[Python]网络爬虫（七）：Python中的正则表达式教程

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<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。

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()  
   
### 

2.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()  
   
### 

3.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 4

6.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<id>、\g<name>引用分组，但不能使用编号0。
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^_^

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