python3爬虫之入门基础和正则表达式

前面的python3入门系列基本上也对python入了门，从这章起就开始介绍下python的爬虫教程，拿出来给大家分享；爬虫说的简单，就是去抓取网路的数据进行分析处理；这章主要入门，了解几个爬虫的小测试，以及对爬虫用到的工具介绍，比如集合，队列，正则表达式；

用python抓取指定页面：

代码如下：

import urllib.request
url= "http://www.baidu.com"
data = urllib.request.urlopen(url).read()#
data = data.decode('UTF-8')
print(data)

urllib.request.urlopen(url) 官方文档 返回一个 http.client.HTTPResponse 对象, 这个对象又用到的read()方法;返回数据；这个函数返回一个 http.client.HTTPResponse 对象, 这个对象又有各种方法, 比如我们用到的read()方法；

查找可变网址：

import urllib
import urllib.request
data={}
data['word']='one peace'
url_values=urllib.parse.urlencode(data)
url="http://www.baidu.com/s?"
full_url=url+url_values
a = urllib.request.urlopen(full_url)
data=a.read()
data=data.decode('UTF-8')
print(data)
##打印出网址：
a.geturl()

data是一个字典, 然后通过urllib.parse.urlencode()来将data转换为 ‘word=one+peace'的字符串, 最后和url合并为full_url

python正则表达式介绍：

队列 介绍

在爬虫的程序中用到了广度优先级算法，该算法用到了数据结构，当然你用list也可以实现队列，但是效率不高。现在在此处介绍下：在容器中有队列：collection.deque

#队列简单测试：
from collections import deque
queue=deque(["peace","rong","sisi"])
queue.append("nick")
queue.append("pishi")
print(queue.popleft())
print(queue.popleft())
print(queue)

集合介绍：

在爬虫程序中, 为了不重复爬那些已经爬过的网站, 我们需要把爬过的页面的url放进集合中, 在每一次要爬某一个url之前, 先看看集合里面是否已经存在. 如果已经存在, 我们就跳过这个url; 如果不存在, 我们先把url放入集合中, 然后再去爬这个页面.

Python 还 包 含 了 一 个 数 据 类 型—— set ( 集 合 ) 。 集 合 是 一 个 无 序 不 重 复 元素 的 集 。 基 本 功 能 包 括 关 系 测 试 和 消 除 重 复 元 素 。 集 合 对 象 还 支 持 union( 联合),intersection(交),difference(差)和 sysmmetric difference(对称差集)等数学运算。

大括号或 set() 函数可以用来创建集合。 注意:想要创建空集合,你必须使用set() 而不是 {} 。{}用于创建空字典；

集合的创建演示如下：

 a={"peace","peace","rong","rong","nick"}
  print(a)
  "peace" in  a
  b=set(["peace","peace","rong","rong"])
  print(b)
  #演示联合
  print(a|b)
  #演示交
  print(a&b)
  #演示差
  print(a-b)
  #对称差集
  print(a^b)
#输出： 
{'peace', 'rong', 'nick'}
{'peace', 'rong'}
{'peace', 'rong', 'nick'}
{'peace', 'rong'}
{'nick'}
{'nick'}

正则表达式

在爬虫时收集回来的一般是字符流，我们要从中挑选出url就要求有简单的字符串处理能力，而用正则表达式可以轻松的完成这一任务；

正则表达式的步骤：1，正则表达式的编译 2，正则表达式匹配字符串 3，结果的处理

下图列出了正则表达式的语法：

在pytho中使用正则表达式，需要引入re模块；下面介绍下该模块中的一些方法；

1.compile和match

re模块中compile用于生成pattern的对象，再通过调用pattern实例的match方法处理文本最终获得match实例；通过使用match获得信息；

import re

# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r'rlovep')
# 使用Pattern匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None
m = pattern.match('rlovep.com')
if m:
# 使用Match获得分组信息
  print(m.group())
### 输出 ###
# rlovep
re.compile(strPattern[, flag]):

这个方法是Pattern类的工厂方法，用于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern对象。 第二个参数flag是匹配模式，取值可以使用按位或运算符'|'表示同时生效，比如re.I | re.M。另外，你也可以在regex字符串中指定模式，比如re.compile('pattern', re.I | re.M)与re.compile('(?im)pattern')是等价的。

可选值有：

re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）

M(MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）

S(DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为

L(LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定

U(UNICODE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S \d \D 取决于unicode定义的字符属性

X(VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。

Match:Match对象是一次匹配的结果，包含了很多关于此次匹配的信息，可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。

属性：

string: 匹配时使用的文本。
re: 匹配时使用的Pattern对象。
pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为None。
lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为None。

方法：

group([group1, …]):
获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名；编号0代表整个匹配的子串；不填写参数时，返回group(0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。
groups([default]):
以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。
groupdict([default]):
返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典，没有别名的组不包含在内。default含义同上。
start([group]):
返回指定的组截获的子串在string中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group默认值为0。
end([group]):
返回指定的组截获的子串在string中的结束索引（子串最后一个字符的索引+1）。group默认值为0。
span([group]):
返回(start(group), end(group))。
expand(template):
将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g<id>、 \g<name>引用分组，但不能使用编号0。\id与\g<id>是等价的；但\10将被认为是第10个分组，如果你想表达 \1之后是字符'0'，只能使用\g<1>0。
pattern:Pattern对象是一个编译好的正则表达式，通过Pattern提供的一系列方法可以对文本进行匹配查找。

