欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。

Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望我们都能在人生路上开心快乐、共同成长。

本文参考了作者CSDN的文章，链接如下：

同时，作者新开的“娜璋AI安全之家”将专注于Python和安全技术，主要分享Web渗透、系统安全、人工智能、大数据分析、图像识别、恶意代码检测、CVE复现、威胁情报分析等文章。虽然作者是一名技术小白，但会保证每一篇文章都会很用心地撰写，希望这些基础性文章对你有所帮助，在Python和安全路上与大家一起进步。

文章目录

一.什么是网络爬虫
二.正则表达式
- 1.re模块
- 2.complie方法
- 3.match方法
- 4.search方法
- 5.group和groups方法
三.Python网络数据爬取的常用模块
- 1.urllib模块
- 2.urlparse模块
四.正则表达式抓取网络数据的常见方法
- 1.抓取标签间的内容
- 2.爬取标签中的参数
- 3.字符串处理及替换
五.个人博客爬取实例
- 1.分析过程
- 2.代码实现
六.总结

一.什么是网络爬虫

随着互联网的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，越来越多的网民可以通过互联网获取所需的信息，同时如何有效地提取并利用这些信息也成为了一个巨大的挑战。搜索引擎（Search Engine）作为辅助人们检索信息的工具，它成为了用户访问万维网的入口和工具，常见的搜索引擎比如Google、Yahoo、百度、搜狗等。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，比如搜索引擎返回的结果包含大量用户不关心的网页；再如它们是基于关键字检索，缺乏语义理解，导致反馈的信息不准确；通用的搜索引擎无法处理非结构性数据，图片、音频、视频等复杂类型的数据。

为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的网络爬虫应运而生，下图是Google搜索引擎的架构图，它从万维网中爬取相关数据，通过文本和连接分析，再进行打分排序，最后返回相关的搜索结果至浏览器。同时，现在比较热门的知识图谱也是为了解决类似的问题而提出的。

网络爬虫又被称为网页蜘蛛或网络机器人，它是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。网络爬虫根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫不同，定向爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。

网络爬虫按照系统结构和实现技术，大致可以分为以下几种类型：通用网络爬虫（General Purpose Web Crawler）、聚焦网络爬虫（Focused Web Crawler）、增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler）、深层网络爬虫（Deep Web Crawler）。实际的网络爬虫系统通常是几种爬虫技术相结合实现的。

数据分析通常包括前期准备、数据爬取、数据预处理、数据分析、可视化绘图及分析评估六个步骤，如下图所示。其中数据爬取主要划分为四个步骤：

需求分析。首先需要分析网络数据爬取的需求，了解所爬取主题的网址、内容分布，所获取语料的字段、图集等内容。
技术选择。网页抓取技术可以通过Python、Java、C++、C#等不同编程语言实现，主要涉及的技术包括：Urllib库、正则表达式、Selenium、BeautifulSoup、Scrapy等技术。
网页抓取。确定好爬取技术后，需要分析网页的DOM树结构，通过XPATH技术定位网页所爬取内容的节点，再抓取数据；同时，部分网站涉及到页面跳转、登录验证等。
存储技术。数据存储技术主要是存储爬取的数据信息，主要包括SQL数据库、纯文本格式、CSV\XLS文件等。

作者希望大家能从基础跟着我学习Python知识，最后能抓取你需要的数据集并进行深入的分析，一起加油吧！

二.正则表达式

正则表达式是用于处理字符串的强大工具，通常被用来检索、替换那些符合某种规则的文本。这篇文章首先引入正则表达式的基本概念，然后讲解其常用的方法，并结合Python网络数据爬取常用模块和常见正则表达式的网站分析方法进行讲解，最后使用正则表达式爬取了个人博客网站。

正则表达式（Regular Expression，简称Regex或RE）又称为正规表示法或常规表示法，常常用来检索、替换那些符合某个模式的文本，它首先设定好了一些特殊的字符及字符组合，通过组合的“规则字符串”来对表达式进行过滤，从而获取或匹配我们想要的特定内容。它非常灵活，其逻辑性和功能性也非常强，并能迅速地通过表达式从字符串中找到所需信息，但对于刚接触的人来说，比较晦涩难懂。

由于正则表达式主要应用对象是文本，因此它在各种文本编辑器中都有应用，小到著名编辑器EditPlus，大到Microsoft Word、Visual Studio等大型编辑器，都可以使用正则表达式来处理文本内容。

