【基础】数据提取技巧:正则表达式在爬虫中的应用

发布时间: 2024-06-24 21:54:25 阅读量: 95 订阅数: 199
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![【基础】数据提取技巧:正则表达式在爬虫中的应用](https://img-blog.csdnimg.cn/20201205103007226.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzE0NTM2MQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. **2.1 正则表达式基础语法** 正则表达式(Regular Expression,简称 Regex)是一种强大的文本模式匹配工具,它使用一组特殊字符和语法规则来定义要匹配的文本模式。正则表达式的基础语法包括: - **匹配字符:**`.` 匹配任意单个字符,`[abc]` 匹配方括号内的任何一个字符,`[^abc]` 匹配不在方括号内的任何字符。 - **重复匹配:** `*` 匹配前一个字符 0 次或多次,`+` 匹配前一个字符 1 次或多次,`?` 匹配前一个字符 0 次或 1 次。 - **分组:** `()` 将表达式分组,以便可以对其执行操作,例如引用或重复。 - **锚点:** `^` 匹配字符串的开头,`$` 匹配字符串的结尾。 - **转义字符:** `\` 转义特殊字符,使其不再具有特殊含义。 # 2. 正则表达式在数据提取中的应用 正则表达式(Regular Expression,简称 Regex)是一种强大的模式匹配语言,它允许我们使用简洁的语法来匹配和提取复杂的数据模式。在数据提取领域,正则表达式扮演着至关重要的角色,因为它可以帮助我们从非结构化文本中快速准确地提取所需信息。 ### 2.1 正则表达式基础语法 正则表达式由一系列元字符和普通字符组成,元字符具有特殊的含义,而普通字符则匹配其本身。以下是一些常用的正则表达式元字符: | 元字符 | 含义 | |---|---| | `.` | 匹配任何单个字符 | | `*` | 匹配前一个字符零次或多次 | | `+` | 匹配前一个字符一次或多次 | | `?` | 匹配前一个字符零次或一次 | | `[]` | 匹配方括号内的任何一个字符 | | `^` | 匹配字符串的开头 | | `$` | 匹配字符串的结尾 | 例如,以下正则表达式匹配以字母 "a" 开头的任何单词: ``` ^a.* ``` ### 2.2 正则表达式高级应用 除了基础语法之外,正则表达式还提供了许多高级功能,例如: - **分组和引用:**使用圆括号 `()` 对子表达式进行分组,并使用 `\n` 引用第 n 个分组。 - **条件匹配:**使用 `|` 分隔符来匹配多个选项。 - **反向引用:**使用 `\b` 匹配单词边界。 - **贪婪和非贪婪匹配:**使用 `+?` 和 `*?` 来控制匹配的贪婪性。 ### 2.3 正则表达式在数据提取中的实践 在数据提取中,正则表达式可以用于各种任务,例如: - **提取电子邮件地址:** ``` [a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,4} ``` - **提取电话号码:** ``` (\d{3}[-.\s]??\d{3}[-.\s]??\d{4}|\(\d{3}\)\s*\d{3}[-.\s]??\d{4}|\d{3}[-.\s]??\d{4}) ``` - **提取日期:** ``` (0[1-9]|[12]\d|3[01])[- /.](0[1-9]|1[012])[- /.](19|20)\d\d ``` **代码块:** ```python import re text = "John Doe, 123 Main Street, Anytown, CA 12345, john.doe@example.com" # 提取姓名 name = re.search(r"^(.*?),", text).group(1) # 提取地址 address = ```
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