爬虫前提——正则表达式语法以及在Python中的使用

正则表达式是用来处理字符串的强大工具，他并不是某种编程云。

正则表达式拥有独立的承受力引擎，不管什么编程语言，正则表达式的语法都是一样的。

正则表达式的匹配过程

1.一次拿出表达式和文本中的字符比较。

2.如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。

3.如果表达式中有两次或便捷，这个过程会稍微有一些不同。

下面举例一些符号

[....]　

字符集（字符类）。对应的位置可以是字符集中任意字符。字符集中的字符可以猪哥列出，也可以给出范围，如[abc]或[a-c]。第一个字符如果是^则表示取反，如果[^abc]表示不是abc的其他字符。所有的特殊字符在字符集中都是去某原有的特殊含义。在字符集中如果是用]、-或^，可以在前面加上转移字符反斜杠\,或把]、-放在第一个字符，把^放在非第一个字符。

预定义字符集（可以写在字符集[....]中）：

\d　　数字：[0-9]

\D　　非数字：[^\d]

\s　　空白符：[<空格>\t\r\n\f\v]

\S　　非空白符：[^\s]

\w　　单词字符：[A-Za-z0-9_]

\W　　飞单词字符：[^\w]

数量词（用在字符或（...）之后）

*　　匹配前一个字符0或无限次

+　　匹配前一个次1次或无限次

？　　匹配前一个次0次或1次

{m}　　匹配前一个字符m次

{m,n}　　匹配前一个字符m至n次（多于n次则失败）

　　　　m和n可以省略：若省略m，则匹配0至n次；若省略n，则匹配m至无限次

边界匹配（不消耗待匹配字符串中的字符）

^　　匹配字符串开头。在多行模式中匹配每一行的开头。

$　　匹配字符串末尾。在多行模时匹配每一行的末尾。

\A　　仅匹配字符串开头。

\Z　　仅匹配字符串末尾。

\b　　匹配\w和\W之间

\B　　[^\B]

逻辑、分组：

|　　代表左右表达式任意匹配一个。（类比于C语言的或语句，它总是先匹配左边的表达式，一旦成功匹配则跳过匹配右边的表达式。如果|没有被包括在()中，则它的范围是整个正则表达式。）

(...)　　被括起来的表达式将作为分组，从表达式左边开始没遇到一个分组的左括号'('，编号+1.另外，分数表达式作为一个整体，可以后街数量词。表达式中仅在该组中有效。

(?P<name>...)　　分组，除了原有的编号外再指定一个额外的别名。

\<number>　　引用编号为<number>分组匹配到的字符串。

(?P=name)　　引用别名为<name>的分组匹配到的字符串。

特殊构造（不作为分组）：

(?:...)　　(...)的不分组版本，用于食用'|'或后接数量词。

(?iLmsux)　　iLmsux的每个字符代表一个匹配模式，只能用在正则表达式的开头，可选多个。

(?#...)　　#后的内容将作为注释被忽略。

(?=...)　　之后的字符串内容需要匹配表达式才能成功匹配。不消耗字符串内容。

(?!...)　　之后的字符串内容需要不匹配表达式才能成功匹配。不消耗字符串。

(?<=...)　　之前的字符串内容需要匹配表达式才能成功匹配。不消耗字符串内容。

(?<!...)　　之前的字符串内容需要不匹配表达式才能成功匹配。不消耗字符串内容。

(?(id/name)yes-pattern|no-pattern)　　如果编号为id/别名为name的组匹配到字符串，则需要匹配yes-pattern，否则需要匹配no-=attern。[no-pattern]可省略。

数量词的贪婪模式与非贪婪模式

正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。

贪婪模式：总是尝试撇皮尽可能多的字符；（Python里数量词默认是贪婪的）

非贪婪模式：总是尝试匹配尽可能少的字符。（在贪婪模式的*或+后加上?，就变成了非贪婪模式）

python中如何使用正则表达式

python中是通过一个叫"re"的包来支持正则表达式。

结果如下：

我们来分析一下pattern = re.compile(r'\d+\.\d*') 这个语句:

\d表示数字[0-9]

+表示重复出现上一次匹配的1次或n次

\.表示字符‘.’

*表示重复出现上一次匹配的0次或n次

r实际上是python告诉编译器这个字符串中的全部转义字符失效，按照原始字符串处理。

所以\d+.\d*实际上是表示匹配一些小数的规则。然而这个表达式并不能正确匹配所有的小数，比如'0.'这样的字符也会被匹配，举这个例子纯粹是为了多讲几个符号。

由于我们已经建立好了一个能够匹配'\d+.\d*'规则的pattern对象。

通过pattern的findall方法就能够匹配到我们想要的字符串。

返回的是一个字符串列表[]。