什么是正则表达式
正则表达式，又称规则表达式（Regular Expression）。正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个规则的文本
正则表达式的作用
- 验证数据的有效性
- 替换文本内容
- 从字符串中提取子字符串
匹配单个字符
| 字符 | 功能 |
|---|---|
| . | 匹配任意1个字符（除了\n） |
| [ ] | 匹配[ ]中列举的字符 |
| \d | 匹配数字，即0-9 |
| \D | 匹配非数字，即不是数字 |
| \s | 匹配空白，即 空格，\t-tab键 \n-换行 |
| \S | 匹配非空白 |
| \w | 匹配单词字符，即a-z、A-Z、0-9、_ |
| \W | 匹配非单词字符 |
匹配多个字符
| 字符 | 功能 |
|---|---|
| * | 匹配前一个字符出现0次或者无限次，即可有可无 |
| + | 匹配前一个字符出现1次或者无限次，即至少有1次 |
| ? | 匹配前一个字符出现1次或者0次，即要么有1次，要么没有 |
| {m} | 匹配前一个字符出现m次 |
| {m,n} | 匹配前一个字符出现从m到n次 |
匹配开头结尾
| 字符 | 功能 |
|---|---|
| ^ | 匹配字符串开头，注意^[4-7] 和 [ ^4-7]（这个是取反）的区别 |
| $ | 匹配字符串结尾 |
re模块
re.match(pattern, string, flags=0)
从头匹配一个符合规则的字符串，从起始位置开始匹配，匹配成功返回一个对象，未匹配成功返回None
- pattern： 正则模型
- string ： 要匹配的字符串
- falgs ： 匹配模式
注：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'$'
match() 方法一旦匹配成功，就是一个match object对象，而match object对象有以下方法：
- group() 返回被 RE 匹配的字符串
- start() 返回匹配开始的位置
- end() 返回匹配结束的位置
- span() 返回一个元组包含匹配 (开始,结束) 的位置
匹配分组
| 字符 | 功能 |
|---|---|
| | | 匹配左右任意一个表达式 |
| (ab) | 将括号中字符作为一个分组 |
\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 |
re模块的高级用法
search,搜索匹配
match()和search()的区别：
match是开头匹配，search是全文搜索
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；
也就是说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。
findall,查找所有,返回列表
re.findall遍历匹配，可以获取字符串中所有匹配的字符串，返回一个列表。
格式：re.findall(pattern, string, flags=0)
sub 将匹配到的数据进行替换
使用re替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
格式：re.sub(pattern, repl, string, count)
split 根据匹配进行切割字符串，并返回一个列表
可以使用re.split来分割字符串，如：re.split(r'\s+', text)；将字符串按空格分割成一个单词列表。
格式：re.split(pattern, string[, maxsplit])
贪婪和非贪婪
Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。
在"*","?","+","{m,n}"后面加上？，使贪婪变成非贪婪。
解决方式：非贪婪操作符“？”，这个操作符可以用在"*","+","?"的后面，要求正则匹配的越少越好。
r的作用
Python中在正则字符串前面加上 ‘r‘ 表示，
让正则中的 '\' 不再具有转义功能(默认为转义)，就是表示原生字含义一个斜杠 \
re.match(r"<([a-zA-Z0-9]*)>.*</\1>", "<html>helloworld</html>")简单爬虫
爬取电影天堂的下载地址
import urllib.request
import re
def down_page():
# 打开网页
respon_data = urllib.request.urlopen("https://www.dy2018.com/2/")
# 解码
respon_decode = respon_data.read().decode("gbk")
# 正则表达式获取下载页面网址
films_data = re.findall(r"<a href=\"(.*)\" class=\"ulink\" title=\"(.*)\">", respon_decode)
# 创建字典存储当前页的电影名和下载页面网址
films_dict = {}
count = 1
# 将电影名和下载页网址从列表中拆包
for films_url, films_name in films_data:
# 拼接下载页面网站
films_url = "https://www.dy2018.com/" + films_url
# 打开下载页面
respon_films_data = urllib.request.urlopen(films_url)
# 解码
respon_deown = respon_films_data.read().decode("gbk")
# 使用正则提取下载地址
down_url = re.search(r">(magnet:.*\.mp4)</a>", respon_deown)
# 将电影名和下载地址存入字典
films_dict[films_name] = down_url.group(1)
print("已爬取第%s个资源" % count)
count += 1
return films_dict
def main():
down_dict = down_page()
for name in down_dict:
print(name, "|", down_dict[name])
if __name__ == '__main__':
main()
运行结果
