Python使用正则表达式实现爬虫数据抽取

1. 为什么要使用正则表达式?

首先，大家来看一个例子。一个文本文件里面存储了一些市场职位信息，格式如下所示：

Python3 高级开发工程师上海互教教育科技有限公司上海-浦东新区2万/月02-18满员
测试开发工程师（C++/python）上海墨?数码科技有限公司上海-浦东新区2.5万/每月02-18未满员
Python3 开发工程师上海德拓信息技术股份有限公司上海-徐汇区1.3万/每月02-18剩余11人
测试开发工程师（Python）赫里普（上海）信息科技有限公司上海-浦东新区1.1万/每月02-18剩余5人
Python高级开发工程师上海行动教育科技股份有限公司上海-闵行区2.8万/月02-18剩余255人
python开发工程师上海优似腾软件开发有限公司上海-浦东新区2.5万/每月02-18满员

现在，我们需要编写一个程序，从这些文本里面抓取所有职位的薪资。获取结果如下所示：

2
2.5
1.3
1.1
2.8
2.5

怎么做？大家可以先自己思考一下。这是典型的字符串处理。分析这里面的规律，可以发现，薪资的数字后面都有关键字万/月或者万/每月。根据我们学过的知识，我们不难写出下面的代码：

html_str = """
 Python3 高级开发工程师 上海互教教育科技有限公司上海-浦东新区2万/月02-18满员
 测试开发工程师（C++/python） 上海墨?数码科技有限公司上海-浦东新区2.5万/每月02-18未满员
 Python3 开发工程师 上海德拓信息技术股份有限公司上海-徐汇区1.3万/每月02-18剩余11人
 测试开发工程师（Python） 赫里普（上海）信息科技有限公司上海-浦东新区1.1万/每月02-18剩余5人
 Python高级开发工程师 上海行动教育科技股份有限公司上海-闵行区2.8万/月02-18剩余255人
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"""
# 将字符串html_str中每一行的数据提取出来存入到一个列表中
position_info_list = html_str.splitlines()
for position_info in position_info_list: # 遍历
 if position_info: # 判断是否有数据
  # 查找万/月或者是万/每月的索引
  idx = position_info.find("万/月") if position_info.find("万/月") != -1 else position_info.find("万/每月")
  end_pos = idx # 记录结束位置
  if idx == -1:
   continue # 上面两种都没找到
  find_start = idx - 1 # 记录万字前的位置
  while position_info[find_start].isdigit() or position_info[find_start] == ".":
   find_start -= 1
  start_pos = find_start + 1 # 开始位置
  print(position_info[start_pos: end_pos]) # 切片获取薪资

运行一下，发现完全可以。如图所示：

在你高兴完之后，我们再看看写的代码。怎么样？太麻烦了，是不是。为了从每行获取薪资对应的数字，我们可是写了不少行代码。这种从字符串中搜索出某种特征的子串有没有更简单的方法呢？解决方案就是我们今天要介绍的正则表达式。如果我们使用正则表达式，代码可以这样：

import re

html_str = """
 Python3 高级开发工程师 上海互教教育科技有限公司上海-浦东新区2万/月02-18满员
 测试开发工程师（C++/python） 上海墨?数码科技有限公司上海-浦东新区2.5万/每月02-18未满员
 Python3 开发工程师 上海德拓信息技术股份有限公司上海-徐汇区1.3万/每月02-18剩余11人
 测试开发工程师（Python） 赫里普（上海）信息科技有限公司上海-浦东新区1.1万/每月02-18剩余5人
 Python高级开发工程师 上海行动教育科技股份有限公司上海-闵行区2.8万/月02-18剩余255人
 python开发工程师 上海优似腾软件开发有限公司上海-浦东新区2.5万/每月02-18满员
"""
salary_list = re.findall(r"([\d.]+)万/每?月", html_str)
for salary in salary_list:
 print(salary)

运行一下看看，结果是一样的。但是代码却简单多了。从上面的例子可以看出，用正则表达式关键的地方在于如何写出正确的表达式语法。正则表达式非常强大，语法非常复杂，如果你英文阅读能力还可以，那太好了，点击这里，参考Python官方文档里面的描述。具体的使用细节包括语法都在里面。本文会给大家介绍一些常见的正则表达式语法。

2. 什么是正则表达式?

在处理字符串时，经常会有查找符合某些复杂规则的字符串的需求。正则表达式就是用于描述这些规则的工具。换句话说，正则表达式就是记录文本规则的代码。对于接触过DOS/终端的用户来说，如果想匹配当前文件夹下所有的文本文件，可以输入dir *.txt/ls *.txt命令，按<Enter>键后，所有.txt文件将会被列出来。这里的*.txt即可理解为一个简单的正则表达式。

