Python 爬虫入门（十二）：正则表达式「详细介绍」

Python 爬虫入门（十二）：正则表达式

前言
一、正则表达式的用途
二、正则表达式的基本组成元素
- 2.1 特殊字符
- 2.2 量词
- 2.3 位置锚点
- 2.4 断言
- 2.5 字符集
- 2.6 字符类
- - 2.6.1 基本字符类
  - 2.6.2 常见字符类简写
  - 2.6.3 POSIX字符类
  - 2.6.4 组合使用
三、正则表达式语法规则
四、高级特性
- 4.1 回溯引用（捕获组）
- - 示例：匹配重复的单词
- 4.2 非捕获组
- - 示例：非捕获组的使用
- 4.3 贪婪与非贪婪匹配
- - 示例：贪婪与非贪婪的区别
- 4.4 零宽断言
- - 示例：使用零宽断言匹配特定模式
五、实战案例
- 5.1 网页数据抓取
- - 代码示例：提取图片地址
- 5.2 数据清洗
- - 代码示例：清理电话号码中的特殊字符
- 5.3 提取超链接
- - 代码示例：提取所有的URL
- 5.4 提取网页中的文本内容
- - 代码示例：提取段落文本
- 5.5 从JSON数据中提取特定键值对
- - 代码示例：提取JSON中的特定值
- 5.6 清理HTML标签
- - 代码示例：去除HTML标签
六、总结

前言

正则表达式（Regular Expression），在编程语言中通常缩写为regex或regexp，是一种用于字符串搜索和操作的模式描述方法。它通过定义一系列的规则来匹配、查找和管理文本数据。

正则表达式在线校验： https://tool.oschina.net/regex/
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一、正则表达式的用途

正则表达式在各种编程任务中都有广泛的应用。以下是一些常见的用途：

网页数据抓取：通过解析HTML、JSON等格式化数据，爬虫可以精确定位并提取目标数据，例如从网页中提取标题、链接、图片地址等；
数据验证：用于验证用户输入是否符合特定格式，如邮箱地址、电话号码、邮政编码等；
文本搜索和替换：能够高效地在文本中查找和替换特定的字符串或模式；
字符串操作：用于复杂的字符串操作，如拆分、拼接、重构字符串等。

二、正则表达式的基本组成元素

在介绍正则表达式之前，我们需要了解一些基本的组成元素：

2.1 特殊字符

任意字符：. 匹配除换行符之外的任意单个字符。
任意数字：\d 等同于 [0-9]，匹配任意一个数字字符。
任意非数字：\D 等同于 [^0-9]，匹配任意一个非数字字符。
任意字母：[a-z] 匹配任意一个英文小写字母。
任意非字母：[^a-z] 匹配任意一个非英文小写字母的字符。

2.2 量词

*：出现0次或多次。
+：出现1次或多次。
?：出现0次或1次。
{n}：确定出现n次。
{n,}：至少出现n次。
{n,m}：出现n到m次。

2.3 位置锚点

^：行的开头。
$：行的结尾。

2.4 断言

\b：单词边界。
\B：非单词边界。

2.5 字符集

[]：定义一个字符集，匹配其中的任意单个字符。
[^]：取反，匹配不在字符集中的任意单个字符。

2.6 字符类

字符类用于定义一组可以匹配的字符。它们通过方括号[]来表示，在匹配过程中，只要目标字符属于字符类中定义的范围，就会成功匹配。

2.6.1 基本字符类

[abc]：匹配a、b或c中的任意一个字符。例如，正则表达式[abc]可以匹配字符串cat中的c。
[^abc]：匹配除a、b或c之外的任意字符。例如，正则表达式[^abc]可以匹配字符串dog中的d。
[a-z]：匹配所有小写字母（从a到z）。例如，正则表达式[a-z]可以匹配字符串hello中的h。
[A-Z]：匹配所有大写字母（从A到Z）。例如，正则表达式[A-Z]可以匹配字符串Hello中的H。
[0-9]：匹配所有数字字符（从0到9）。例如，正则表达式[0-9]可以匹配字符串year2024中的2。
[a-zA-Z0-9]：匹配所有字母和数字，即大小写字母和数字组合。例如，正则表达式[a-zA-Z0-9]可以匹配字符串Pass123中的P、a、s等字符。