1.re模块

Python通过re模块提供对正则表达式的支持，但在使用正则表达式之前需要导入re模块，才能调用该模块的功能函数。

import re

其基本步骤是先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例，然后使用Pattern实例处理文本并获得一个匹配（match）实例，再使用match实例获得所需信息。常用的函数是findall，原型如下：

findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags])

该函数表示搜索字符串string，以列表形式返回全部能匹配的子串。其中参数re包括三个常见值，每个常见值括号内的内容是完整的写法。

re.I(re.IGNORECASE)：使匹配忽略大小写
re.M(re.MULTILINE)：允许多行匹配
re.S(re.DOTALL)：匹配包括换行在内的所有字符

Pattern对象是一个编译好的正则表达式，通过Pattern提供的一系列方法可以对文本进行匹配查找。Pattern不能直接实例化，必须使用re.compile()进行构造。

2.complie方法

re正则表达式模块包括一些常用的操作函数，比如complie()函数。其原型如下：

compile(pattern[,flags] )

该函数根据包含正则表达式的字符串创建模式对象，返回一个pattern对象。参数flags是匹配模式，可以使用按位或“|”表示同时生效，也可以在正则表达式字符串中指定。Pattern对象是不能直接实例化的，只能通过compile方法得到。

简单举个实例，使用正则表达式获取字符串中的数字内容，如下所示：

>>> import re >>> string='A1.45，b5，6.45，8.82' >>> regex = re.compile(r'\d+\.?\d*') >>> print regex.findall(string) ['1.45', '5', '6.45', '8.82'] >>>

3.match方法

match方法是从字符串的pos下标处起开始匹配pattern，如果pattern结束时已经匹配，则返回一个match对象；如果匹配过程中pattern无法匹配，或者匹配未结束就已到达endpos，则返回None。该方法原型如下：

match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags])
参数string表示字符串；pos表示下标，pos和endpos的默认值分别为0和len(string)；参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。

4.search方法

search方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。从字符串的pos下标处尝试匹配pattern，如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个match对象；若pattern结束时仍无法匹配，则将pos加1后重新尝试匹配；直到pos=endpos时仍无法匹配则返回None。函数原型如下：

search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags])
参数string表示字符串；pos表示下标，pos和endpos的默认值分别为0和len(string))；参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。

5.group和groups方法

group([group1, …])方法用于获得一个或多个分组截获的字符串，当它指定多个参数时将以元组形式返回，没有截获字符串的组返回None，截获了多次的组返回最后一次截获的子串。groups([default])方法以元组形式返回全部分组截获的字符串，相当于多次调用group，其参数default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。

三.Python网络数据爬取的常用模块

本小节介绍Python网络数据爬取的常用模块或库，主要包括urlparse模块、urllib模块、urllib2模块和requests模块，这些模块中的函数都是基础知识，但也非常重要。

1.urllib模块

本书首先介绍Python网络数据爬取最简单并且应用比较广泛的第三方库函数urllib。urllib是Python用于获取URL（Uniform Resource Locators，统一资源定址器）的库函数，可以用来抓取远程数据并保存，甚至可以设置消息头（header）、代理、超时认证等。

urllib模块提供的上层接口让我们像读取本地文件一样读取www或ftp上的数据。它比C++、C#等其他编程语言使用起来更方便。其常用的方法如下：

urlopen
urlopen(url, data=None, proxies=None)

该方法用于创建一个远程URL的类文件对象，然后像本地文件一样操作这个类文件对象来获取远程数据。参数url表示远程数据的路径，一般是网址；参数data表示以post方式提交到url的数据；参数proxies用于设置代理。urlopen返回一个类文件对象。urlopen提供了如下表所示。

注意，在Python中我们可以导入相关扩展包，通过help函数查看相关的使用说明，如下图所示。

下面通过一个实例讲述Urllib库函数爬取百度官网的实例。

# -*- coding:utf-8 -*-
import urllib.request
import webbrowser as web  

url = 'http://www.baidu.com'
content = urllib.request.urlopen(url)

print(content.info())     #头信息
print(content.geturl())   #请求url
print(content.getcode())  #http状态码

#保存网页至本地并通过浏览器打开
open('baidu.html','wb').write(content.read())
web.open_new_tab('baidu.html')

