[Python] 웹 크롤러(7): Python 정규식 튜토리얼
- 黄舟원래의
- 2017-01-21 14:28:381417검색
다음으로 Abai를 사용하여 크롤러의 작은 예를 만들어 보겠습니다.
그런데 그 전에 파이썬 정규식 관련 내용을 자세하게 정리해보자.
파이썬 크롤러에서 정규 표현식의 역할은 선생님이 점호할 때 사용하는 명단과도 같습니다.
다음 내용은 CNBLOG에서 복사한 것입니다: http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html
주의를 기울이지 않았습니다. 편집, 정말 죄송합니다.
1. 정규식의 기본
1.1. 개념 소개
정규식은 문자열을 처리하는 강력한 도구이며 Python의 일부가 아닙니다.
정규 표현식의 개념은 다른 프로그래밍 언어에서도 발견됩니다. 유일한 차이점은 프로그래밍 언어마다 지원하는 구문 수가 다르다는 것입니다.
정규식을 제공하는 언어에서도 정규식의 구문은 동일합니다.
다음 그림은 정규식을 이용한 매칭 과정을 보여줍니다.
![[Python] 웹 크롤러(7): Python 정규식 튜토리얼](https://img.php.cn//upload/image/879/171/376/1484979829655372.png "1484979829655372.png")
정규식의 대략적인 매칭 과정은 다음과 같습니다.
1. 표현식을 꺼내서 텍스트의 문자와 차례로 비교합니다.
2. 모든 문자가 일치할 수 있으면 일치가 성공한 것입니다. 일치하지 못함, 일치 실패.
3. 표현에 수량자나 경계가 있으면 과정이 조금씩 달라집니다.
다음 그림에는 Python에서 지원하는 정규식 메타 문자와 구문이 나와 있습니다.
![[Python] 웹 크롤러(7): Python 정규식 튜토리얼](https://img.php.cn//upload/image/856/660/867/1484979840393357.png "1484979840393357.png")
1.2 수량자 욕심 모드 및 비 욕심 모드
정규 표현식은 일반적으로 텍스트에서 일치하는 문자열을 찾는 데 사용됩니다.
그리디 모드는 항상 최대한 많은 문자를 일치시키려고 합니다.
비그리디 모드는 그 반대이며 항상 가능한 한 적은 문자를 일치시키려고 합니다.
Python의 수량자는 기본적으로 탐욕적입니다.
예를 들어 정규식 "ab*"를 사용하여 "abbbc"를 찾으면 "abbb"가 검색됩니다.
그리고 탐욕스럽지 않은 수량사 "ab*?"를 사용하면 "a"가 검색됩니다.
1.3. 백슬래시 문제
대부분의 프로그래밍 언어와 마찬가지로 ""는 정규식에서 이스케이프 문자로 사용됩니다. 백슬래시 혼란을 야기합니다.
텍스트에서 "" 문자를 일치시켜야 하는 경우 프로그래밍 언어로 표현된 정규식에 4개의 백슬래시 "\\"가 필요합니다.
첫 번째와 두 번째 세 개 프로그래밍 언어에서 두 번째와 네 번째를 백슬래시로 이스케이프하는 데 사용됩니다.
은 두 개의 백슬래시\로 변환된 다음 정규 표현식에서 하나의 백슬래시로 이스케이프됩니다.
분명히 매우 귀찮은 일입니다.
Python의 기본 문자열은 이 문제를 매우 잘 해결합니다. 이 예의 정규식은 r"\"로 나타낼 수 있습니다.
마찬가지로 숫자와 일치하는 "\d"는 r"d"로 쓸 수 있습니다.
네이티브 문자열을 사용하면 어머니가 더 이상 백슬래시 문제를 걱정하지 않으셔도 됩니다~
2. re 모듈
2.1. 컴파일
Python은 re 모듈을 통해 정규식을 지원합니다.
re를 사용하는 일반적인 단계는 다음과 같습니다.
1단계: 먼저 정규 표현식의 문자열 형식을 Pattern 인스턴스로 컴파일합니다.
2단계: 그런 다음 Pattern 인스턴스를 사용하여 텍스트를 처리하고 일치하는 결과(Match 인스턴스)를 얻습니다.
3단계: 마지막으로 Match 인스턴스를 사용하여 정보를 얻고 다른 작업을 수행합니다.
re의 응용 프로그램을 테스트하기 위해 새로운 re01.py를 만들어 보겠습니다.
# -*- 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！'콘솔에서 세 가지 일치하는 결과가 출력되는 것을 볼 수 있습니다.
![[Python] 웹 크롤러(7): Python 정규식 튜토리얼](https://img.php.cn//upload/image/450/881/653/1484979879182715.png "1484979879182715.png")
코드의 주요 메소드를 자세히 살펴보겠습니다.
★ re.compile(strPattern[, flag]):
이 메서드는 Pattern 클래스의 팩토리 메서드로, 문자열 형식의 정규식을 컴파일하는 데 사용됩니다. 패턴 객체.
두 번째 매개변수 플래그는 일치 모드입니다. 값은 re.I |
또한 정규식 문자열에 패턴을 지정할 수도 있습니다.