Pattern不能直接实例化，必须使用re.compile()进行构造。

Pattern提供了几个可读属性用于获取表达式的相关信息：

pattern: 编译时用的表达式字符串。
flags: 编译时用的匹配模式。数字形式。
groups: 表达式中分组的数量。
groupindex: 以表达式中有别名的组的别名为键、以该组对应的编号为值的字典，没有别名的组不包含在内。
实例方法[ | re模块方法]：

match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags]):
这个方法将从string的pos下标处起尝试匹配pattern；如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；如果匹配过程中pattern无法匹配，或者匹配未结束就已到达endpos，则返回None。
pos和endpos的默认值分别为0和len(string)；re.match()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。
注意：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'$'。
search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]):
这个方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。从string的pos下标处起尝试匹配pattern，如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；若无法匹配，则将pos加1重新尝试匹配；直到pos=endpos时仍无法匹配则返回None。 pos和endpos的默认值分别为0和len(string))；re.search()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。
split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit]):
按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。
findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags]):
搜索string，以列表形式返回全部能匹配的子串。
finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags]):
搜索string，返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match对象）的迭代器。
sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count]):
使用repl替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。 当repl是一个字符串时，可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分组，但不能使用编号0。 当repl是一个方法时，这个方法应当只接受一个参数（Match对象），并返回一个字符串用于替换（返回的字符串中不能再引用分组）。 count用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。
subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]):
返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。

2.re.match(pattern, string, flags=0)

函数参数说明：

我们可以使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

演示如下：

#re.match.
import re
print(re.match("rlovep","rlovep.com"))##匹配rlovep
print(re.match("rlovep","rlovep.com").span())##从开头匹配rlovep
print(re.match("com","http://rlovep.com"))##不再起始位置不能匹配成功
##输出：
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='rlovep'>
(0, 6)
None

实例二：使用group

import re
line = "This is my blog"
#匹配含有is的字符串
matchObj = re.match( r'(.*) is (.*?) .*', line, re.M|re.I)
#使用了组输出：当group不带参数是将整个匹配成功的输出
#当带参数为1时匹配的是最外层左边包括的第一个括号，一次类推；
if matchObj:
 print ("matchObj.group() : ", matchObj.group())#匹配整个
 print ("matchObj.group(1) : ", matchObj.group(1))#匹配的第一个括号
 print ("matchObj.group(2) : ", matchObj.group(2))#匹配的第二个括号
else:
 print ("No match!!")
#输出：
matchObj.group() : This is my blog
matchObj.group(1) : This
matchObj.group(2) : my

3.re.search方法

re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。

函数语法：

re.search(pattern, string, flags=0)

函数参数说明：

我们可以使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

实例一：

import re
print(re.search("rlovep","rlovep.com").span())
print(re.search("com","http://rlovep.com").span())
#输出：
import re
print(re.search("rlovep","rlovep.com").span())
print(re.search("com","http://rlovep.com").span())

实例二：

import re
line = "This is my blog"
#匹配含有is的字符串
matchObj = re.search( r'(.*) is (.*?) .*', line, re.M|re.I)
#使用了组输出：当group不带参数是将整个匹配成功的输出
#当带参数为1时匹配的是最外层左边包括的第一个括号，一次类推；
if matchObj:
 print ("matchObj.group() : ", matchObj.group())#匹配整个
 print ("matchObj.group(1) : ", matchObj.group(1))#匹配的第一个括号
 print ("matchObj.group(2) : ", matchObj.group(2))#匹配的第二个括号
else:
 print ("No match!!")
#输出：
matchObj.group() : This is my blog
matchObj.group(1) : This
matchObj.group(2) : my

search和match区别：re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None；而re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配。

python爬虫小试牛刀

利用python抓取页面中所有的http协议的链接，并递归抓取子页面的链接。使用了集合和队列；此去爬的是我的网站，第一版很多bug；代码如下：

import re
import urllib.request
import urllib
from collections import deque
#使用队列存放url 
queue = deque()
>前面的python3入门系列基本上也对python入了门，从这章起就开始介绍下python的爬虫教程，拿出来给大家分享；爬虫说的简单，就是去抓取网路的数据进行分析处理；这章主要入门，了解几个爬虫的小测试，以及对爬虫用到的工具介绍，比如集合，队列，正则表达式；
<!--more-->
#使用visited防止重复爬同一页面
visited = set()
url = 'http://rlovep.com' # 入口页面, 可以换成别的
 #入队最初的页面
queue.append(url)
cnt = 0
while queue:
 url = queue.popleft() # 队首元素出队
 visited |= {url} # 标记为已访问
 print('已经抓取: ' + str(cnt) + '  正在抓取 <--- ' + url)
 cnt += 1
 #抓取页面
 urlop = urllib.request.urlopen(url)
 #判断是否为html页面
 if 'html' not in urlop.getheader('Content-Type'):
  continue
 # 避免程序异常中止, 用try..catch处理异常
 try:
  #转换为utf-8码
  data = urlop.read().decode('utf-8')
 except:
  continue
 # 正则表达式提取页面中所有队列, 并判断是否已经访问过, 然后加入待爬队列
 linkre = re.compile("href=['\"]([^\"'>]*?)['\"].*?")
 for x in linkre.findall(data):##返回所有有匹配的列表
  if 'http' in x and x not in visited:##判断是否为http协议链接，并判断是否抓取过
   queue.append(x)
   print('加入队列 ---> ' + x)

结果如下：

最后

以上就是秀丽刺猬为你收集整理的python3爬虫之入门基础和正则表达式的全部内容，希望文章能够帮你解决python3爬虫之入门基础和正则表达式所遇到的程序开发问题。

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