python爬虫入门教程--正则表达式完全指南（五）
前言
正则表达式处理文本有如疾风扫秋叶，绝大部分编程语言都内置支持正则表达式，它应用在诸如表单验证、文本提取、替换等场景。爬虫系统更是离不开正则表达式，用好正则表达式往往能收到事半功倍的效果。
介绍正则表达式前，先来看一个问题，下面这段文本来自豆瓣的某个网页链接，我对内容进行了缩减。问：如何提取文本中所有邮箱地址呢？
html = """
<style>
.qrcode-app{
display: block;
background: url(/pics/qrcode_app4@2x.png) no-repeat;
}
</style>
<div class="reply-doc content">
<p class="">34613453@qq.com，谢谢了</p>
<p class="">30604259@qq.com麻烦楼主</p>
</div>
<p class="">490010464@163.com<br/>谢谢</p>
"""如果你还没接触过正则表达式，我想对此会是一筹莫展，不用正则，似乎想不到一种更好的方式来处理，不过，我们暂且放下这个问题，待学习完正则表达式之后再来考虑如何解决。
字符串的表现形式
Python 字符串有几种表现形式，以u开头的字符串称为Unicode字符串，它不在本文讨论范围内，此外，你应该还看到过这两种写法：
>>> foo = "hello"
>>> bar = r"hello"前者是常规字符串，后者 r 开头的是原始字符串，两者有什么区别？因为在上面的例子中，它们都是由普通文本字符组成的串，在这里没什么区别，下面可以证明
>>> foo is bar
True
>>> foo == bar
True但是，如果字符串中包括有特殊字符，会是什么情况呢？再来看一个例子：
>>> foo = "\n"
>>> bar = r"\n"
>>> foo, len(foo)
('\n', 1)
>>> bar, len(bar)
('\\n', 2)
>>> foo == bar
False
>>>"\n" 是一个转义字符，它在 ASCII 中表示换行符。而 r"\n" 是一个原始字符串，原始字符串不对特殊字符进行转义，它就是你看到的字面意思，由 "\" 和 "n" 两个字符组成的字符串。
定义原始字符串可以用小写r或者大写R开头，比如 r"\b" 或者 R"\b" 都是允许的。在 Python 中，正则表达式一般用原始字符串的形式来定义，为什么呢？
举例来说，对于字符 "\b" 来说，它在 ASCII 中是有特殊意义的，表示退格键，而在正则表达式中，它是一个特殊的元字符，用于匹配一个单词的边界，为了能让正则编译器正确地表达它的意义就需要用原始字符串，当然也可以使用反斜杠 "\" 对常规定义的字符串进行转义
>>> foo = "\\b"
>>> bar = r"\b"
>>> foo == bar
True正则基本介绍
正则表达式由普通文本字符和特殊字符（元字符）两种字符组成。元字符在正则表达式中具有特殊意义，它让正则表达式具有更丰富的表达能力。例如，正则表达式 r"a.d"中 ，字符 'a' 和 'd' 是普通字符，'.' 是元字符，. 可以指代任意字符，它能匹配 'a1d'、'a2d'、'acd' ，它的匹配流程是：
Python 内置模块 re 是专门用于处理正则表达式的模块。
>>> rex = r"a.d" # 正则表达式文本
>>> original_str = "and" # 原始文本
>>> pattern = re.compile(rex) # 正则表达式对象
>>> m = pattern.match(original_str) # 匹配对象
>>> m
<_sre.SRE_Match object at 0x101c85b28>
# 等价于
>>> re.match(r"a.d", "and")
<_sre.SRE_Match object at 0x10a15dcc8>如果原文本字符串与正则表达式匹配，那么就会返回一个 Match 对象，当不匹配时，match 方法返回的 None，通过判断m是否为None可进行表单验证。
接下来，我们需要学习更多元字符。
基本元字符
- .：匹配除换行符以外的任意一个字符，例如："a.c" 可以完全匹配 "abc"，也可以匹配 "abcef" 中的 "abc"
- \： 转义字符，使特殊字符具有本来的意义，例如： 1\.2 可以匹配 1.2
