Python网络爬虫与信息提取！_以下信息是通过网络爬虫爬出的若干条信息之一,每条信息格式都一样。 string-优快云博客

置，返回match对象re.match()从一个字符串的开始位置起匹配正则表达式，返回match对象re.findall()搜索字符串，以列表类型返回全部能匹配的子串re.split()将一个字符串按照正则表达式匹配结果进行分割，返回列表类型re.finditer()搜索字符串，返回一个匹配结果的迭代类型，每个迭代元素是match对象re.sub()在一个字符串中替换所有匹配正则表达式的子串，返回替换后的字符串

Python资源共享群：626017123

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

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

在一个字符串中搜索匹配正则表达式的第一个位置，返回match对象；
pattern：正则表达式的字符串或原生字符串表示；
string：待匹配字符串；
flags：正则表达式使用时的控制标记；
常用标记说明re.I|re.IGNORECASE忽略正则表达式的大小写，[A-Z]能匹配小写字符re.M|re.MUTILINE正则表达式中的^操作符能够将给定字符串的每行当做匹配开始re.S|re.DOTILL正则表达式中的.操作符能够匹配所有字符，默认匹配除换行符外的所有字符

例子：

import re
match = re.search(r'[1-9]\d{5}','BIT 100081')
if match:
    print(match.group(0))  #'100081'

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

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

从一个字符串的开始位置起匹配正则表达式，返回match对象
pattern：正则表达式的字符串或原生字符串表示；
string：待匹配字符串；
flags：正则表达式使用时的控制标记；

例子：

import re
match = re.match(r'[1-9]\d{5}','BIT 100081')
if match:
    print(match.group(0))  #NULL
match = re.match(r'[1-9]\d{5}','100081 BIT')
if match:
    print(match.group(0))  #'100081'

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

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

搜索字符串，以列表类型返回全部能匹配的子串
pattern：正则表达式的字符串或原生字符串表示；
string：待匹配字符串；
flags：正则表达式使用时的控制标记；

例子：

import re
ls = re.findall(r'[1-9]\d{5}', 'BIT100081 TSU100084')
print(ls) #['100081', '100084']

re.split(pattern,string,maxsplit=0,flags=0)

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

将一个字符串按照正则表达式匹配结果进行分割，返回列表类型
pattern：正则表达式的字符串或原生字符串表示；
string：待匹配字符串；
maxsplit：最大分割数，剩余部分作为最后一个元素输出；
flags：正则表达式使用时的控制标记；

例子：

import re
ls = re.split(r'[1-9]\d{5}', 'BIT100081 TSU100084')
print(ls) #['BIT', ' TSU', '']
ls2 = re.split(r'[1-9]\d{5}', 'BIT100081 TSU100084', maxsplit=1)
print(ls2) #['BIT', ' TSU10084']

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

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

搜索字符串，返回一个匹配结果的迭代类型，每个迭代元素都是match对象
pattern：正则表达式的字符串或原生字符串表示；
string：待匹配字符串；
flags：正则表达式使用时的控制标记；

例子：

import re
for m in re.finditer(r'[1-9]\d{5}', 'BIT100081 TSU100084'):
    if m:
        print(m.group(0)) #100081 100084

re.sub(pattern,repl,string,count=0,flags=0)

re.sub(pattern,repl,string,count=0,flags=0)

在一个字符串中替换所有匹配正则表达式的子串，并返回替换后的字符串
pattern：正则表达式的字符串或原生字符串表示；
repl：替换匹配字符串的字符串；
string：待匹配字符串；
count：匹配的最大替换次数
flags：正则表达式使用时的控制标记；

例子：

import re
rst = re.sub(r'[1-9]\d{5}', ':zipcode', 'BIT 100081,TSU 100084')
print(rst) # 'BIT :zipcode TSU :zipcode'

Re库的另一种用法

编译后的对象拥有的方法和re库主要功能函数相同

#函数式用法：一次性操作
rst = re.search(r'[1-9]\d{5}', 'BIT 100081')
#面向对象用法：编译后的多次操作
pat = re.compile(r'[1-9]\d{5}')
rst = pat.search('BIT 100081')

re.compile(pattern,flags=0)

将正则表达式的字符串形式编译成正则表达式对象
pattern：正则表达式的字符串或原生字符串表示；
flags：正则表达式使用时的控制标记；

regex = re.compile(r'[1-9]\d{5}')

Re库的match对象

import re
match = re.search(r'[1-9]\d{5}','BIT 100081')
if match:
    print(match.group(0))  # '100081'
print(type(match)) # <class 're.Match'>

Match对象的属性

属性说明.string待匹配的文本.re匹配时使用的pattern对象（正则表达式）.pos正则表达式搜索文本的开始位置.endpos正则表达式搜索文本的结束位置

