写爬虫，怎么可以不会正则呢？

作者 | 丹枫无迹 

来源 | 大龄码农的Python之路（ID:gl-1573）

导读：正则在各语言中的使用是有差异的，本文以 Python 3 为基础。本文主要讲述的是正则的语法，对于 re 模块不做过多描述，只会对一些特殊地方做提示。

很多人觉得正则很难，在我看来，这些人一定是没有用心。其实正则很简单，根据二八原则，我们只需要懂 20% 的内容就可以解决 80% 的问题了。我曾经有几年几乎每天都跟正则打交道，刚接手项目的时候我对正则也是一无所知，花半小时百度了一下，然后写了几个 demo，就开始正式接手了。三年多时间，我用到的正则鲜有超出我最初半小时百度到的知识的。

1、正则基础

1.1、基础语法

（1）常用元字符

（2）限定词（又叫量词）

（3）常用反义词

（4）字符族

以上便是正则的基础内容，下面来写两个例子看下：

s = '123abc你好'
re.search('\d+', s).group()
re.search('\w+', s).group()

结果：

123
123abc你好

是不是很简单？

1.2、修饰符

修饰符在各语言中也是有差异的。

Python 中的修饰符：

（1）re.A

修饰符 A 使 \w 只匹配 ASCII 字符，\W 匹配非 ASCII 字符。

s = '123abc你好'
re.search('\w+', s, re.A).group()
re.search('\W+', s, re.A).group()

结果：

123abc
你好

但是描述中还有 \d 和 \D，数字不都是 ASCII 字符吗？这是什么意思？别忘了，还有 全角和半角！

s = '０１２３４５６７８９'    # 全角数字
re.search('\d+', s, re.U).group()

结果：

０１２３４５６７８９

（2）re.M

多行匹配的模式其实也不常用，很少有一行行规整的数据。

s = 'aaa\r\nbbb\r\nccc'

re.findall('^[\s\w]*?$', s)
re.findall('^[\s\w]*?$', s, re.M)

结果：

['aaa\r\nbbb\r\nccc']        # 单行模式
['aaa\r', 'bbb\r', 'ccc']    # 多行模式

（3）re.S

这个简单，直接看个例子。

s = 'aaa\r\nbbb\r\nccc'

re.findall('^.*', s)
re.findall('^.*', s, re.S)

结果：

['aaa\r']
['aaa\r\nbbb\r\nccc']

（4）re.X

用法如下：

rc = re.compile(r"""
\d+ # 匹配数字
# 和字母
[a-zA-Z]+
""", re.X)
rc.search('123abc').group()

结果：

123abc

注意，用了 X 修饰符后，正则中的所有空格会被忽略，包括正则里面的原本有用的空格。如果正则中有需要使用空格，只能用 \s 代替。

（5）(?aiLmsux)

修饰符不仅可以代码中指定，也可以在正则中指定。(?aiLmsux) 表示了以上所有的修饰符，具体用的时候需要哪个就在 ? 后面加上对应的字母，示例如下，(?a) 和 re.A 效果是一样的：

s = '123abc你好'
re.search('(?a)\w+', s).group()
re.search('\w+', s, re.A).group()

结果是一样的：

123abc
123abc

1.3、贪婪与懒惰

当正则表达式中包含能接受重复的限定符时，通常的行为是（在使整个表达式能得到匹配的前提下）匹配尽可能多的字符。

s = 'aabab'
re.search('a.*b', s).group()    # 这就是贪婪
re.search('a.*?b', s).group()   # 这就是懒惰

结果：

aabab
aab

简单来说：

• 所谓贪婪，就是尽可能 多 的匹配；

• 所谓懒惰，就是尽可能 少 的匹配。

• *、+、{n,} 这些表达式属于贪婪；

• *?、+?、{n,}? 这些表达式就是懒惰（在贪婪的基础上加上 ?）。

2、正则进阶

2.1、捕获分组

注意：在其他语言或者网上的一些正则工具中，分组命名的语法是 (?<name>exp) 或 (?'name'exp)，但在 Python 里，这样写会报错：This named group syntax is not supported in this regex dialect。Python 中正确的写法是：(?P<name>exp)

示例一：

分组可以让我们用一条正则提取出多个信息，例如：

s = '姓名：张三；性别：男；电话：138123456789'
m = re.search('姓名[:：](\w+).*?电话[:：](\d{11})', s)
if m:
    name = m.group(1)
    phone = m.group(2)
    print(f'name:{name}, phone:{phone}')

结果：

name:张三, phone:[phone]

示例二：

(?P<name>exp) 有时还是会用到的， (?P=name) 则很少情况下会用到。我想了一个 (?P=name) 的使用示例，给大家看下效果：

s = '''
<name>张三</name>
<age>30</age>
<phone>138123456789</phone>
'''

pattern = r'<(?P<name>.*?)>(.*?)</(?P=name)>'
It = re.findall(pattern, s)

结果：

[('name', '张三'), ('age', '30'), ('phone', '138123456789')]

2.2、零宽断言

注意：正则中常用的前项界定 (?<=exp) 和前项否定界定 (?<!exp) 在 Python 中可能会报错：look-behind requires fixed-width pattern，原因是 python 中 前项界定的表达式必须是定长的，看如下示例：

(?<=aaa)        # 正确
(?<=aaa|bbb)    # 正确
(?<=aaa|bb)     # 错误
(?<=\d+)        # 错误
(?<=\d{3})      # 正确

2.3、条件匹配

这大概是最复杂的正则表达式了。语法如下：

此语法极少用到，印象中只用过一次。

以下示例的要求是：如果以 _ 开头，则以字母结尾，否则以数字结尾。

s1 = '_abcd'
s2 = 'abc1'

pattern = '(_)?[a-zA-Z]+(?(1)[a-zA-Z]|\d)'

re.search(pattern, s1).group()
re.search(pattern, s2).group()

结果：

_abcd
abc1

2.4、findall

Python 中的 re.findall 是个比较特别的方法（之所以说它特别，是跟我常用的 C# 做比较，在没看注释之前我想当然的掉坑里去了）。我们看这个方法的官方注释：

Return a list of all non-overlapping matches in the string.

If one or more capturing groups are present in the pattern, return 
a list of groups; this will be a list of tuples if the pattern 
has more than one group.

Empty matches are included in the result.

简单来说，就是

• 如果没有分组，则返回整条正则匹配结果的列表；

• 如果有 1 个分组，则返回分组匹配到的结果的列表；

• 如果有多个分组，则返回分组匹配到的结果的元组的列表。

看下面的例子：

s = 'aaa123bbb456ccc'

re.findall('[a-z]+\d+', s)          # 不包含分组
re.findall('[a-z]+(\d+)', s)        # 包含一个分组
re.findall('([a-z]+(\d+))', s)      # 包含多个分组
re.findall('(?:[a-z]+(\d+))', s)    # ?: 不捕获分组匹配结果

结果：

['aaa123', 'bbb456']
['123', '456']
[('aaa123', '123'), ('bbb456', '456')]
['123', '456']

零宽断言中讲到 Python 中前项界定必须是定长的，这很不方便，但是配合 findall 有分组时只取分组结果的特性，就可以模拟出非定长前项界定的效果了。

结语

其实正则就像是一个数学公式，会背公式不一定会做题。但其实这公式一点也不难，至少比学校里学的数学简单多了，多练习几次也就会了。

(*本文是Python大本营转载文章，转载请联系原作者)

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