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该段调用调用urllib.urlopen(url)函数打开百度链接，并输出消息头、url、http状态码等信息，如下图所示。

代码import webbrowser as web引用webbrowser第三方库，然后可以使用类似于“module_name.method”调用对应的函数。open().write()表示在本地创建静态的baidu.html文件，并读取已经打开的百度网页内容，执行文件写操作。web.open_new_tab(“baidu.html”)表示通过浏览器打开已经下载的静态网页新标签。其中下载并打开的百度官网静态网页“baidu.html”文件如下图所示。

同样可以使用web.open_new_tab(“http://www.baidu.com”)在浏览器中直接打开在线网页。

urlretrieve urlretrieve(url, filename=None, reporthook=None, data=None)

urlretrieve方法是将远程数据下载到本地。参数filename指定了保存到本地的路径，如果省略该参数，urllib会自动生成一个临时文件来保存数据；参数reporthook是一个回调函数，当连接上服务器，相应的数据块传输完毕时会触发该回调，通常使用该回调函数来显示当前的下载进度；参数data指传递到服务器的数据。下面通过例子来演示将新浪首页网页抓取到本地，保存在“D:/sina.html”文件中，同时显示下载进度。

# -*- coding:utf-8 -*- import urllib.request # 函数功能：下载文件至本地，并显示进度 # a-已经下载的数据块, b-数据块的大小, c-远程文件的大小 def Download(a, b, c): per = 100.0 * a * b / c if per > 100: per = 100 print('%.2f' % per) url = 'http://www.sina.com.cn' local = 'd://sina.html' urllib.request.urlretrieve(url, local, Download)

上面介绍了urllib模块中常用的两个方法，其中urlopen()用于打开网页，urlretrieve()方法是将远程数据下载到本地，主要用于爬取图片。注意，Python2可以直接引用，而Python3需要通过urllib.request调用。

# -*- coding:utf-8 -*-
import urllib.request

url = 'https://www.baidu.com/img/PCtm_d9c8750bed0b3c7d089fa7d55720d6cf.png'
local = 'baidu.png'
urllib.request.urlretrieve(url, local)

抓取百度logo图片如下图所示：

`2.urlparse模块`

urlparse模块主要是对url进行分析，其主要操作是拆分和合并url各个部件。它可以将url拆分为6个部分，并返回元组，也可以把拆分后的部分再组成一个url。主要有函数有urljoin、urlsplit、urlunsplit、urlparse等。

urlparse urlparse.urlparse(urlstring[, scheme[, allow_fragments]])

该函数将urlstring值解析成6个部分，从urlstring中取得url，并返回元组(scheme, netloc, path, params, query, fragment)。该函数可以用来确定网络协议（HTTP、FTP等）、服务器地址、文件路径等。实例代码如下所示。

# coding=utf-8 from urllib.parse import urlparse url = urlparse('http://www.eastmount.com/index.asp?id=001') print(url) #url解析成六部分 print(url.netloc) #输出网址

输出如下所示，包括scheme、netloc、path、params、query、fragment六部分内容。

>>>
ParseResult(
scheme='http',
netloc='www.eastmount.com',
path='/index.asp',
params='',
query='id=001',
fragment=''
)
www.eastmount.com
>>>

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同样可以调用urlunparse()函数将一个元组内容构建成一条Url。函数如下：

urlunparse urlparse.urlunparse(parts)

该元组类似urlparse函数，它接收元组(scheme, netloc, path, params, query, fragment)后，会重新组成一个具有正确格式的url，以便供Python的其他HTML解析模块使用。示例代码如下：

# coding=utf-8 import urllib.parse url = urllib.parse.urlparse('http://www.eastmount.com/index.asp?id=001') print(url) #url解析成六部分 print(url.netloc) #输出网址 #重组URL u = urllib.parse.urlunparse(url) print(u)

输出如下图所示。

四.正则表达式抓取网络数据的常见方法

接着介绍常用的正则表达式抓取网络数据的一些技巧，这些技巧都是来自于作者自然语言处理和数据抓取的项目经验，可能不是很系统，但也希望能给读者提供一些抓取数据的思路，从而更好地解决一些实际问题。

1.抓取标签间的内容

HTML语言是采用标签对的形式来编写网站的，包括起始标签和结束标签，比如< head></ head>、< tr></ tr>、< script>< script>等。下面讲解抓取标签对之间的文本内容，比如抓取< title>Python</ title>标签对之间的“Python”内容。

