python之正则表达式模块
1. 正则表达式常用匹配规则
1.1 匹配某个字符串
text = 'hello'ret = re.match('he',text)#math从字符串起始位置开始匹配,起始位置未匹配返回None
print(ret.group())
>> he
以上便可以在hello
中,匹配出he
。
1.2 点(.)匹配任意的字符
text = "ab"ret = re.match('.',text)
print(ret.group())
>> a
但是点(.)不能匹配换行符。示例代码如下:
text = "\n"ret = re.match('.',text)
print(ret.group())
>> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'
ret = re.match('.', text, re.DOTALL)#加参数re.DOTALL,点(.)就可以匹配包换换行符的任意字符
print(ret.group())
1.3 \d匹配任意的数字
text = "123"ret = re.match('\d',text)
print(ret.group())
>> 1
1.4 \D匹配任意的非数字
text = "a"ret = re.match('\D',text)
print(ret.group())
>> a
而如果text是等于一个数字,那么就匹配不成功了。示例代码如下:
text = "1"ret = re.match('\D',text)
print(ret.group())
>> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'
1.5 \s匹配的是空白字符(包括:\n,\t,\r和空格)
text = "\t"ret = re.match('\s',text)
print(ret.group())
>> 空白
1.6 \w匹配的是a-z
和A-Z
以及数字和下划线
text = "_"ret = re.match('\w',text)
print(ret.group())
>> _
而如果要匹配一个其他的字符,那么就匹配不到。示例代码如下:
text = "+"ret = re.match('\w',text)
print(ret.group())
>> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute
1.7 \W匹配的是和\w相反的
text = "+"ret = re.match('\W',text)
print(ret.group())
>> +
而如果你的text是一个下划线或者英文字符,那么就匹配不到了。示例代码如下:
text = "_"ret = re.match('\W',text)
print(ret.group())
>> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute
1.8 []组合的方式,只要满足中括号中的某一项都算匹配成功
text = "0731-88888888"ret = re.match('[\d\-]+',text)
print(ret.group())
>> 0731-88888888
之前讲到的几种匹配规则,其实可以使用中括号的形式来进行替代:
- \d:[0-9]
- \D:[^0-9]
- \w:[0-9a-zA-Z_]
- \W:[^0-9a-zA-Z_]
1.9 匹配多个字符
*
:可以匹配0或者任意多个字符。示例代码如下:text = "0731"
ret = re.match('\d*',text)
print(ret.group())
>> 0731
以上因为匹配的要求是
\d
,那么就要求是数字,后面跟了一个星号,就可以匹配到0731这四个字符。+
:可以匹配1个或者多个字符。最少一个。示例代码如下:text = "abc"
ret = re.match('\w+',text)
print(ret.group())
>> abc
因为匹配的是
\w
,那么就要求是英文字符,后面跟了一个加号,意味着最少要有一个满足\w
的字符才能够匹配到。如果text是一个空白字符或者是一个不满足\w的字符,那么就会报错。示例代码如下:text = ""
ret = re.match('\w+',text)
print(ret.group())
>> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute
?
:匹配的字符可以出现一次或者不出现(0或者1)。示例代码如下:text = "123"
ret = re.match('\d?',text)
print(ret.group())
>> 1
{m}
:匹配m个字符。示例代码如下:text = "123"
ret = re.match('\d{2}',text)
print(ret.group())
>> 12
{m,n}
:匹配m-n个字符。在这中间的字符都可以匹配到。示例代码如下:text = "123"
ret = re.match('\d{1,2}',text)
prit(ret.group())
>> 12
如果text只有一个字符,那么也可以匹配出来。示例代码如下:
text = "1"
ret = re.match('\d{1,2}',text)
prit(ret.group())
>> 1
验证手机号码:手机号码的规则是以1开头,第二位可以是34587,后面那9位就可以随意了。示例代码如下:text = "18570631587"
ret = re.match('1[34587]\d{9}',text)
print(ret.group())
>> 18570631587
而如果是个不满足条件的手机号码。那么就匹配不到了。示例代码如下:
text = "1857063158"
ret = re.match('1[34587]\d{9}',text)
print(ret.group())
>> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute
验证邮箱:邮箱的规则是邮箱名称是用数字、数字、下划线组成的,然后是@符号,后面就是域名了。示例代码如下:
text = "hynever@163.com"
ret = re.match('\w+@\w+\.[a-zA-Z\.]+',text)
print(ret.group())
验证URL:URL的规则是前面是http或者https或者是ftp然后再加上一个冒号,再加上一个斜杠,再后面就是可以出现任意非空白字符了。示例代码如下:
text = "http://www.baidu.com/"
ret = re.match('(http|https|ftp)://[^\s]+',text)
print(ret.group())
验证身份证:身份证的规则是,总共有18位,前面17位都是数字,后面一位可以是数字,也可以是小写的x,也可以是大写的X。示例代码如下:
text = "31131118908123231X"
ret = re.match('\d{17}[\dxX]',text)
print(ret.group())
练习
1.10 ^(脱字号):表示以...开始
text = "hello"ret = re.match('^h',text)
print(ret.group())
如果是在中括号中,那么代表的是取反操作.