在数据库中使用正则表达式，如图所示：

3. re模块操作

Python提供了re模块，用于实现正则表达式的操作。在实现时，可以使用re模块提供的方法search()、 match()、findall()等进行字符串处理，也可以先使用re模块的compile()方法将模式字符串转换为正则表达式对象，然后再使用该正则表达式对象的相关方法来操作字符串。re模块在使用时，需要先应用import语句引入，具体代码如下:

import re

这里因为我们还没有学习匹配的规则，所以先学习一下match方法，其他的方法在本文末尾讲解。match()方法用于从字符串的开始处进行匹配，如果在起始位置匹配成功，则返回Match对象，否则返回None，语法格式如下:

re.match(pattern, string, [flags] )
参数说明：
1. pattern：表示模式字符串，由要匹配的正则表达式转换而来。
2. string：表示要匹配的字符串。
3. flags：可选参数，表示标志位，用于控制匹配方式，如是否区分字母大小写。

常用的flags如下表所示：

标志	说明
A 或ASCII	对于\w、\W、\b、\B、\d、\D、\s和\S只进行ASCII匹配(仅适用于Python 3.x)
I或IGNORECASE	执行不区分字母大小写的匹配
M或MULTILINE	将^和$用于包括整个字符串的开始和结尾的每一行(默认情况下，仅适用于整个字符串的开始和结尾处)
S或DOTALL	使用(.)字符匹配所有字符，包括换行符
X或VERBOSE	忽略模式字符串中未转义的空格和注释

例如，匹配字符串是否以amo_开头，不区分字母大小写，代码如下：

从上面的执行结果中可以看出，字符串Amo_cool是以amo_开头，所以返回一个Match对象，而字符串外貌描述 Amo_ cool不是以amo_开头，将返回None。这是因为match()方法从字符串的开始位置开始匹配，当第一个字母不符合条件时，则不再进行匹配，直接返回None。Match对象中包含了匹配值的位置和匹配数据。其中，要获取匹配值的起始位置可以使用Match对象的start() 方法 要获取匹配值的结束位置可以使用end()方法 通过span()方法可以返回匹配位置的元组通过string属性可以获取要匹配的字符串。例如下面的代码:

import re

pattern = r"amo_" # 模式字符串
str1 = "Amo_cool amo_cool" # 要匹配的字符串
match = re.match(pattern, str1, re.I) # 匹配字符串 不区分大小写
print(f"匹配值的起始位置: {match.start()}")
print(f"匹配值的结束位置: {match.end()}")
print(f"匹配位置的元组: {match.span()}")
print(f"要匹配的字符串: {match.string}")
print(f"匹配数据: {match.group()}"

运行结果如图所示：

Python中字符串前面加上r表示原生字符串，与大多数编程语言相同，正则表达式里使用\作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符\，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠\：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，有了原生字符串，你再也不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观。如图所示：

4. 匹配单个字符

在上一小节中，了解到通过re模块能够完成使用正则表达式来匹配字符串。本小节，将要讲解正则表达式的单字符匹配，具体的规则，如下所示：

实例	描述
.	匹配除"\n"之外的任何单个字符。要匹配包括"\n"在内的任何字符，请使用"[.\n]"模式。
\d	匹配一个数字字符。等价于 [0-9]。
\D	匹配一个非数字字符。等价于 [^0-9]。
\s	匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等等。等价于[ \f\n\r\t\v]。
\S	匹配任何非空白字符。等价于 [^ \f\n\r\t\v]。
\w	匹配包括下划线的任何单词字符。等价于"[A-Za-z0-9_]"。
\W	匹配任何非单词字符。等价于"[^A-Za-z0-9_]"。
[…]	用来表示一组字符，单独列出：[amk] 匹配 ‘a'，‘m'或'k'
[^…]	不在[]中的字符：[^abc] 匹配除了a,b,c之外的字符。
^	匹配字符串的开头
$	匹配字符串的结尾

例子如下：

5. 匹配多个字符

匹配多个字符的相关格式：

实例	描述
re*	匹配0个或多个的表达式。
re+	匹配1个或多个的表达式。
re?	匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段，非贪婪方式。
re{n}	匹配n个前面表达式。例如，o{2}不能匹配Bob中的o，但是能匹配food中的两个o。
re{n,}	精确匹配n个前面表达式。例如，o{2,}不能匹配Bob中的o，但能匹配foooood中的所有o。o{1,}等价于o+。o{0,}则等价于o*。
re{n,m}	匹配 n 到 m 次由前面的正则表达式定义的片段，贪婪方式

例子如下：

6. 匹配分组

实例	描述
a\|b	匹配a或b
(re)	匹配括号内的表达式，也表示一个组
\num	引用分组num匹配到的字符串
(?P<name>)	分组起别名
(?P=name)	引用别名为name分组匹配到的字符串

练习1：匹配出0-100之间的数字

result = re.match(r"[1-9]?\d$|100", "70").group()

练习2：匹配出163、126、qq、sina邮箱
要求：可使用英文小写 数字 下划线，下划线不能在首尾且@符号之前有4到16位字符

result = re.match(r"^[a-z0-9][a-z0-9_]{2,14}[a-z0-9]@(163|126|qq|sina)\.com$", "test@sina.com").group()

