最近有个朋友问我怎么学爬虫,我这里整理一个Python爬虫框架Scrapy实战的项目,希望可以帮助到大家。
最近想了很多,和学长学姐、做公众号认识的一些读研的、工作的朋友也谈了很多,我的疑问是:我到底该做什么?(面对诸多的不如意、不尽人意),交谈思考中也得到了很多结论:
关于公众号:
1.公众号要继续做下去,我的初心是学习分享,不忘初心就好;(每周更新2-3篇学习笔记,以后更注重内容、质量,排班花费再多时间,没用)
2.在没学到真正本领前,不会再自己开发杂代码的热点模块,资源分享的学习干货模块会持续开发;
3.公众号以后主要开发的模块:边学边敲边记和学习干货;
关于自己:
1.提升自身学习本领,不能再东一棒槌,西一榔头了,不要浮于表面的虚荣;
2.学Python就坚持走下去,现在存储的知识不多不少,时间也不多不少,不过还有很多东西没做,加把劲;
3.8月22日左右出四级成绩,看运气,没过,好好准备,下次必过;过了,好好准备六级,大三四、六级一定得过,普通话,大三上学期好好练习;
4.考研,这个是躲不掉的,大家都说得很好,把技术学好,毕业出去拿个10-20k工资很简单,其实有误区的,自己好好想想“技术学好”的概念是什么?我们这个行业,10-20k在大城市打拼又算什么?而且这样的人,可能一个班就能有2-3个;
5.实训给我启发也很大,我不能只做程序员,至于做什么,我还在思考;
6.比较重要的一点:以后尽量少用手机,多买书、看书;
7.考研、创业、课外学习,不冲突,坚持。
上面这些话,也是我开设“边敲边学边记”这个模块的原因;接下来给大家分享的是前几天的了解正则表达式的学习笔记。
1.学习爬虫,为什么必须会正则表达式? 有时候,我们爬取一些网页具体内容时,会发现我们只需要这个网页某个标签的一部分内容,或者是这个标签的某个属性的值时,用普通的 xpath 或者css.selector是不能实现我们的想法的,这个时候就必须用到正则表达式去匹配获取。 2.正则表达式官方简介? 正则表达式,又称规则表达式。(英语:Regular Expression,在代码中常简写为regex、regexp或RE),计算机科学的一个概念。正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。
day01:
'''
author : 极简XksA
date : 2018.7.27
goal : 正则表达式
'''
import re
line = 'jijianXksA123'
# ^a 表示匹配以a开头的字符串(只匹配一次)
# . 表示该字符可为任意字符(只匹配一次)
# * 表示前面的字符可以出现任意次(0次或多次)(多次匹配)
reg_str01 = '^j.*' # 表示以j开头的字符串
# re.match 函数
# 第一个参数是匹配的格式
# 第二参数是要匹配的字符串
# 返回值为:匹配成功,返回match对象,否则返回:None
if re.match(reg_str01,line) :
print("匹配成功!") # reg_str = '^j.*' 匹配成功
else:
print("匹配失败!") # reg_str = '^i.*' 匹配失败
# 23$ 表示匹配以23结尾的字符串(只匹配一次)
reg_str02 = '^j.*23$'
if re.match(reg_str02,line) :
print("匹配成功!") # reg_str = '^j.*23$' 匹配成功
else:
print("匹配失败!") # reg_str = '^j.*13$' 匹配失败
line01 = 'boooboaobxby'
# () 内的为 匹配模式,通过 group函数 可以取出匹配结果
# 正则表达式贪婪匹配模式:从后面(右边)开始匹配
reg_str03 = '.*(b.*b).*'
test01 = re.match(reg_str03,line01)
if test01:
print(test01.group()) # result : bxb
else:
print("匹配失败!")
# 正则表达式非贪婪匹配模式:从前面(左边)开始匹配
# ? : 表示从左边开始匹配,匹配到第一个符合模式的内容,即进入模式
#
reg_str03 = '.*?(b.*b).*' # 半贪婪匹配
reg_str04 = '.*?(b.*?b).*' # 非贪婪匹配
test01 = re.match(reg_str03,line01)
test02 = re.match(reg_str04,line01)
if test01 and test02:
print(test01.group()) # result : boooboaobxb
print(test02.group()) # result : booob
else:
print("匹配失败!")
day02:
'''
author : 极简XksA
date : 2018.7.28
goal : 正则表达式
'''
import re
line01 = 'boooboaobcxby'
def regtest(reg_str,line = line01):
test = re.match(reg_str, line)
if test:
print(test.group())
else:
print("匹配失败!")
# + :表示前面的字符,至少出现一次
reg_str04 = '.*(b.+b).*' # (b.+b)表示b与b之间至少有一个字符
regtest(reg_str04) # result : bcxb
# {n} : 控制前面字符出现次数
# a{2} : 表示a出现两次
# b{3,4} : 表示b至少出现3次,最多出4次
# c{4,} : 表示c至少出现4次
reg_str05 = '.*(b.{2}b).*' # (b.{2}b)表示匹配到的b与b之间,只有两字符
reg_str06 = '.*(b.{3,4}b).*' # (b.{3,6}b)表示匹配到的b与b之间,至少有3个字符,至多有4个字符
reg_str07 = '.*(b.{4,}b).*' # (b.{8,}b)表示匹配到的b与b之间,至少有4个字符
regtest(reg_str05) # result : bcxb
regtest(reg_str06) # result : boaob
regtest(reg_str07) # result : boaobcxb
# | :表示 或
# (abc|123) : 表示匹配到 abc 或者 123,都算匹配成功
reg_str08 = '.*(boo|abc)'
reg_str09 = '.*(abc|boo)'
regtest(reg_str08) # result : boo
regtest(reg_str09) # result : boo
# [] : 表示 里面包含的内容都可以进行匹配,包含内容只有表面字符含义
# [abcd] : 表示 只要这个字符为 a/b/c/d中的一个都可以匹配成功
# [0-9] : 表示 只要这个字符在 0-9 这个区间内,都可以匹配成功
# [^x] : 表示匹配 字符不为 x
line02 = '电话号:15573563467'
reg_str10 = '.*(1[3458][0-9]{9}).*'
reg_str11 = '.*(1[3458][^1]{9}).*'
regtest(reg_str10,line02) # result : 15573563467
regtest(reg_str11,line02) # result : 15573563467
# \s 表示匹配空格,匹配一次
# \S 表示匹配不是空格的字符,匹配一次
# \w 表示匹配 A-Z、0-9、_ 中的容易字符,匹配一次
# \W 与 \w 相反
# \d 表示数字
# [\u4E00-\u9FA5] : 表示所有汉字,unicode 编码
def regtest_test(reg_str,line = line01):
test = re.match(reg_str, line)
if test:
print(test.group()+':'+test.group()+'-'+test.group()+'-'+test.group())
else:
print("匹配失败!")
# 简单实例
str01 = '张三出生于1997年12月20日'
str02 = '李四出生于1989-01-20'
str03 = '王五出生于1997/2/5'
str04 = '赵六出生于1997.12.20'
str = [str01,str02,str03,str04]
# 提取出姓名+出生日期
# 匹配模式
reg_str12 = '(.*)出生于(\d{4})[.年/-](\d{1,2})[.月/-](\d{1,2}).*?'
for i in range():
regtest_test(reg_str12,str[i])
# result :
# 张三:1997-12-20
# 李四:1989-01-20
# 王五:1997-2-5
# 赵六:1997-12-20
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