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Python使用正则表达式实现爬虫数据抽取

2020年08月17日 作者：Amo Xiang原文

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） 上海墨鹍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） 上海墨鹍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
"""
# 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） 上海墨鹍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：

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：

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

<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：

  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。

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。

到此这篇关于Python使用正则表达式实现爬虫数据抽取的文章就介绍到这了,更多相关Python 正则表达式数据抽取内容请搜索来客网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持来客网！

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