"这篇教程是关于Python爬虫学习与教学的第三部分，主要讲解了正则表达式的使用。"
在Python编程中，正则表达式（Regular Expression）是一种强大的文本处理工具，它能用于搜索、替换和提取符合特定模式的字符串。在爬虫开发中，正则表达式常用于解析和提取网页中的数据。本教程首先引入了`re`模块，它是Python内置的正则表达式库，用于处理正则表达式。
`re.search()`函数用于在字符串中查找第一个匹配正则表达式的子串。它返回一个匹配对象，如果未找到匹配项，则返回`None`。示例中的`r`前缀表示原始字符串，确保字符串中的反斜杠 `\` 不被当作转义字符处理。
正则表达式中的`.`字符代表任意单个字符，这与Linux命令行工具`grep`中的`.`用法相似。为了匹配IP地址，我们可以编写一个复杂的正则表达式，例如：
```python
re.search(r'((\d{1,2}|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.){3}(\d{1,2}|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])', '192.10.160.10')
```
此正则表达式由四个部分组成，每个部分匹配0-255之间的数字，中间用点分隔。这可以有效地捕获IPv4地址。
正则表达式的一个关键概念是贪婪和非贪婪模式。默认情况下，正则表达式会尝试匹配尽可能多的字符，这就是贪婪模式。若要改为非贪婪模式，只需在量词（如`*`、`+`、`?`）后面添加`?`，使正则表达式尽可能少地匹配字符。
`\A`和`\Z`分别用于匹配字符串的开始和结束位置。`^`匹配行首，而`$`匹配行尾，但它们在使用时不区分多行模式。
举例来说，`\B`和`\b`用于匹配单词边界。如果不想匹配含有下划线的单词，可以利用这两个标志。
正则表达式还可以通过编译（`re.compile()`）来提高性能，编译后的模式可以重复使用。`search()`和`match()`函数都会返回匹配对象，其中`start()`和`end()`方法可以获取匹配的开始和结束索引，`span()`返回一个元组，包含匹配的起始和结束索引。`findall()`方法返回所有匹配的子串，结果是一个列表。
在处理HTML或XML文档时，正则表达式常用于提取链接或图片地址。例如，以下代码片段展示了如何使用正则表达式从HTML字符串中提取图片URL：
```python
def get_img(html):
p = r'<img class="BDE_Image" src="([^"]+\.jpg)"'
img_list = re.findall(p, html)
return img_list
```
这段代码查找所有`<img>`标签，其中`class`属性为`BDE_Image`，并且`src`属性指向以`.jpg`结尾的URL。`findall()`返回这些URL组成的列表。
在编写复杂的正则表达式时，可以使用`VERBOSE`标志（`re.VERBOSE`），这样可以在正则表达式中添加注释，并使用空格和换行来提高可读性。例如：
```python
pattern = re.compile(r"""
<img # 开始的<img标签
class="BDE_Image" # 类名为BDE_Image
src=" # src属性开始
([^"]+\.jpg) # 图片URL，直到双引号结束，且以.jpg结尾
" # src属性的双引号结束
""", re.VERBOSE)
```
正则表达式是Python爬虫中不可或缺的一部分，用于高效地处理和提取数据。通过熟练掌握正则表达式，可以极大地提高数据提取的效率和准确性。
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