更多次 + 重复一次或更多次 ? 重复零次或一次 {n} 重复n次 {n,} 重复n次或更多次 {n,m} 重复n到m次
4.贪婪匹配和惰性匹配
在量词中的*, +,{} 都属于贪婪匹配. 就是尽可能多的匹配到结果.
str: 麻花藤昨天让英雄联盟关服了 reg: 麻花藤.* 此时匹配的是整句话
在使用.*后面如果加了? 则是尽可能的少匹配. 表示惰性匹配
str: 麻花藤昨天让英雄联盟关服了 reg: 麻花藤.*? 此时匹配的是 麻花藤 str: <div>胡辣汤</div> reg: <.*> 结果: <div>胡辣汤</div> str: <div>胡辣汤</div> reg: <.*?> 结果: <div> </div> str: <div>胡辣汤</div> reg: <(div|/div*)?> 结果: <div> </div>
. *?x的特殊含义 找到下一个x为止.
str: abcdefgxhijklmn reg: .*?x 结果:abcdefgx
5.分组
在正则中使用()进行分组. 比如. 我们要匹配一个相对复杂的身份证号. 身份证号分成两种. 老的身份证号有15位. 新的身份证号有18位. 并且新的身份证号结尾有可能是x.
给出以下正则:
^[1-9]d{13,16}[0-9x]$
^[1-9]d{14}(d{2}[0-9x])?$
^([1-9]d{16}[0-9x]|[1-9]d{14})$
6.转义
在正则表达式中, 有很多有特殊意义的是元字符, 比如 和s等,如果要在正则中匹配正常的" "而不是"换行符"就需要对""进行转义, 变成'\'.在python中, 无论是正则表达式, 还是待匹配的内容, 都是以字符串的形式出现的, 在字符串中也有特殊的含义, 本身还需要转义. 所以如果匹配一次" ", 字符串中要写成'\n', 那么正则⾥就要写成"\\n",这样就太麻烦了.这个时候我们就用到了r' '这个概念, 此时的正则是r'\n'就可以了.
二、re模块
re模块是python提供的一套关于处理正则表达式的模块. 核心功能有四个：
1.findall 查找所有. 返回list
lst = re.findall("m", "mai le fo len, mai ni mei!") print(lst) # ['m', 'm', 'm'] lst = re.findall(r"d+", "5点之前. 你要给我5000万") print(lst) # ['5', '5000']
2. search 会进行匹配. 但是如果匹配到了第一个结果. 就会返回这个结果. 如果匹配不上search返回的则是None
ret = re.search(r'd', '5点之前. 你要给我5000万').group() print(ret) # 5
3. match 只能从字符串的开头进行匹配
ret = re.match('a', 'abc').group() print(ret) # a
4. finditer 和findall差不多. 只不过这时返回的是迭代器
it = re.finditer("m", "mai le fo len, mai ni mei!") for el in it: print(el.group()) # 依然需要分组
5.其他操作
ret = re.split('[ab]', 'qwerafjbcd') # 先按'a'分割得到'qwer'和'fjbcd',在对'qwer'和'fjbcd'分别按'b'分割 print(ret) # ['qwer', 'fj', 'cd'] ret = re.sub(r"d+", "_sb_", "alex250taibai250wusir250ritian38") # 把字符串中的数字换成__sb__ print(ret) # alex_sb_taibai_sb_wusir_sb_ritian_sb_ ret = re.subn(r"d+", "_sb_", "alex250taibai250wusir250ritian38") # 将数字替换成'__sb__'，返回元组(替换的结果,替换了多少次) print(ret) # ('alex_sb_taibai_sb_wusir_sb_ritian_sb_', 4) obj = re.compile(r'd{3}') # 将正则表达式编译成为一个 正则表达式对象, 规则要匹配的是3个数字 ret = obj.search('abc123eeee') # 正则表达式对象调用search, 参数为待匹配的字符串 print(ret.group()) # 结果: 123 爬虫重点: obj = re.compile(r'(?P<id>d+)(?P<name>e+)') # 从正则表达式匹配的内容每个组起名字 ret = obj.search('abc123eeee') # 搜索 print(ret.group()) # 结果: 123eeee print(ret.group("id")) # 结果: 123 # 获取id组的内容 print(ret.group("name")) # 结果: eeee # 获取name组的内容
6.两个坑
注意: 在re模块中和我们在线测试工具中的结果可能是不一样的.
ret = re.findall('www.(baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com') print(ret) # ['oldboy'] 这是因为findall会优先把匹配结果组里内容返回,如果想要匹配结果,取消权限即可 ret = re.findall('www.(?:baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com') print(ret) # ['www.oldboy.com']
split里也有一个坑
ret=re.split("d+","eva3egon4yuan") print(ret) #结果 ： ['eva', 'egon', 'yuan'] ret=re.split("(d+)","eva3egon4yuan") print(ret) #结果 ： ['eva', '3', 'egon', '4', 'yuan'] #在匹配部分加上（）之后所切出的结果是不同的， #没有（）的没有保留所匹配的项，但是有（）的却能够保留了匹配的项， #这个在某些需要保留匹配部分的使用过程是非常重要的。