(1) 抓取title标签间的内容

'<title>(.*?)</title>'

首先我们可以采用该正则表达式来抓取起始标签< title >和结束标签< /title >之间的内容，“(.*?)”就代表着我们需要抓取的内容。下面这段代码是爬取百度官网的标题，即“百度一下，你就知道”。

# coding=utf-8 import re import urllib.request url = 'http://www.baidu.com/' content = urllib.request.urlopen(url).read() title = re.findall(r'<title>(.*?)</title>', content.decode('utf-8')) print(title[0]) # 百度一下，你就知道

代码调用urllib库的urlopen()函数打开超链接，并调用正则表达式re库中的findall()函数寻找title标签间的内容。由于findall()函数是获取所有满足该正则表达式的文本，这里只需要输出第一个值title[0]即可。注意，Python3需要转换utf8编码，否则会报错。

下面讲解另一种方法，用来获取标题起始标签（< title>）和结束标签（</ title>）之间的内容，同样输出百度官网标题“百度一下，你就知道”。

# coding=utf-8
import re
import urllib.request

url = 'http://www.baidu.com/'
content = urllib.request.urlopen(url).read()
pat = r'(?<=<title>).*?(?=</title>)'
ex = re.compile(pat, re.M|re.S)
obj = re.search(ex, content.decode('utf-8'))
title = obj.group()
print(title)
# 百度一下，你就知道

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2.抓取超链接标签间的内容在HTML中，< a href=url>超链接标题</ a>用于标识超链接，下面的代码用于获取完整的超链接，同时获取超链接< a>和</ a>之间的标题内容。

# coding=utf-8 import re import urllib.request url = 'http://www.baidu.com/' content = urllib.request.urlopen(url).read() #获取完整超链接 res = r'<a.*?href=.*?<\/a>' urls = re.findall(res, content.decode('utf-8')) for u in urls: print(u) #获取超链接<a>和</a>之间内容 res = r'<a .*?>(.*?)</a>' texts = re.findall(res, content.decode('utf-8'), re.S|re.M) for t in texts: print(t)

输出结果部分内容如下所示，这里如果采用“print(u)”或“print(t)”语句直接输出结果。

3.抓取tr标签和td标签间的内容
网页常用的布局包括table布局或div布局，其中table表格布局中常见的标签包括tr、th和td，表格行为tr（table row），表格数据为td（table data），表格表头为th（table heading）。那么如何抓取这些标签间的内容呢？下面是获取它们之间内容的代码。假设存在HTML代码如下所示：

<html>
<head><title>表格</title></head>
<body>
    <table  border=1>
        <tr><th>学号</th><th>姓名</th></tr>
        <tr><td>1001</td><td>杨秀璋</td></tr>
        <tr><td>1002</td><td>燕娜</td></tr>
    </table>
</body>
</html>

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运行结果如下图所示：

正则表达式爬取tr、th、td标签之间内容的Python代码如下。

# coding=utf-8 import re import urllib.request content = urllib.request.urlopen('test.html').read() #打开本地文件 #获取<tr></tr>间内容 res = r'<tr>(.*?)</tr>' texts = re.findall(res, content.decode('utf-8'), re.S|re.M) for m in texts: print(m) #获取<th></th>间内容 for m in texts: res_th = r'<th>(.*?)</th>' m_th = re.findall(res_th, m, re.S|re.M) for t in m_th: print(t) #直接获取<td></td>间内容 res = r'<td>(.*?)</td><td>(.*?)</td>' texts = re.findall(res, content.decode('utf-8'), re.S|re.M) for m in texts: print(m[0],m[1])

输出结果如下，首先获取tr之间的内容，然后再在tr之间内容中获取< th>和</ th>之间值，即“学号”、“姓名”，最后是获取两个< td>和</ td>之间的内容。注意，Python3解析本地文件可能会出错，掌握方法更重要。

如果包含属性值，则正则表达式修改为“< td id=.?>(.?)</ td>”。同样，如果不一定是id属性开头，则可以使用正则表达式“<td .?>(.?)”。

