京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python使用正则表达式获取网页中所需要的信息
使用正则表达式的几个步骤:
1、用import re 导入正则表达式模块;
2、用re.compile()函数创建一个Regex对象;
3、用Regex对象的search()或findall()方法,传入想要查找的字符串,返回一个Match对象;
4、调用Match对象的group()方法,返回匹配到的字符串。
在交互式环境中简单尝试一下,查询字符串中的固话:
import re
text = '小明家的固话是0755-123456,而小丽家的固话时0789-654321,小王家的电话是123456789'#用于检测的字符串
ph_re = re.compile(r'\d{4}?-\d+') #创建Regex对象,匹配几种电话的方式,\d表示0-9的数字,{4}表示前面的匹配4次,?表示可选,+表示出现1次或多次。
matchs1 = ph_re.findall(text) #findall()表示查找所有匹配项,返回一个字符串
matchs2 = ph_re.search(text)#search(),查找第一次匹配的文本,返回一个对象。
print(matchs1)
print(matchs2)
matchs2.group()
返回的结果,是这样的:
findall()方法返回的是一个字符串,可以直接打印出来。而search()方法返回的是一个对象,所以打印出来的是是如图的第二行。
调用group(),对象返回匹配的结果。
最后,小王的电话之所以没有匹配到,是因为'-'没有进行可选即在其后加上‘?'。
下面进行一个小的实验,获取某个网页中所有的http/https网址,并计算有多少个。
首先是获取HTML文件。这里要用到requests模块。
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import re
def get_html(url):
res = requests.get(url)
res.encoding = 'utf-8'
html = res.text
return html
这里get_html函数返回的,其实就类似上面例子中的text,用来匹配的文本。
然后,创建正则表达式:
def get_addr(response):
addr_regex = re.compile(r'''(
(http://|https://)? #http/https
(www)?
(\.[a-z1-9A-Z]+)
(\.com|\.cn)
)''',re.VERBOSE)#匹配网址,
matchs = []
for groups in addr_regex.findall(response):
matchs.append(groups[0])
if len(matchs) == 0:
print('没有网址')
return matchs
这里向re.compile(),传入变量re.VERBOSE,作为第二个参数,可以将正则表达式放在多行,并进行注释,如上。
返回一个matchs列表对象。
再来个启动函数。
def start():
url = 'http://news.163.com/18/0127/18/D966K4CO0001899N.html'
a = get_html(url)
b = get_addr(a)
print('\n'.join(b))
print(str(len(b)))
print('ok')
if __name__ == '__main__':
start()
这里传入的url是我随意找的一个新闻链接。
然后调用get_html()和get_addr(),就得到了想要的东西。str(len(b)),为统计的数量。
测试的结果是类似这样的:
这里似乎获取一些URL,没什么卵用。。。但是,如果结合前面的查询新闻列表的方式,获取批量url,
而创建的正则是xxx.jpg,然后调用os模块,os.mkdir(folder)、os.chdir(folder),将获取到的匹配结果写入文件,放入某个文件夹。
那么就可以实现,从某些网站上批量获取jpg图片,然后存入某个文件夹的爬虫功能。实测,可行!
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python使用正则获取网页中所需要的信息,希望对大家有所帮助
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在金融行业的数字化转型进程中,SQL作为数据处理与分析的核心工具,贯穿于零售银行、证券交易、保险理赔、支付结算等全业务链条 ...
2025-12-24在数据分析领域,假设检验是验证“数据差异是否显著”的核心工具,而独立样本t检验与卡方检验则是其中最常用的两种方法。很多初 ...
2025-12-24在企业数字化转型的深水区,数据已成为核心生产要素,而“让数据可用、好用”则是挖掘数据价值的前提。对CDA(Certified Data An ...
2025-12-24数据分析师认证考试全面升级后,除了考试场次和报名时间,小伙伴们最关心的就是报名费了,报 ...
2025-12-23CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-23在Power BI数据可视化分析中,矩阵是多维度数据汇总的核心工具,而“动态计算平均值”则是矩阵分析的高频需求——无论是按类别计 ...
2025-12-23在SQL数据分析场景中,“日期转期间”是高频核心需求——无论是按日、周、月、季度还是年度统计数据,都需要将原始的日期/时间字 ...
2025-12-23在数据驱动决策的浪潮中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越“整理数据、输出报表”的基础层面,转 ...
2025-12-23在使用Excel数据透视表进行数据分析时,我们常需要在透视表旁添加备注列,用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中,索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22在数据量爆炸式增长的数字化时代,企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点,不少CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-12-22在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17