Match对象的方法

方法说明.group(0)获得匹配后的字符串.start()匹配字符串在原始字符串的开始位置.end()匹配字符串在原始字符串的结束位置.span()返回(.start(),.end())

import re
m = re.search(r'[1-9]\d{5}', 'BIT100081 TSU100084')
print(m.string) # BIT100081 TSU100084
print(m.re) # re.compile('[1-9]\\d{5}')
print(m.pos) # 0
print(m.endpos) # 19
print(m.group(0)) # '100081' 返回的是第一次匹配的结果,获取所有使用re.finditer()方法
print(m.start()) # 3
print(m.end()) # 9
print(m.span()) # (3, 9)

Re库的贪婪匹配和最小匹配

Re库默认采用贪婪匹配，即输出匹配最长的子串。

import re
match = re.search(r'PY.*N', 'PYANBNCNDN')
print(match.group(0)) # PYANBNCNDN

最小匹配方法：

import re
match = re.search(r'PY.*?N', 'PYANBNCNDN')
print(match.group(0)) # PYAN

最小匹配操作符

操作符说明*?前一个字符0次或无限次扩展，最小匹配+?前一个字符1次或无限次扩展，最小匹配??前一个字符0次或1次扩展，最小匹配{m,n}?扩展前一个字符m至n次（含n），最小匹配

Re库实例之淘宝商品比价定向爬虫

功能描述：

目标：获取淘宝搜索页面的信息，提取其中的商品名称和价格
理解：
淘宝的搜索接口
翻页的处理
技术路线：requests-re

程序的结构设计：

步骤1：提交商品搜索请求，循环获取页面
步骤2：对于每个页面，提取商品的名称和价格信息
步骤3：将信息输出到屏幕上

import requests
import re
def getHTMLText(url):
    #浏览器请求头中的User-Agent，代表当前请求的用户代理信息（下方有获取方式）
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'}
    try:
        #浏览器请求头中的cookie，包含自己账号的登录信息（下方有获取方式）
        coo = ''
        cookies = {}
        for line in coo.split(';'): #浏览器伪装
            name, value = line.strip().split('=', 1)
            cookies[name] = value
        r = requests.get(url, cookies = cookies, headers=headers, timeout = 30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return ""
#解析请求到的页面，提取出相关商品的价格和名称
def parsePage(ilt, html):
    try:
        plt = re.findall(r'\"view_price\"\:\"[\d\.]*\"', html)
        tlt = re.findall(r'\"raw_title\"\:\".*?\"', html)
        for i in range(len(plt)):
            price = eval(plt[i].split(':')[1])
            title = eval(tlt[i].split(':')[1])
            ilt.append([price, title])
    except:
        print("")
def printGoodsList(ilt):
    tplt = "{:4}\t{:8}\t{:16}"
    print(tplt.format("序号", "价格", "商品名称"))
    count = 0
    for g in ilt:
        count = count + 1
        print(tplt.format(count, g[0], g[1]))
def main():
    goods = '书包'
    depth = 2 #爬取深度，2表示爬取两页数据
    start_url = 'https://s.taobao.com/search?q=' + goods
    infoList = []
    for i in range(depth):
        try:
            url = start_url + '&s=' + str(44*i)
            html = getHTMLText(url)
            parsePage(infoList, html)
        except:
            continue
    printGoodsList(infoList)
main()

需要注意的是，淘宝网站本身有反爬虫机制，所以在使用 requests 库的 get() 方法爬取网页信息时，需要加入本地的cookie信息，否则淘宝返回的是一个错误页面，无法获取数据。

代码中的 coo 变量中需要自己添加浏览器中的 cookie 信息，具体做法是在浏览器中按F12，在出现的窗口中进入 network （网络）内，搜索“书包”，然后找到请求的url（一般是第一个），点击请求在右侧 header （消息头）中找到 Request Header （请求头），在请求头中找到 User-Agent 和 cookie 字段，放到代码相应位置即可。

Re库实例之股票数据定向爬虫

功能描述：

目标：获取上交所和深交所所有股票的名称和交易信息
输出：保存到文件中
技术路线：requests-bs4-re

候选数据网站的选择：

新浪股票：https://finance.sina.com.cn/stock/
百度股票：https://gupiao.baidu.com/stock/
选取原则：股票信息静态存在于HTML页面中，非js代码生成，没有Robots协议限制。

程序的结构设计

步骤1：从东方财富网获取股票列表
步骤2：根据股票列表逐个到百度股票获取个股信息
步骤3：将结果存储到文件

初步代码编写(error)