2.6.2 常见字符类简写

在正则表达式中，为了方便书写和理解，常用字符类通常会有一些简写形式：

\d：匹配任意一个数字字符，等同于[0-9]。
\D：匹配任意一个非数字字符，等同于[^0-9]。
\w：匹配任意一个字母、数字或下划线字符，等同于[a-zA-Z0-9_]。
\W：匹配任意一个非字母、非数字和非下划线字符，等同于[^a-zA-Z0-9_]。
\s：匹配任意一个空白字符，包括空格、制表符、换行符等，等同于[ \t\n\r\f\v]。
\S：匹配任意一个非空白字符，等同于[^ \t\n\r\f\v]。

2.6.3 POSIX字符类

在一些编程语言和工具中，还支持POSIX字符类，它们是预定义的一些字符类，用于匹配特定类型的字符。

[:alnum:]：匹配所有字母和数字字符，等同于[a-zA-Z0-9]。
[:alpha:]：匹配所有字母字符，等同于[a-zA-Z]。
[:digit:]：匹配所有数字字符，等同于[0-9]。
[:lower:]：匹配所有小写字母字符，等同于[a-z]。
[:upper:]：匹配所有大写字母字符，等同于[A-Z]。
[:punct:]：匹配所有标点符号字符。
[:space:]：匹配所有空白字符，等同于\s。

示例：字符类的使用

import re# 匹配所有小写字母
pattern = r'[a-z]'
text = "Hello World!"
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)  # 输出: ['e', 'l', 'l', 'o', 'o', 'r', 'l', 'd']# 匹配所有数字字符
pattern = r'\d'
text = "Contact: 123-456-7890"
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)  # 输出: ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0']# 使用POSIX字符类匹配所有字母字符
pattern = r'[[:alpha:]]'
text = "Regex 101!"
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)  # 输出: ['R', 'e', 'g', 'e', 'x']

2.6.4 组合使用

字符类可以与其他正则表达式元素结合使用，形成更加复杂的匹配模式。

# 匹配由字母和数字组成的字符串
pattern = r'\w+'
text = "User123 logged in."
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)  # 输出: ['User123', 'logged', 'in']# 匹配以小写字母开头且后面跟着数字的字符串
pattern = r'[a-z]\d+'
text = "a123 B456 c789"
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)  # 输出: ['a123', 'c789']

三、正则表达式语法规则

正则表达式的语法规则是构建有效正则表达式的基础。以下是一些常见的语法规则：

组合：使用|来表示“或”，例如ab|cd可以匹配“ab”或“cd”。
分组：使用圆括号()来创建子表达式，允许对正则表达式的部分进行分组。
量词：使用量词来指定模式出现的次数。
转义特殊字符：使用反斜线\来转义特殊字符，使其作为普通字符匹配。

四、高级特性

正则表达式除了基本的字符匹配和量词之外，还包含一些高级特性，用于构建更为复杂的匹配模式。

4.1 回溯引用（捕获组）

捕获组不仅可以用于分组，还可以在正则表达式的其他部分进行引用。引用捕获组可以通过反斜线加上捕获组的编号来实现。

()：用来定义捕获组。
\1：表示对第一个捕获组的引用。

示例：匹配重复的单词

import re
pattern = r'\b(\w+)\s+\1\b'
text = "This is a test test string"
match = re.search(pattern, text)
if match:print(f"Matched: {match.group(0)}")  # 输出: 'test test'

4.2 非捕获组

有时我们需要分组但不希望它被捕获用于后续引用，可以使用非捕获组(?:...)。

示例：非捕获组的使用

pattern = r'(?:ab|cd)+'
text = "ababcdbcd"
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)  # 输出: ['ababcd', 'bcd']

4.3 贪婪与非贪婪匹配

正则表达式的匹配模式默认是贪婪的，即它会尽可能多地匹配字符。可以通过在量词后加上?来使匹配变为非贪婪的，匹配尽可能少的字符。

示例：贪婪与非贪婪的区别

import retext = "<div>hello</div><div>world</div>"# 贪婪匹配
greedy_pattern = r'<.*>'
greedy_match = re.findall(greedy_pattern, text)
print(greedy_match)  # 输出: ['<div>hello</div><div>world</div>']# 非贪婪匹配
non_greedy_pattern = r'<.*?>'
non_greedy_match = re.findall(non_greedy_pattern, text)
print(non_greedy_match)  # 输出: ['<div>', '</div>', '<div>', '</div>']

