这篇文章给大家分享的是有关Python3爬虫中正则表达式的使用方法的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧。
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1. 实例引入
说了这么多，可能我们对它到底是个什么还是比较模糊，下面就用几个实例来看一下正则表达式的用法。
打开开源中国提供的正则表达式测试工具http://tool.oschina.net/regex/，输入待匹配的文本，然后选择常用的正则表达式，就可以得出相应的匹配结果了。例如，这里输入待匹配的文本如下：
Hello, my phone number is 010-86432100 and email is cqc@cuiqingcai.com, and my website is http://cuiqingcai.com.
这段字符串中包含了一个电话号码和一个电子邮件，接下来就尝试用正则表达式提取出来，如图3-10所示。
图3-10 运行页面
在网页右侧选择“匹配Email地址”，就可以看到下方出现了文本中的E-mail。如果选择“匹配网址URL”，就可以看到下方出现了文本中的URL。是不是非常神奇？
其实，这里就是用了正则表达式匹配，也就是用一定的规则将特定的文本提取出来。比如，电子邮件开头是一段字符串，然后是一个@符号，最后是某个域名，这是有特定的组成格式的。另外，对于URL，开头是协议类型，然后是冒号加双斜线，最后是域名加路径。
对于URL来说，可以用下面的正则表达式匹配：
[a-zA-z]+://[^\s]*
用这个正则表达式去匹配一个字符串，如果这个字符串中包含类似URL的文本，那就会被提取出来。
这个正则表达式看上去是乱糟糟的一团，其实不然，这里面都是有特定的语法规则的。比如，a-z代表匹配任意的小写字母，\s表示匹配任意的空白字符，*就代表匹配前面的字符任意多个，这一长串的正则表达式就是这么多匹配规则的组合。
写好正则表达式后，就可以拿它去一个长字符串里匹配查找了。不论这个字符串里面有什么，只要符合我们写的规则，统统可以找出来。对于网页来说，如果想找出网页源代码里有多少URL，用匹配URL的正则表达式去匹配即可。
上面我们说了几个匹配规则，表3-2列出了常用的匹配规则。
表3-2 常用的匹配规则
看完了之后，可能有点晕晕的吧，不过不用担心，后面我们会详细讲解一些常见规则的用法。
其实正则表达式不是Python独有的，它也可以用在其他编程语言中。但是Python的re库提供了整个正则表达式的实现，利用这个库，可以在Python中使用正则表达式。在Python中写正则表达式几乎都用这个库，下面就来了解它的一些常用方法。
2. match()
这里首先介绍第一个常用的匹配方法——match()，向它传入要匹配的字符串以及正则表达式，就可以检测这个正则表达式是否匹配字符串。
match()方法会尝试从字符串的起始位置匹配正则表达式，如果匹配，就返回匹配成功的结果；如果不匹配，就返回None。示例如下：
import re
content = 'Hello 123 4567 World_This is a Regex Demo'
print(len(content))
result = re.match('^Hello\s\d\d\d\s\d{4}\s\w{10}', content)
print(result)
print(result.group())
print(result.span())运行结果如下：
41 <_sre.SRE_Match object; span=(0, 25), match='Hello 123 4567 World_This'> Hello 123 4567 World_This (0, 25)
这里首先声明了一个字符串，其中包含英文字母、空白字符、数字等。接下来，我们写一个正则表达式：
^Hello\s\d\d\d\s\d{4}\s\w{10}用它来匹配这个长字符串。开头的^是匹配字符串的开头，也就是以Hello开头；然后\s匹配空白字符，用来匹配目标字符串的空格；\d匹配数字，3个\d匹配123；然后再写1个\s匹配空格；后面还有4567，我们其实可以依然用4个\d来匹配，但是这么写比较烦琐，所以后面可以跟{4}以代表匹配前面的规则4次，也就是匹配4个数字；然后后面再紧接1个空白字符，最后\w{10}匹配10个字母及下划线。我们注意到，这里其实并没有把目标字符串匹配完，不过这样依然可以进行匹配，只不过匹配结果短一点而已。
而在match()方法中，第一个参数传入了正则表达式，第二个参数传入了要匹配的字符串。
打印输出结果，可以看到结果是SRE_Match对象，这证明成功匹配。该对象有两个方法：group()方法可以输出匹配到的内容，结果是Hello 123 4567 World_This，这恰好是正则表达式规则所匹配的内容；span()方法可以输出匹配的范围，结果是(0, 25)，这就是匹配到的结果字符串在原字符串中的位置范围。
通过上面的例子，我们基本了解了如何在Python中使用正则表达式来匹配一段文字。
匹配目标
刚才我们用match()方法可以得到匹配到的字符串内容，但是如果想从字符串中提取一部分内容，该怎么办呢？就像最前面的实例一样，从一段文本中提取出邮件或电话号码等内容。
这里可以使用()括号将想提取的子字符串括起来。()实际上标记了一个子表达式的开始和结束位置，被标记的每个子表达式会依次对应每一个分组，调用group()方法传入分组的索引即可获取提取的结果。示例如下：