1.11 $:表示以...结束
# 匹配163.com的邮箱text = "xxx@163.com"
ret = re.search('\w+@163\.com$',text)
print(ret.group())
>> xxx@163.com
1.12 |:匹配多个表达式或者字符串
text = "hello|world"ret = re.search('hello',text)
print(ret.group())
>> hello
1.13 贪婪模式和非贪婪模式
贪婪模式:正则表达式会匹配尽量多的字符。默认是贪婪模式。
非贪婪模式:正则表达式会尽量少的匹配字符。
示例代码如下:
text = "0123456"ret = re.match('\d+',text)
print(ret.group())
# 因为默认采用贪婪模式,所以会输出0123456
>> 0123456
可以改成非贪婪模式,那么就只会匹配到0。示例代码如下:
text = "0123456"ret = re.match('\d+?',text)
print(ret.group())
案例:匹配0-100之间的数字:text = '99'
ret = re.match('[1-9]?\d$|100$',text)
print(ret.group())
>> 99
而如果text=101,那么就会抛出一个异常。示例代码如下:
text = '101'
ret = re.match('[1-9]?\d$|100$',text)
print(ret.group())
>> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'
练习
1.14 转义字符和原生字符串
在正则表达式中,有些字符是有特殊意义的字符。因此如果想要匹配这些字符,那么就必须使用反斜杠进行转义。比如$
代表的是以...结尾,如果想要匹配$
,那么就必须使用\$
。示例代码如下:
text = "apple price is \$99,orange paice is $88"ret = re.search('\$(\d+)',text)
print(ret.group())
>> $99
原生字符串:#r=raw=原生的
在正则表达式中,\
是专门用来做转义的。在Python中\
也是用来做转义的。因此如果想要在普通的字符串中匹配出\
,那么要给出四个\
。示例代码如下:
text = "apple \c"ret = re.search('\\\\c',text)
print(ret.group())
因此要使用原生字符串就可以解决这个问题:
text = "apple \c"ret = re.search(r'\\c',text)
print(ret.group())
#说明:python中re.match(pattern,srting)
#中代表匹配规则的字符串pattern具有两层意义,其一是正则表达式,其中\是专门用来做转义的。
#其二也是python字符串,在Python中\也是用来做转义的。
#故python字符串'\\\\c'转义后为'\\c' -> 传给正则表达式,正则表达式转义后为'\c',故要在普通的字符串中匹配出\,那么要给出四个\。
2. re模块中常用函数
2.1 match
从开始的位置进行匹配。如果开始的位置没有匹配到。就直接失败了。示例代码如下:
text = 'hello'ret = re.match('h',text)
print(ret.group())
>> h
如果第一个字母不是h
,那么就会失败。示例代码如下:
text = 'ahello'ret = re.match('h',text)
print(ret.group())
>> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'
如果想要匹配换行的数据,那么就要传入一个flag=re.DOTALL
,就可以匹配换行符了。示例代码如下:
text = "abc\nabc"ret = re.match('abc.*abc',text,re.DOTALL)
print(ret.group())
2.2 search
在字符串中找满足条件的字符。如果找到,就返回。说白了,就是只会找到第一个满足条件的。
text = 'apple price $99 orange price $88'ret = re.search('\d+',text)
print(ret.group())
>> 99
2.3 分组
在正则表达式中,可以对过滤到的字符串进行分组。分组使用圆括号的方式。
group:和group(0)是等价的,返回的是整个满足条件的字符串。groups:返回的是里面的子组。索引从1开始。
group(1):返回的是第一个子组,可以传入多个。
示例代码如下:
text = "apple price is $99,orange price is $10"
ret = re.search(r".*(\$\d+).*(\$\d+)",text)
print(ret.group())
print(ret.group(0))#提取整个分组=ret.group()
print(ret.group(1))#提取第一个分组
print(ret.group(1,2))#提取第一个和第二个分组
print(ret.groups())#提取多个子分组
2.4 findall
找出所有满足条件的,返回的是一个列表。