- [...]：匹配方括号中的任意一个字符，例如：a[bcd]e 可以匹配 abe、ace、ade，它还支持范围操作，比如：a到z可表示为 "a-z"，0到9可表示为 "0-9"，注意，在 "[]" 中的特殊字符不再有特殊意义，就是它字面的意义，例如：[.]就是匹配 . 或者
- [^...]，字符集取反，表示只要不是括号中出现的字符都可以匹配，例如：a[^bcd]e 可匹配 aee、afe等
>>> re.match(r"a.c", "abc").group()
'abc'
>>> re.match(r"a.c", "abcef").group()
'abc'
>>> re.match(r"1\.2", "1.2").group()
'1.2'
>>> re.match(r"a[0-9]b", "a2b").group()
'a2b'
>>> re.match(r"a[0-9]b", "a5b11").group()
'a5b'
>>> re.match(r"a[.*?]b", "a.b").group()
'a.b'
>>> re.match(r"abc[^\w]", "abc!123").group()
'abc!group 方法返回原字符串(abcef)中与正则表达式相匹配的那部分子字符串(abc)，提前是要匹配成功 match 方法才会返回 Match 对象，进而才有group方法。
预设元字符
- \w 匹配任意一个单词字符，包括数字和下划线，它等价于 [A-Za-z0-9_]，例如 a\wc 可以匹配 abc、acc
- \W 匹配任意一个非单词字符，与 \w 操作相反，它等价于 [^A-Za-z0-9_]，例如： a\Wc 可匹配 a!c
- \s 匹配任意一个空白字符，空格、回车等都是空白字符，例如：a\sc 可以配 a\nc，这里的 \n表示回车
- \S 匹配任意一个非空白字符
- \d 匹配任意一个数字，它等价于[0-9]，例如：a\dc 可匹配 a1c、a2c ...
- \D 匹配任意一个非数字
边界匹配
边界匹配相关的符号专门用于修饰字符。
- ^ 匹配字符的开头，在字符串的前面，例如：^abc 表示匹配 a开头，后面紧随bc的字符串，它可以匹配 abc
- $ 匹配字符的结尾，在字符串的末尾位置，例如： hello$
>>> re.match(r"^abc","abc").group()
'abc'
>>> re.match(r"^abc$","abc").group()
'abc'重复匹配
前面的元字符都是针对单个字符来匹配的，如果希望匹配的字符重复出现，比如匹配身份证号码，长度18位，那么就需要用到重复匹配的元字符
-
- 重复匹配零次或者更多次
- ? 重复匹配零次或者一次
- + 重复匹配1次或者多次
- {n} 重复匹配n次
- {n,} 重复匹配至少n次
- {n, m} 重复匹配n到m次
# 简单匹配身份证号码，前面17位是数字，最后一位可以是数字或者字母X
>>> re.match(r"\d{17}[\dX]", "42350119900101153X").group()
'42350119900101153X'
# 匹配5到12的QQ号码
>>> re.match(r"\d{5,12}$", "4235011990").group()
'4235011990'逻辑分支
匹配一个固定电话号码，不同地区规则不一样，有的地方区号是3位，电话是8位，有的地方区号是4位，电话为7位，区号与号码之间用 - 隔开，如果应对这样的需求呢？这时你需要用到逻辑分支条件字符 |，它把表达式分为左右两部分，先尝试匹配左边部分，如果匹配成功就不再匹配后面部分了，这是逻辑 "或" 的关系
# abc|cde 可以匹配abc 或者 cde，但优先匹配abc
>>> re.match(r"aa(abc|cde)","aaabccde").group()
'aaabc'0\d{2}-\d{8}|0\d{3}-\d{7} 表达式以0开头，既可以匹配3位区号8位号码，也可以匹配4位区号7位号码
>>> re.match(r"0\d{2}-\d{8}|0\d{3}-\d{7}", "0755-4348767").group()
'0755-4348767'
>>> re.match(r"0\d{2}-\d{8}|0\d{3}-\d{7}", "010-34827637").group()
'010-34827637'分组