import re
content = 'Hello 1234567 World_This is a Regex Demo'
result = re.match('^Hello\s(\d+)\sWorld', content)
print(result)
print(result.group())
print(result.group(1))
print(result.span())这里我们想把字符串中的1234567提取出来，此时可以将数字部分的正则表达式用()括起来，然后调用了group(1)获取匹配结果。
运行结果如下：
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 19), match='Hello 1234567 World'> Hello 1234567 World 1234567 (0, 19)
可以看到，我们成功得到了1234567。这里用的是group(1)，它与group()有所不同，后者会输出完整的匹配结果，而前者会输出第一个被()包围的匹配结果。假如正则表达式后面还有()包括的内容，那么可以依次用group(2)、group(3)等来获取。
通用匹配
刚才我们写的正则表达式其实比较复杂，出现空白字符我们就写\s匹配，出现数字我们就用\d匹配，这样的工作量非常大。其实完全没必要这么做，因为还有一个万能匹配可以用，那就是.*（点星）。其中.（点）可以匹配任意字符（除换行符），*（星）代表匹配前面的字符无限次，所以它们组合在一起就可以匹配任意字符了。有了它，我们就不用挨个字符地匹配了。
接着上面的例子，我们可以改写一下正则表达式：
import re
content = 'Hello 123 4567 World_This is a Regex Demo'
result = re.match('^Hello.*Demo$', content)
print(result)
print(result.group())
print(result.span())这里我们将中间部分直接省略，全部用.*来代替，最后加一个结尾字符串就好了。运行结果如下：
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 41), match='Hello 123 4567 World_This is a Regex Demo'> Hello 123 4567 World_This is a Regex Demo (0, 41)
可以看到，group()方法输出了匹配的全部字符串，也就是说我们写的正则表达式匹配到了目标字符串的全部内容；span()方法输出(0, 41)，这是整个字符串的长度。
因此，我们可以使用.*简化正则表达式的书写。
贪婪与非贪婪
使用上面的通用匹配.*时，可能有时候匹配到的并不是我们想要的结果。看下面的例子：
import re
content = 'Hello 1234567 World_This is a Regex Demo'
result = re.match('^He.*(\d+).*Demo$', content)
print(result)
print(result.group(1))这里我们依然想获取中间的数字，所以中间依然写的是(\d+)。而数字两侧由于内容比较杂乱，所以想省略来写，都写成 .*。最后，组成^He.*(\d+).*Demo$，看样子并没有什么问题。我们看下运行结果：
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 40), match='Hello 1234567 World_This is a Regex Demo'> 7
奇怪的事情发生了，我们只得到了7这个数字，这是怎么回事呢？
这里就涉及一个贪婪匹配与非贪婪匹配的问题了。在贪婪匹配下，.*会匹配尽可能多的字符。正则表达式中.*后面是\d+，也就是至少一个数字，并没有指定具体多少个数字，因此，.*就尽可能匹配多的字符，这里就把123456匹配了，给\d+留下一个可满足条件的数字7，最后得到的内容就只有数字7了。
但这很明显会给我们带来很大的不便。有时候，匹配结果会莫名其妙少了一部分内容。其实，这里只需要使用非贪婪匹配就好了。非贪婪匹配的写法是.*?，多了一个?，那么它可以达到怎样的效果？我们再用实例看一下：
import re
content = 'Hello 1234567 World_This is a Regex Demo'
result = re.match('^He.*?(\d+).*Demo$', content)
print(result)
print(result.group(1))这里我们只是将第一个.*改成了.*?，转变为非贪婪匹配。结果如下：
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 40), match='Hello 1234567 World_This is a Regex Demo'> 1234567
此时就可以成功获取1234567了。原因可想而知，贪婪匹配是尽可能匹配多的字符，非贪婪匹配就是尽可能匹配少的字符。当.*?匹配到Hello后面的空白字符时，再往后的字符就是数字了，而\d+恰好可以匹配，那么这里.*?就不再进行匹配，交给\d+去匹配后面的数字。所以这样.*?匹配了尽可能少的字符，\d+的结果就是1234567了。