2.爬取标签中的参数

(1) 抓取超链接标签的url
HTML超链接的基本格式为“< a href=url>链接内容</ a>”，现在需要获取其中的url链接地址，方法如下：

# coding=utf-8
import re

content = '''
<a href='http://news.baidu.com' name='tj_trnews' class='mnav'>新闻</a>
<a href='http://www.hao123.com' name='tj_trhao123' class='mnav'>hao123</a>
<a href='http://map.baidu.com' name='tj_trmap' class='mnav'>地图</a>
<a href='http://v.baidu.com' name='tj_trvideo' class='mnav'>视频</a>
'''

res = r'(?<=href=\').+?(?=\')|(?<=href=\').+?(?=\')'
urls = re.findall(res, content, re.I|re.S|re.M)
for url in urls:
    print(url)

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输出内容如下：

2.抓取图片超链接标签的url 在HTML中，我们可以看到各式各样的图片，其图片标签的基本格式为“< img src=图片地址 />”，只有通过抓取了这些图片的原地址，才能下载对应的图片至本地。那么究竟怎么获取图片标签中的原图地址呢？下面这段代码就是获取图片链接地址的方法。

content = '''<img alt='Python' src='http://www.yangxiuzhang.com/eastmount.jpg' />''' urls = re.findall('src='(.*?)'', content, re.I|re.S|re.M) print urls # ['http://www.yangxiuzhang.com/eastmount.jpg']

原图地址为“http://…/eastmount.jpg”，它对应一张图片，该图片是存储在“www.yangxiuzhang.com”网站服务器端的，最后一个“/”后面的字段为图片名称，即为“eastmount.jpg”。那么如何获取url中最后一个参数呢？

3.获取url中最后一个参数
在使用Python爬取图片过程中，通常会遇到图片对应的url最后一个字段用来命名图片的情况，如前面的“eastmount.jpg”，需要通过解析url“/”后面的参数来获取图片。

content = '''<img alt='Python' src='http://www..csdn.net/eastmount.jpg' />'''
urls = 'http://www..csdn.net/eastmount.jpg'
name = urls.split('/')[-1]
print name
# eastmount.jpg

该段代码urls.split(’/’)[-1]表示采用字符“/”分割字符串，并且获取最后一个所获取的值，即为图片名称“eastmount.jpg”。

`3.字符串处理及替换`

在使用正则表达式爬取网页文本时，通常需要调用find()函数找到指定的位置，再进行进一步爬取，比如获取class属性为“infobox”的表格table，再进行定位爬取。

start = content.find(r'<table class='infobox'') #起点位置 end = content.find(r'</table>') #终点位置 infobox = text[start:end] print infobox

同时，爬取过程中可能会爬取到无关变量，此时需要对无关内容进行过滤，这里推荐使用replace函数和正则表达式进行处理。比如爬取内容如下所示：

 # coding=utf-8
import re

content = '''
<tr><td>1001</td><td>杨秀璋<br /></td></tr>
<tr><td>1002</td><td>燕 娜</td></tr>
<tr><td>1003</td><td><B>Python</B></td></tr>
'''

res = r'<td>(.*?)</td><td>(.*?)</td>'
texts = re.findall(res, content, re.S|re.M)
for m in texts:
    print(m[0],m[1])

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输出内容如下所示：

此时需要过滤多余字符串，如换行（< br />）、空格（& nbsp;）、加粗（< B></ B>），过滤代码如下：

# coding=utf-8 import re content = ''' <tr><td>1001</td><td>杨秀璋<br /></td></tr> <tr><td>1002</td><td>颜 娜</td></tr> <tr><td>1003</td><td><B>Python</B></td></tr> ''' res = r'<td>(.*?)</td><td>(.*?)</td>' texts = re.findall(res, content, re.S|re.M) for m in texts: value0 = m[0].replace('<br />', '').replace(' ', '') value1 = m[1].replace('<br />', '').replace(' ', '') if '<B>' in value1: m_value = re.findall(r'<B>(.*?)</B>', value1, re.S|re.M) print(value0, m_value[0]) else: print(value0, value1)

采用replace将字符串“< br />”和“’& nbsp;”替换成空白，实现过滤，而加粗（< B></ B>）需要使用正则表达式过滤。输出结果如下：

五.个人博客爬取实例

切记：这个例子可能不是非常好，但是作为入门及正则表达式结合挺好的。刚开始学习Python网络爬虫不要嫌麻烦，只有通过类似的训练，以后面对类似的问题你才会得心应手，更好的抓取需要的数据。