text = 'apple price $99 orange price $88'ret = re.findall('\d+',text)
print(ret)
>> ['99', '88']
2.5 sub
用来替换字符串。将匹配到的字符串替换为其他字符串。
text = 'apple price $99 orange price $88'ret = re.sub('\d+','0',text)
print(ret)
>> apple price $0 orange price $0
sub
函数的案例,获取拉勾网中的数据:
html = """<div>
<p>基本要求:</p>
<p>1、精通HTML5、CSS3、 JavaScript等Web前端开发技术,对html5页面适配充分了解,熟悉不同浏览器间的差异,熟练写出兼容各种浏览器的代码;</p>
<p>2、熟悉运用常见JS开发框架,如JQuery、vue、angular,能快速高效实现各种交互效果;</p>
<p>3、熟悉编写能够自动适应HTML5界面,能让网页格式自动适应各款各大小的手机;</p>
<p>4、利用HTML5相关技术开发移动平台、PC终端的前端页面,实现HTML5模板化;</p>
<p>5、熟悉手机端和PC端web实现的差异,有移动平台web前端开发经验,了解移动互联网产品和行业,有在Android,iOS等平台下HTML5+CSS+JavaScript(或移动JS框架)开发经验者优先考虑;6、良好的沟通能力和团队协作精神,对移动互联网行业有浓厚兴趣,有较强的研究能力和学习能力;</p>
<p>7、能够承担公司前端培训工作,对公司各业务线的前端(HTML5\CSS3)工作进行支撑和指导。</p>
<p><br></p>
<p>岗位职责:</p>
<p>1、利用html5及相关技术开发移动平台、微信、APP等前端页面,各类交互的实现;</p>
<p>2、持续的优化前端体验和页面响应速度,并保证兼容性和执行效率;</p>
<p>3、根据产品需求,分析并给出最优的页面前端结构解决方案;</p>
<p>4、协助后台及客户端开发人员完成功能开发和调试;</p>
<p>5、移动端主流浏览器的适配、移动端界面自适应研发。</p>
</div>
"""
ret = re.sub('</?[a-zA-Z0-9]+>',"",html)
print(ret)
2.6 split
使用正则表达式来分割字符串。
text = "hello world ni hao"ret = re.split('\W',text)
print(ret)
>> ["hello","world","ni","hao"]
2.7 compile
对于一些经常要用到的正则表达式,可以使用compile
进行编译,后期再使用的时候可以直接拿过来用,执行效率会更快。而且compile
还可以指定flag=re.VERBOSE
,在写正则表达式的时候可以做好注释。示例代码如下:
text = "the number is 20.50"r = re.compile(r"""
\d+ # 小数点前面的数字
\.? # 小数点
\d* # 小数点后面的数字
""",re.VERBOSE)
ret = re.search(r,text)
print(ret.group())
#-*-coding = utf-8 -*-import re
import requests
def parse_page(url):
headers = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36'}
response = requests.get(url,headers=headers)
text = response.text
titles = re.findall(r'<div class="cont">.*?<b>(.*?)</b>',text,re.DOTALL)
dynasties = re.findall(r'<p class="source".*?<a.*?>(.*?)</a>',text,re.DOTALL)
authors = re.findall(r'<p class="source">.*?<a.*?>.*?<a.*?>(.*?)</a>',text)
contents = re.findall(r'<div class="contson".*?>(.*?)</div>',text,re.DOTALL)
poems = []
data = []
for poem in contents:
x = re.sub(r'<.*?>',"",poem)
poems.append(x.strip())
for title,dynasty,author,poem in zip(titles,dynasties,authors,poems):
data.append({
'title':title,
'dynasty':dynasty,
'author':author,
'poem':poem
})
return data
if __name__=='__main__':
url = 'https://www.gushiwen.org/default_1.aspx'
data = parse_page(url)
print(data)
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>>>>>待续
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