所以说，在做匹配的时候，字符串中间尽量使用非贪婪匹配，也就是用.*?来代替.*，以免出现匹配结果缺失的情况。
但这里需要注意，如果匹配的结果在字符串结尾，.*?就有可能匹配不到任何内容了，因为它会匹配尽可能少的字符。例如：
import re
content = 'http://weibo.com/comment/kEraCN'
result1 = re.match('http.*?comment/(.*?)', content)
result2 = re.match('http.*?comment/(.*)', content)
print('result1', result1.group(1))
print('result2', result2.group(1))运行结果如下：
result1 result2 kEraCN
可以观察到，.*?没有匹配到任何结果，而.*则尽量匹配多的内容，成功得到了匹配结果。
修饰符
正则表达式可以包含一些可选标志修饰符来控制匹配的模式。修饰符被指定为一个可选的标志。我们用实例来看一下：
import re
content = '''Hello 1234567 World_This
is a Regex Demo
'''
result = re.match('^He.*?(\d+).*?Demo$', content)
print(result.group(1))和上面的例子相仿，我们在字符串中加了换行符，正则表达式还是一样的，用来匹配其中的数字。看一下运行结果：
AttributeError Traceback (most recent call last)in () 5 ''' 6 result = re.match('^He.*?(\d+).*?Demo$', content) ----> 7 print(result.group(1)) AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'
运行直接报错，也就是说正则表达式没有匹配到这个字符串，返回结果为None，而我们又调用了group()方法导致AttributeError。
那么，为什么加了一个换行符，就匹配不到了呢？这是因为\.匹配的是除换行符之外的任意字符，当遇到换行符时，.*?就不能匹配了，所以导致匹配失败。这里只需加一个修饰符re.S，即可修正这个错误：
result = re.match('^He.*?(\d+).*?Demo$', content, re.S)这个修饰符的作用是使.匹配包括换行符在内的所有字符。此时运行结果如下：
1234567
这个re.S在网页匹配中经常用到。因为HTML节点经常会有换行，加上它，就可以匹配节点与节点之间的换行了。
另外，还有一些修饰符，在必要的情况下也可以使用，如表3-3所示。
表3-3 修饰符
在网页匹配中，较为常用的有re.S和re.I。
转义匹配
我们知道正则表达式定义了许多匹配模式，如.匹配除换行符以外的任意字符，但是如果目标字符串里面就包含.，那该怎么办呢？
这里就需要用到转义匹配了，示例如下：
import re
content = '(百度)www.baidu.com'
result = re.match('\(百度\)www\.baidu\.com', content)
print(result)当遇到用于正则匹配模式的特殊字符时，在前面加反斜线转义一下即可。例如.就可以用\.来匹配，运行结果如下：
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 17), match='(百度)www.baidu.com'>
可以看到，这里成功匹配到了原字符串。
这些是写正则表达式常用的几个知识点，熟练掌握它们对后面写正则表达式匹配非常有帮助。
3. search()
前面提到过，match()方法是从字符串的开头开始匹配的，一旦开头不匹配，那么整个匹配就失败了。我们看下面的例子：
import re
content = 'Extra stings Hello 1234567 World_This is a Regex Demo Extra stings'
result = re.match('Hello.*?(\d+).*?Demo', content)
print(result)这里的字符串以Extra开头，但是正则表达式以Hello开头，整个正则表达式是字符串的一部分，但是这样匹配是失败的。运行结果如下：
None
因为match()方法在使用时需要考虑到开头的内容，这在做匹配时并不方便。它更适合用来检测某个字符串是否符合某个正则表达式的规则。
这里就有另外一个方法search()，它在匹配时会扫描整个字符串，然后返回第一个成功匹配的结果。也就是说，正则表达式可以是字符串的一部分，在匹配时，search()方法会依次扫描字符串，直到找到第一个符合规则的字符串，然后返回匹配内容，如果搜索完了还没有找到，就返回None。
我们把上面代码中的match()方法修改成search()，再看下运行结果：
<_sre.SRE_Match object; span=(13, 53), match='Hello 1234567 World_This is a Regex Demo'> 1234567
这时就得到了匹配结果。
因此，为了匹配方便，我们可以尽量使用search()方法。
下面再用几个实例来看看search()方法的用法。
首先，这里有一段待匹配的HTML文本，接下来写几个正则表达式实例来实现相应信息的提取：