1.分析过程

在讲述了正则表达式、常用网络数据爬取模块、正则表达式爬取数据常见方法等内容之后，我们将讲述一个简单的正则表达式爬取网站的实例。这里讲解使用正则表达式爬取作者个人博客网站的简单示例，获取所需内容。

作者的个人网址“http://www.eastmountyxz.com/”打开如图所示。假设现在需要爬取的内容如下：

博客网址的标题（title）内容
爬取所有图片的超链接，比如爬取< img src=”xxx.jpg” />中的“xxx.jpg”
分别爬取博客首页中的四篇文章的标题、超链接及摘要内容，比如标题为“再见北理工：忆北京研究生的编程时光”。

第一步浏览器源码定位
首先通过浏览器定位需要爬取元素的源代码，比如文章标题、超链接、图片等，发现这些元素对应HTML源代码存在的规律，这称为DOM树文档节点分析。通过浏览器打开网页，选中需要爬取的内容，右键鼠标并点击“审查元素”或“检查”，即可找到所需爬取节点对应的HTML源代码，如图所示。

标题“再见北理工：忆北京研究生的编程时光”位于< div class=”essay”></ div>节点下，它包括一个< h1></ h1>记录标题，一个< p></ p>记录摘要信息，即：

这里需要通过网页标签的属性和属性值来标记爬虫节点，即找到class属性为“essay”的div，就可以定位第一篇文章的位置。同理，其余三篇文章为< div class=”essay1”></ div>、< div class=”essay2”></ div>和< div class=”essay3”></ div>，定位这些节点即可。

第二步正则表达式爬取标题
网站的标题通常位于< head>< title>…</ title></ head>之间，该网站标题HTML代码如下：

<head>
   <meta charset=”utf-8”>
   <title>秀璋学习天地</title>
   ....
</head>

爬取博客网站的标题“秀璋学习天地”的方法是通过正则表达式“< title>(.*?)</ title>”实现，代码如下，首先通过urlopen()函数访问博客网址，然后定义正则表达式爬取。

import re import urllib.request url = 'http://www.eastmountyxz.com/' content = urllib.request.urlopen(url).read() title = re.findall(r'<title>(.*?)</title>', content.decode('utf-8')) print(title[0])

输出结果如下图所示：

第三步正则表达式爬取所有图片地址
由于HTML插入图片标签格式为“< img src=图片地址 />”，则使用正则表达式获取图片地址的方法为：获取以“src=”开头，以双引号结尾的内容即可。代码如下：

import re
import urllib.request

url = 'http://www.eastmountyxz.com/'
content = urllib.request.urlopen(url).read()
urls = re.findall(r'src='(.*?)'', content.decode('utf-8'))
for url in urls:
    print(url)

输出的结果如下所示，共显示了6张图片。

需要注意：这里的每张图片都省略了博客地址：

http://www.eastmountyxz.com/

我们需要对所爬取的图片地址进行拼接，增加原博客地址拼成完整的图片地址，再进行下载，并且该地址通过浏览器可以直接访问查看。如:

http://www.eastmountyxz.com/images/11.gif

第四步正则表达式爬取博客内容前面第一步讲述了如何定位四篇文章的标题，第一篇文章位于< div class=”essay”>和</ div>标签之间，第二篇位于< div class=”essay1”>和</ div>，依次类推。但是该HTML代码存在一个错误：class属性通常表示一类标签，它们的值都应该是相同的，所以这四篇文章的class属性都应该是“essay”，而name或id才是用来标识标签的唯一属性。

这里使用find(’< div class=“essay” >’)函数来定位第一篇文章的起始位置，使用find(’< div class=“essay1” >’)函数来定位第一篇文章的结束位置，从而获取< div class=”essay”>到</ div>之间的内容。比如获取第一篇文章的标题和超链接代码如下：

import re import urllib.request url = 'http://www.eastmountyxz.com/' content = urllib.request.urlopen(url).read() data = content.decode('utf-8') start = data.find(r'<div class='essay'>') end = data.find(r'<div class='essay1'>') print(data[start:end])

输出内容如下，获取第一篇博客的HTML源代码。

该部分代码分为三步骤：

调用urllib库的urlopen()函数打开博客地址，并读取内容赋值给content变量。
调用find()函数查找特定的内容，比如class属性为“essay”的div标签，依次定位获取开始和结束的位置。
进行下一步分析，获取源码中的超链接和标题等内容。