4.4 零宽断言

零宽断言用于在不消费字符的情况下进行匹配。它分为正向零宽断言（Lookahead）和反向零宽断言（Lookbehind）。

(?=...)：正向零宽断言，表示某位置后必须匹配某模式。
(?<=...)：反向零宽断言，表示某位置前必须匹配某模式。
(?!...)：负向零宽断言，表示某位置后不能匹配某模式。
(?<!...)：负向反向零宽断言，表示某位置前不能匹配某模式。

示例：使用零宽断言匹配特定模式

# 匹配'fox'前面是'quick'的单词
pattern = r'(?<=quick\s)fox'
text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
match = re.search(pattern, text)
if match:print(f"Matched: {match.group(0)}")  # 输出: 'fox'# 匹配'fox'后面跟随'jumps'的单词
pattern = r'fox(?=\sjumps)'
text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
match = re.search(pattern, text)
if match:print(f"Matched: {match.group(0)}")  # 输出: 'fox'

五、实战案例

5.1 网页数据抓取

使用正则表达式从HTML中提取特定内容。

代码示例：提取图片地址

import rehtml_content = '''
<img src="image1.png" alt="image1">
<img src="image2.jpg" alt="image2">
<img src="image3.gif" alt="image3">
'''pattern = r'<img src="(.*?)"'
images = re.findall(pattern, html_content)
print(images)  # 输出: ['image1.png', 'image2.jpg', 'image3.gif']

5.2 数据清洗

在数据分析过程中，经常需要对数据进行清洗，去除无关字符或格式化数据。

代码示例：清理电话号码中的特殊字符

import retext = "Call us at (123) 456-7890 or 123.456.7890!"
cleaned_numbers = re.sub(r'[^\d]', '', text)
print(cleaned_numbers)  # 输出: '12345678901234567890'

5.3 提取超链接

从HTML文档中提取所有的超链接。

代码示例：提取所有的URL

import rehtml_content = '''
<a href="http://example.com/page1">Page 1</a>
<a href="https://example.com/page2">Page 2</a>
<a href="http://example.com/page3">Page 3</a>
'''pattern = r'<a href="(.*?)">'
links = re.findall(pattern, html_content)
print(links)  # 输出: ['http://example.com/page1', 'https://example.com/page2', 'http://example.com/page3']

5.4 提取网页中的文本内容

提取HTML标签中的文本内容，如提取所有段落标签

中的文本。

代码示例：提取段落文本

import rehtml_content = '''
<p>This is the first paragraph.</p>
<p>Here is the second paragraph with <a href="#">a link</a>.</p>
<p>And the third paragraph.</p>
'''pattern = r'<p>(.*?)</p>'
paragraphs = re.findall(pattern, html_content, re.DOTALL)
print(paragraphs)  # 输出: ['This is the first paragraph.', 'Here is the second paragraph with <a href="#">a link</a>.', 'And the third paragraph.']

5.5 从JSON数据中提取特定键值对

在处理API返回的JSON数据时，可以使用正则表达式快速提取特定的键值对。

代码示例：提取JSON中的特定值

import rejson_data = '''
{"name": "John Doe","email": "john.doe@example.com","phone": "+123-456-7890","address": "123 Main St, Anytown, USA"
}
'''pattern = r'"phone":\s*"(.*?)"'
phone_number = re.search(pattern, json_data).group(1)
print(phone_number)  # 输出: '+123-456-7890'

5.6 清理HTML标签

清理文本中的HTML标签，提取纯文本内容。

代码示例：去除HTML标签

import rehtml_content = '''
<h1>Title</h1>
<p>This is a <strong>bold</strong> statement.</p>
<p>Here is a <a href="#">link</a> and some <em>italic</em> text.</p>
'''clean_text = re.sub(r'<.*?>', '', html_content)
print(clean_text)  # 输出: 'Title\nThis is a bold statement.\nHere is a link and some italic text.'