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import traceback
import re
 
def getHTMLText(url):
    try:
        r = requests.get(url)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return ""
 
def getStockList(lst, stockURL):
    html = getHTMLText(stockURL)
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') 
    a = soup.find_all('a')
    for i in a:
        try:
            href = i.attrs['href']
            lst.append(re.findall(r"[s][hz]\d{6}", href)[0])
        except:
            continue
 
def getStockInfo(lst, stockURL, fpath):
    for stock in lst:
        url = stockURL + stock + ".html"
        html = getHTMLText(url)
        try:
            if html=="":
                continue
            infoDict = {}
            soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
            stockInfo = soup.find('div',attrs={'class':'stock-bets'})
 
            name = stockInfo.find_all(attrs={'class':'bets-name'})[0]
            infoDict.update({'股票名称': name.text.split()[0]})
             
            keyList = stockInfo.find_all('dt')
            valueList = stockInfo.find_all('dd')
            for i in range(len(keyList)):
                key = keyList[i].text
                val = valueList[i].text
                infoDict[key] = val
             
            with open(fpath, 'a', encoding='utf-8') as f:
                f.write( str(infoDict) + '\n' )
        except:
            traceback.print_exc()
            continue
 
def main():
    stock_list_url = 'https://quote.eastmoney.com/stocklist.html'
    stock_info_url = 'https://gupiao.baidu.com/stock/'
    output_file = 'D:/BaiduStockInfo.txt'
    slist=[]
    getStockList(slist, stock_list_url)
    getStockInfo(slist, stock_info_url, output_file)
 
main()

代码优化(error)

速度提高：编码识别的优化

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import traceback
import re
 
def getHTMLText(url, code="utf-8"):
    try:
        r = requests.get(url)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = code
        return r.text
    except:
        return ""
 
def getStockList(lst, stockURL):
    html = getHTMLText(stockURL, "GB2312")
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') 
    a = soup.find_all('a')
    for i in a:
        try:
            href = i.attrs['href']
            lst.append(re.findall(r"[s][hz]\d{6}", href)[0])
        except:
            continue
 
def getStockInfo(lst, stockURL, fpath):
    count = 0
    for stock in lst:
        url = stockURL + stock + ".html"
        html = getHTMLText(url)
        try:
            if html=="":
                continue
            infoDict = {}
            soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
            stockInfo = soup.find('div',attrs={'class':'stock-bets'})
 
            name = stockInfo.find_all(attrs={'class':'bets-name'})[0]
            infoDict.update({'股票名称': name.text.split()[0]})
             
            keyList = stockInfo.find_all('dt')
            valueList = stockInfo.find_all('dd')
            for i in range(len(keyList)):
                key = keyList[i].text
                val = valueList[i].text
                infoDict[key] = val
             
            with open(fpath, 'a', encoding='utf-8') as f:
                f.write( str(infoDict) + '\n' )
                count = count + 1
                print("\r当前进度: {:.2f}%".format(count*100/len(lst)),end="")
        except:
            count = count + 1
            print("\r当前进度: {:.2f}%".format(count*100/len(lst)),end="")
            continue
 
def main():
    stock_list_url = 'https://quote.eastmoney.com/stocklist.html'
    stock_info_url = 'https://gupiao.baidu.com/stock/'
    output_file = 'D:/BaiduStockInfo.txt'
    slist=[]
    getStockList(slist, stock_list_url)
    getStockInfo(slist, stock_info_url, output_file)
 
main()

测试成功代码

由于东方财富网链接访问时出现错误，所以更换了一个新的网站去获取股票列表，具体代码如下：

import requests
import re
import traceback
from bs4 import BeautifulSoup
import bs4
def getHTMLText(url):
    try:
        r = requests.get(url, timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return""
def getStockList(lst, stockListURL):
    html = getHTMLText(stockListURL)
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    a = soup.find_all('a')
    lst = []
    for i in a:
        try:
            href = i.attrs['href']
            lst.append(re.findall(r"[S][HZ]\d{6}", href)[0])
        except:
            continue
    lst = [item.lower() for item in lst]  # 将爬取信息转换小写
    return lst
def getStockInfo(lst, stockInfoURL, fpath):
    count = 0
    for stock in lst:
        url = stockInfoURL + stock + ".html"
        html = getHTMLText(url)
        try:
            if html == "":
                continue
            infoDict = {}
            soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
            stockInfo = soup.find('div', attrs={'class': 'stock-bets'})
            if isinstance(stockInfo, bs4.element.Tag):  # 判断类型
                name = stockInfo.find_all(attrs={'class': 'bets-name'})[0]
                infoDict.update({'股票名称': name.text.split('\n')[1].replace(' ','')})
                keylist = stockInfo.find_all('dt')
                valuelist = stockInfo.find_all('dd')
                for i in range(len(keylist)):
                    key = keylist[i].text
                    val = valuelist[i].text
                    infoDict[key] = val
            with open(fpath, 'a', encoding='utf-8') as f:
                f.write(str(infoDict) + '\n')
                count = count + 1
                print("\r当前速度：{:.2f}%".format(count*100/len(lst)), end="")
        except:
            count = count + 1
            print("\r当前速度：{:.2f}%".format(count*100/len(lst)), end="")
            traceback.print_exc()
            continue
def main():
    fpath = 'D://gupiao.txt'
    stock_list_url = 'https://hq.gucheng.com/gpdmylb.html'
    stock_info_url = 'https://gupiao.baidu.com/stock/'
    slist = []
    list = getStockList(slist, stock_list_url)
    getStockInfo(list, stock_info_url, fpath)
main()