定位这段内容之后，再通过正则表达式获取具体内容，代码如下：

import re
import urllib.request

url = 'http://www.eastmountyxz.com/'
content = urllib.request.urlopen(url).read()
data = content.decode('utf-8')

start = data.find(r'<div class='essay'>')
end = data.find(r'<div class='essay1'>')
page = data[start:end]

res = r'(?<=href=\').+?(?=\')|(?<=href=\').+?(?=\')'
t1 = re.findall(res, page) #超链接
print(t1[0])
t2 = re.findall(r'<a .*?>(.*?)</a>', page)  #标题
print(t2[0])
t3 = re.findall('<p style=.*?>(.*?)</p>', page, re.M|re.S) #摘要
print(t3[0])

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调用正则表达式分别获取内容，由于爬取的段落（P）存在换行内容，所以需要加入re.M和re.S支持换行查找，最后输出结果如下：

`2.代码实现`

完整代码如下：

#coding:utf-8 import re import urllib.request url = 'http://www.eastmountyxz.com/' content = urllib.request.urlopen(url).read() data = content.decode('utf-8') #爬取标题 title = re.findall(r'<title>(.*?)</title>', data) print(title[0]) #爬取图片地址 urls = re.findall(r'src='(.*?)'', data) for url in urls: print(url) #爬取内容 start = data.find(r'<div class='essay'>') end = data.find(r'<div class='essay1'>') page = data[start:end] res = r'(?<=href=\').+?(?=\')|(?<=href=\').+?(?=\')' t1 = re.findall(res, page) #超链接 print(t1[0]) t2 = re.findall(r'<a .*?>(.*?)</a>', page) #标题 print(t2[0]) t3 = re.findall('<p style=.*?>(.*?)</p>', page, re.M|re.S) #摘要 print(t3[0]) print('') start = data.find(r'<div class='essay1'>') end = data.find(r'<div class='essay2'>') page = data[start:end] res = r'(?<=href=\').+?(?=\')|(?<=href=\').+?(?=\')' t1 = re.findall(res, page) #超链接 print(t1[0]) t2 = re.findall(r'<a .*?>(.*?)</a>', page) #标题 print(t2[0]) t3 = re.findall('<p style=.*?>(.*?)</p>', page, re.M|re.S) #摘要 print(t3[0])

输出结果如图所示。

通过上面的代码，读者会发现使用正则表达式爬取网站还是比较繁琐，尤其是定位网页节点时，后面将讲述Python提供的常用第三方扩展包，利用这些包的函数进行定向爬取。

六.总结

正则表达式是通过组合的“规则字符串”来对表达式进行过滤，从复杂内容中匹配想要的信息。它的主要对象是文本，适合于匹配文本字符串等内容，不适合匹配文本意义，比如匹配URL、Email这种纯文本的字符就非常适合。各种编程语言都能使用正则表达式，比如C#、Java、Python等。

正则表达式爬虫常用于获取字符串中的某些内容，比如提取博客阅读量和评论数的数字，截取URL域名或URL中某个参数，过滤掉特定的字符或检查所获取的数据是否符合某个逻辑，验证URL或日期类型等。由于其比较灵活、逻辑性和功能性较强的特点，使它能迅速地以极简单的方式从复杂字符串中达到匹配目的。

但它对于刚接触的人来说，正则表达式比较晦涩难懂；同时，通过它获取HTML中某些特定文本也比较困难，尤其是当网页HTML源代码中结束标签缺失或不明显的情况。接下来作者将讲述更为强大、智能的第三方爬虫扩展包，主要是BeautifulSoup和Selenium技术。

前文赏析：

最后，真诚地感谢您关注“娜璋之家”公众号，感谢CSDN这么多年的陪伴，会一直坚持分享，希望我的文章能陪伴你成长，也希望在技术路上不断前行。文章如果对你有帮助、有感悟，就是对我最好的回报，且看且珍惜！2020年8月18日建立的公众号，再次感谢您的关注，也请帮忙宣传下“娜璋之家”，哈哈~初来乍到，还请多多指教。

(By:娜璋之家 Eastmount 2020-09-30 夜于武大 https://blog.csdn.net/Eastmount )

参考文献如下：

作者书籍《Python网络数据爬取及分析从入门到精通》
作者博客：https://blog.csdn.net/Eastmount

[Python从零到壹] 四.网络爬虫之入门基础及正则表达式抓取博客案例