前面介绍的匹配规则都是针对单个字符而言的，如果想要重复匹配多个字符怎么办，答案是，用子表达式（也叫分组）来表示，分组用小括号"()"表示，例如 (abc){2} 表示匹配abc两次， 匹配一个IP地址时，可以使用 (\d{1,3}\.){3}\d{1,3}，因为IP是由4组数组3个点组成的，所有，前面3组数字和3个点可以作为一个分组重复3次，最后一部分是一个1到3个数字组成的字符串。如：192.168.0.1。
关于分组，group 方法可用于提取匹配的字符串分组，默认它会把整个表达式的匹配结果当做第0个分组，就是不带参数的 group() 或者是 group(0)，第一组括号中的分组用group(1)获取，以此类推
>>> m = re.match(r"(\d+)(\w+)", "123abc")
＃分组０，匹配整个正则表达式
>>> m.group()
'123abc'
#等价
>>> m.group(0)
'123abc'
# 分组1，匹配第一对括号
>>> m.group(1)
'123'
# 分组2，匹配第二对括号
>>> m.group(2)
'abc'
>>>通过分组，我们可以从字符串中提取出想要的信息。另外，分组还可以通过指定名字的方式获取。
# 第一个分组的名字是number
# 第二个分组的名字是char
>>> m = re.match(r"(?P<number>\d+)(?P<char>\w+)", "123abc")
>>> m.group("number")
'123'
# 等价
>>> m.group(1)
'123'贪婪与非贪婪
默认情况下，正则表达式重复匹配时，在使整个表达式能得到匹配的前提下尽可能匹配多的字符，我们称之为贪婪模式，是一种贪得无厌的模式。例如： r"a.*b" 表示匹配 a 开头 b 结尾，中间可以是任意多个字符的字符串，如果用它来匹配 aaabcb，那么它会匹配整个字符串。
>>> re.match(r"a.*b", "aaabcb").group()
'aaabcb'有时，我们希望尽可能少的匹配，怎么办？只需要在量词后面加一个问号" ？"，在保证匹配的情况下尽可能少的匹配，比如刚才的例子，我们只希望匹配 aaab，那么只需要修改正则表达式为 r"a.*?b"
>>> re.match(r"a.*?b", "aaabcb").group()
'aaab'
>>>非贪婪模式在爬虫应用中使用非常频繁。比如之前在公众号「Python之禅」曾写过一篇爬取网站并将其转换为PDF文件的场景，在网页上涉及img标签元素是相对路径的情况，我们需要把它替换成绝对路径
>>> html = '<img src="/images/category.png"><img src="/images/js_framework.png">'
# 非贪婪模式就匹配的两个img标签
# 你可以改成贪婪模式看看可以匹配几个
>>> rex = r'<img.*?src="(.*?)">'
>>> re.findall(rex, html)
['/images/category.png', '/images/js_framework.png']
>>>
>>> def fun(match):
... img_tag = match.group()
... src = match.group(1)
... full_src = "http://foofish.net" + src
... new_img_tag = img_tag.replace(src, full_src)
... return new_img_tag
...
>>> re.sub(rex, fun, html)
<img src="http://foofish.net/images/category.png"><img src="http://foofish.net/images/js_framework.png">sub 函数可以接受一个函数作为替换目标对象，函数返回值用来替换正则表达式匹配的部分，在这里，我把整个img标签定义为一个正则表达式 r''，group() 返回的值是 <img src="/images/category.png">，而 group(1) 的返回值是 /images/category.png，最后，我用 replace 方法把相对路径替换成绝对路径。
到此，你应该对正则表达式有了初步的了解，现在我想你应该能解决文章开篇提的问题了。
正则表达式的基本介绍也到这里告一段落，虽然代码示例中用了re模块中的很多方法，但我还没正式介绍该模块，考虑到文章篇幅，我把这部分放在下篇，下篇将对re的常用方法进行介绍。
总结
以上就是这篇文章的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对脚本之家的支持。