예를 들어 re.compile('pattern', re.I | re.M) 및 re.compile( '(? im)패턴')은 동일합니다.
선택 값은 다음과 같습니다.
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 \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 \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。
以下两个正则表达式是等价的：
# -*- 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're提供了众多模块方法用于完成正则表达式的功能。
这些方法可以使用Pattern实例的相应方法替代，唯一的好处是少写一行re.compile()代码，
但同时也无法复用编译后的Pattern对象。
这些方法将在Pattern类的实例方法部分一起介绍。
如一开始的hello实例可以简写为：
# -*- 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
2.2. Match
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
下面来用一个py实例输出所有的内容加深理解：
# -*- 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 \1\3')
### 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 \1\3'): world hello!2.3. Pattern
Pattern对象是一个编译好的正则表达式，通过Pattern提供的一系列方法可以对文本进行匹配查找。
Pattern不能直接实例化，必须使用re.compile()进行构造，也就是re.compile()返回的对象。
Pattern提供了几个可读属性用于获取表达式的相关信息：
pattern: 编译时用的表达式字符串。
flags: 编译时用的匹配模式。数字形式。
groups: 表达式中分组的数量。
groupindex: 以表达式中有别名的组的别名为键、以该组对应的编号为值的字典，没有别名的组不包含在内。
可以用下面这个例子查看pattern的属性：
# -*- coding: utf-8 -*-
#一个简单的pattern实例
import re
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', re.DOTALL)
print "p.pattern:", p.pattern
print "p.flags:", p.flags
print "p.groups:", p.groups
print "p.groupindex:", p.groupindex
### output ###
# p.pattern: (\w+) (\w+)(?P<sign>.*)
# p.flags: 16
# p.groups: 3
# p.groupindex: {'sign': 3}下面重点介绍一下pattern的实例方法及其使用。 1.match match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags])： 这个方法将从string的pos下标处起尝试匹配pattern； 如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象； 如果匹配过程中pattern无法匹配，或者匹配未结束就已到达endpos，则返回None。 pos和endpos的默认值分别为0和len(string)； re.match()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。 注意：这个方法并不是完全匹配。 当pattern结束时若string还有剩余字符，仍然视为成功。 想要完全匹配，可以在表达式末尾加上边界匹配符'$'。 下面来看一个Match的简单案例：
# encoding: UTF-8
import re
# 将正则表达式编译成Pattern对象
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
match = pattern.match('hello world!')
if match:
# 使用Match获得分组信息
print match.group()
### 输出 ###
# hello2.search
search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]):
这个方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。
从string的pos下标处起尝试匹配pattern，
如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；
若无法匹配，则将pos加1后重新尝试匹配；
直到pos=endpos时仍无法匹配则返回None。
pos和endpos的默认值分别为0和len(string))；
re.search()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。
那么它和match有什么区别呢？
match()函数只检测re是不是在string的开始位置匹配，
search()会扫描整个string查找匹配，
match（）只有在0位置匹配成功的话才有返回，如果不是开始位置匹配成功的话，match()就返回none
例如：
print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span())
会返回(0, 5)
print(re.match(‘super’, ‘insuperable’))
则返回None
search()会扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配
例如：
print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span())
返回(0, 5)
print(re.search(‘super’, ‘insuperable’).span())
返回(2, 7)
看一个search的实例：
# -*- coding: utf-8 -*-
#一个简单的search实例
import re
# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r'world')
# 使用search()查找匹配的子串，不存在能匹配的子串时将返回None
# 这个例子中使用match()无法成功匹配
match = pattern.search('hello world!')
if match:
# 使用Match获得分组信息
print match.group()
### 输出 ###
# world3.split
split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit]):
按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。
maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。
import re p = re.compile(r'\d+') print p.split('one1two2three3four4') ### output ### # ['one', 'two', 'three', 'four', '']
4.findall
findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags]):
搜索string，以列表形式返回全部能匹配的子串。
import re p = re.compile(r'\d+') print p.findall('one1two2three3four4') ### output ### # ['1', '2', '3', '4']
5.finditer
finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags]):
搜索string，返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match对象）的迭代器。
import re
p = re.compile(r'\d+')
for m in p.finditer('one1two2three3four4'):
print m.group(),
### output ###
# 1 2 3 46.sub
sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count]):
使用repl替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
当repl是一个字符串时，可以使用\id或\g
当repl是一个方法时，这个方法应当只接受一个参数（Match对象），并返回一个字符串用于替换（返回的字符串中不能再引用分组）。
count用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。
import re
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'
print p.sub(r'\2 \1', s)
def func(m):
return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
print p.sub(func, s)
### output ###
# say i, world hello!
# I Say, Hello World!7.subn
subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]):
返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。
import re
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'
print p.subn(r'\2 \1', s)
def func(m):
return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
print p.subn(func, s)
### output ###
# ('say i, world hello!', 2)
# ('I Say, Hello World!', 2)至此，Python的正则表达式基本介绍就算是完成了^_^
以上就是[Python]网络爬虫（七）：Python中的正则表达式教程的内容，更多相关内容请关注PHP中文网（www.php.cn）！