爬虫学习----正则表达式

Python通过re模块提供对正则表达式的支持。

使用re的一般步骤是：

Step1：先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例。

Step2：然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果（一个Match实例）。

Step3：最后使用Match实例获得信息，进行其他的操作。

# -*- coding: utf-8 -*-
#一个简单的re实例，匹配字符串中的hello字符串

#导入re模块
import re

# 将正则表达式编译成Pattern对象，注意hello前面的r的意思是“原生字符串”
pattern = re.compile(r'hello')

# 使用Pattern匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None
match1 = pattern.match('hello world!')
match2 = pattern.match('helloo world!')
match3 = pattern.match('helllo world!')

#如果match1匹配成功
if match1:
# 使用Match获得分组信息
print (match1.group())
else:
print ('match1匹配失败！')

#如果match2匹配成功
if match2:
# 使用Match获得分组信息
print (match2.group())
else:
print ('match2匹配失败！')

#如果match3匹配成功
if match3:
# 使用Match获得分组信息
print (match3.group())
else:
print ('match3匹配失败！')

re.I(全拼：IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
re.M(全拼：MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）
re.S(全拼：DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为
re.L(全拼：LOCALE): 使预定字符类 w W B s S 取决于当前区域设定
re.U(全拼：UNICODE): 使预定字符类 w W B s S d D 取决于unicode定义的字符属性
re.X(全拼：VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。

# -*- coding: utf-8 -*-
#两个等价的re匹配,匹配一个小数
import re

a = re.compile(r"""d + # the integral part
. # the decimal point
d * # some fractional digits""", re.X)

b = re.compile(r"d+.d*")

match11 = a.match('3.1415')
match12 = a.match('33.')
match21 = b.match('3.1415')
match22 = b.match('.33')

if match11:
# 使用Match获得分组信息
print (match11.group())
else:
print (u'match11不是小数')

if match12:
# 使用Match获得分组信息
print (match12.group())
else:
print (u'match12不是小数')

if match21:
# 使用Match获得分组信息
print (match21.group())
else:
print (u'match21不是小数')

if match22:
# 使用Match获得分组信息
print (match22.group())
else:
print (u'match22不是小数')

以上两种写法一致，其实采用2中的方法

1中的程序可以简写成：

# -*- coding: utf-8 -*-
#一个简单的re实例，匹配字符串中的hello字符串
import re

m = re.match(r'hello', 'hello world!')
print m.group()

re模块还提供了一个方法escape(string)，用于将string中的正则表达式元字符如*/+/?等之前加上转义符再返回

5.Match方法对象详解

Match对象是一次匹配的结果，包含了很多关于此次匹配的信息，可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。

属性：

string: 匹配时使用的文本。
re: 匹配时使用的Pattern对象。
pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为None。
lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为None。

方法：

group([group1, …])：
获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名；编号0代表整个匹配的子串；不填写参数时，返回group(0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。
groups([default])：
以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。
groupdict([default])：
返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典，没有别名的组不包含在内。default含义同上。
start([group])：
返回指定的组截获的子串在string中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group默认值为0。
end([group])：
返回指定的组截获的子串在string中的结束索引（子串最后一个字符的索引+1）。group默认值为0。
span([group])：
返回(start(group), end(group))。
expand(template)：
将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用id或g<id>、g<name>引用分组，但不能使用编号0。id与g<id>是等价的；但10将被认为是第10个分组，如果你想表达1之后是字符'0'，只能使用g<1>0。
# -*- coding: utf-8 -*-
#一个简单的match实例

import re
# 匹配如下内容：单词+空格+单词+任意字符
m = re.match(r'(w+) (w+)(?P<sign>.*)', 'hello world!')

print "m.string:", m.string
print "m.re:", m.re
print "m.pos:", m.pos
print "m.endpos:", m.endpos
print "m.lastindex:", m.lastindex
print "m.lastgroup:", m.lastgroup

print "m.group():", m.group()
print "m.group(1,2):", m.group(1, 2)
print "m.groups():", m.groups()
print "m.groupdict():", m.groupdict()
print "m.start(2):", m.start(2)
print "m.end(2):", m.end(2)
print "m.span(2):", m.span(2)
print r"m.expand(r'g<2> g<1>g<3>'):", m.expand(r'2 13')

### output ###
# m.string: hello world!
# m.re: <_sre.SRE_Pattern object at 0x016E1A38>
# m.pos: 0
# m.endpos: 12
# m.lastindex: 3
# m.lastgroup: sign
# m.group(1,2): ('hello', 'world')
# m.groups(): ('hello', 'world', '!')
# m.groupdict(): {'sign': '!'}
# m.start(2): 6
# m.end(2): 11
# m.span(2): (6, 11)
# m.expand(r'2 13'): world hello!