练习3：匹配出<html><body>amo666</body></html>

import re

str1 = "<html><body>amo666</body></html>"
pattern1 = r"<([a-zA-Z]*)><([a-zA-Z]*)>.*</\2></\1>"
match_obj1 = re.match(pattern1, str1)
print(match_obj1.group())
pattern2 = r"<(?P<name1>[a-zA-Z]*)><(?P<name2>[a-zA-Z]*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>"
match_obj2 = re.match(pattern2, str1)
print(match_obj2.group())

执行结果如下：

<html><body>amo666</body></html>
<html><body>amo666</body></html>

7. re模块的高级用法

7.1 使用search()方法进行匹配

search()方法用于在整个字符串中搜索第一个匹配的值，如果匹配成功，则返回Match对象，否则返回None，语法格式如下:

re. search(pattern, string, [flags])

参数说明：

pattern：表示模式字符串，由要匹配的正则表达式转换而来。
string：表示要匹配的字符串。
flags：可选参数，表示标志位，用于控制匹配方式，如是否区分字母大小写。

例如，搜索第一个以amo_开头的字符串，不区分字母大小写，代码如下:

import re

match_obj1 = re.search(r"amo_\w+", "Amo_SHOP amo_shop", re.I)
print(match_obj1)
match_obj2 = re.search(r"amo_\w+", "项目名称Amo_SHOP amo_shop", re.I)
print(match_obj2)

执行结果如下：

从上面的运行结果中可以看出，search()方法不仅仅是在字符串的起始位置搜索，其他位置有符合的匹配也可以。

7.2 使用findall()方法进行匹配

findall()方法用于在整个字符串中搜索所有符合正则表达式的字符串，并以列表的形式返回。如果匹配成功，则返回包含匹配结构的列表，否则返回空列表。其语法格式如下:

re. findall(pattern, string, [flags])

参数说明：

pattern：表示模式字符串，由要匹配的正则表达式转换而来。
string：表示要匹配的字符串。
flags：可选参数，表示标志位，用于控制匹配方式，如是否区分字母大小写。

例如，搜索以amo_开头的字符串，不区分字母大小写，代码如下:

import re

result1 = re.findall(r"amo_\w+", "Amo_SHOP amo_shop", re.I)
print(result1)
result2 = re.findall(r"amo_\w+", "项目名称Amo_SHOP amo_shop")
print(result2)

执行结果如下：

如果在指定的模式字符串中，包含分组，则返回与分组匹配的文本列表。例如：

import re

result1 = re.findall(r"[1-9]{1,3}(\.[0-9]{1,3}){3}", "127.0.0.1 192.168.31.157")
print(result1)

上面的代码的执行结果如下：

['.1', '.157']

从上面的结果中可以看出，并没有得到匹配的IP地址，这是因为在模式字符串中出现了分组，所以得到的结果是根据分组进行匹配的结果，即(\.[0一9]{1,3})匹配的结果。如果想获取整个模式字符串的匹配，可以将整个模式字符串使用一对小括号进行分组，然后在获取结果时，只取返回值列表的每个元素(是一个元组)的第1个元素。代码如下：

import re

str1 = "127.0.0.1 192.168.31.157"
result1 = re.findall(r"([1-9]{1,3}(\.[0-9]{1,3}){3})", str1)
for item in result1:
 print(item[0])

执行结果如下：

127.0.0.1
192.168.31.157

7.3 替换字符串

sub()方法用于实现字符串替换，语法格式如下:

re. sub( pattern, repl, string, count, flags)

参数说明：

pattern：表示模式字符串，由要匹配的正则表达式转换而来。
repl: 表示替换的字符串。
string：表示要被查找替换的原始字符串。
count：可选参数，表示模式匹配后替换的最大次数，默认值为0,表示替换所有的匹配。
flags：可选参数，表示标志位，用于控制匹配方式，如是否区分字母大小写。

例如，隐藏中奖信息中的手机号码，代码如下：

import re

pattern = r"1[34578]\d{9}"
str1 = "中奖号码为: 84978981 联系电话为: 13611111111"
result = re.sub(pattern, "1XXXXXXXXXX", str1)
print(result)

执行结果如下：

中奖号码为: 84978981 联系电话为: 1XXXXXXXXXX

7.4 使用正则表达式分割字符串

split()方法用于实现根据正则表达式分割字符串，并以列表的形式返回，其作用与字符串对象的split()方法类似，所不同的就是分割字符由模式字符串指定。语法格式如下:

re.split(pattern, string, [maxsplit], [flags])

参数说明：

pattern：表示模式字符串，由要匹配的正则表达式转换而来。
string：表示要匹配的字符串。
maxsplit：可选参数，表示最大的拆分次数。
flags：可选参数，表示标志位，用于控制匹配方式，如是否区分字母大小写。

例如，从给定的URL地址中提取出请求地址和各个参数，代码如下:

import re

pattern = r"[?|&]"
url = "https://study.163.com/courses-search?keyword=python&username=amo"
result = re.split(pattern, url)
print(result)

执行结果如下：

['https://study.163.com/courses-search', 'keyword=python', 'username=amo']

关于正则表达式的贪婪和非贪婪 可以点击这里正则表达式的贪婪模式与非贪婪模式参考。

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