正则表达式在爬虫领域使用的较为广泛,在一个烦乱的页面中提取出目标数据
'''目前我们还没有学习第三方模块和爬虫知识 所以数据获取先直接拷贝''' import re # 1.模拟网络请求 读取文件数据 with open(r'a.txt', 'r', encoding='utf8') as f: # 2.由于数据量不大 这里直接一次性读取 file_data = f.read() # file_data就是待筛选的数据 # 3.研究所需数据的特征 再编写相应的正则 # 3.1.匹配公司名称 首先拿到公司名称所在的数据区域 <h2>红牛杭州分公司</h2> cp_title_list = re.findall('<h2>(.*?)</h2>', file_data) '''findall优先展示括号内正则表达式匹配到的内容''' # print(cp_title_list) # 3.2.匹配公司地址 首先拿到公司地址所在的数据区域 <p class='mapIco'>杭州市上城区庆春路29号远洋大厦11楼A座</p> cp_addr_list = re.findall("<p class='mapIco'>(.*?)</p>",file_data) # print(cp_addr_list) # 3.3.匹配公司邮编 首先拿到公司邮编所在的数据区域 <p class='mailIco'>310009</p> cp_email_list = re.findall("<p class='mailIco'>(.*?)</p>",file_data) # print(cp_email_list) # 3.4.匹配公司电话 首先拿到公司电话所在的数据区域 <p class='telIco'>0571-87045279/7792</p> cp_phone_list = re.findall("<p class='telIco'>(.*?)</p>",file_data) # print(cp_phone_list) # 4.有了四个列表 分别存储的时候公司名称 地址 电话 邮编 如何对应展示 # 4.1.使用zip先将每个公司所有的数据整合到一起 res = zip(cp_title_list,cp_addr_list,cp_email_list,cp_phone_list) for t in res: print(""" 公司名称:%s 公司地址:%s 公司邮编:%s 公司电话:%s """%t)
""" findall默认是分组优先展示 正则表达式中如果有括号分组 那么在展示匹配结果的时候 默认只演示括号内正则表达式匹配到的内容!!! 也可以取消分组有限展示的机制 (?:) 括号前面加问号冒号 """ import re ret = re.findall('a(b)c', 'abcabcabcabc') print(ret) # ['b', 'b', 'b', 'b'] ret = re.findall('a(?:b)c', 'abcabcabcabc') print(ret) # ['abc', 'abc', 'abc', 'abc'] ret = re.findall('(a)(b)(c)', 'abcabcabcabc') print(ret) # [('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'c')] ret = re.findall('(?P<aaa>a)(b)(c)', 'abcabcabcabc') print(ret) # [('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'c')]
print(ret.group('aaa')) ret = re.search('a(b)c', 'abcabcabcabc') print(ret.group()) # abc print(ret.group(0)) # abc print(ret.group(1)) # b 可以通过索引的方式单独获取分组内匹配到的数据 ret = re.search('a(b)(c)', 'abcabcabcabc') print(ret.group()) # abc print(ret.group(0)) # abc print(ret.group(1)) # b 可以通过索引的方式单独获取分组内匹配到的数据 print(ret.group(2)) # c 可以通过索引的方式单独获取分组内匹配到的数据 '''针对search和match有几个分组 group方法括号内最大就可以写几'''
ret = re.search('a(?P<name1>b)(?P<name2>c)', 'abcabcabcabc') print(ret.group('name1')) # b print(ret.group('name2')) # c
import re ret = re.findall('www.(baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com') print(ret) # ['oldboy'] 这是因为findall会优先把匹配结果组里内容返回,如果想要匹配结果,取消权限即可 ret = re.findall('www.(?:baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com') print(ret) # ['www.oldboy.com']
提供了更多的数据类型
生成可以使用名字来访问元素内容的tuple
from collections import namedtuple # 1.先产生一个元组对象模板 point = namedtuple('坐标',['x','y']) # 2.创建诸多元组数据 p1 = point(1,2) p2 = point(10,8) print(p1,p2) # 坐标(x=1, y=2) 坐标(x=10, y=8) print(p1.x) # 1 print(p1.y) # 2
person = namedtuple('人物','name age gender') p1 = person('jojo',18,'male') p2 = person('camellia',28,'female') print(p1,p2) # 人物(name='jojo', age=18, gender='male') 人物(name='camellia', age=28, gender='female') print(p1.name,p1.age) # jojo 18
具名元组的使用场景也非常的广泛 比如数学领域、娱乐领域等
card = namedtuple('扑克牌', ['花色', '点数']) c1 = card('黑桃♠', 'A') c2 = card('黑梅♣', 'K') c3 = card('红心❤', 'A') print(c1, c2, c3) print(c1.点数)
队列:先进先出,默认是只有一端只能进另外一端只能出
双端队列:两端都可以进出(可以快速的从另外一侧追加和推出对象)
import queue q = queue.Queue(3) # 最大只能放三个元素 # 存放元素 q.put(123) q.put(321) q.put(222) q.put(444) # 如果队列满了 继续添加则原地等待 # 获取元素 print(q.get()) # 123 print(q.get()) # 321 print(q.get()) # 222 print(q.get()) # 如果队列空了 继续获取则原地等待
deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表,适合用于队列和栈
from collections import deque q = deque([1,2,3]) print(q) q.append(444) # 右边添加元素 print(q) q.appendleft(666) # 左边添加元素 print(q) q.pop() # 右边弹出元素 q.popleft() # 左边弹出元素
d1 = dict([('name','jason'),('pwd',123),('hobby','study')]) print(d1) # {'pwd': 123, 'name': 'jason', 'hobby': 'study'} print(d1.keys())
使用dict时,Key是无序的。在对dict做迭代时,我们无法确定Key的顺序。
如果要保持Key的顺序,可以用OrderedDict
from collections import OrderedDict # OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列,不是Key本身排序 d2 = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) print(d2) d2['x'] = 111 d2['y'] = 222 d2['z'] = 333 print(d2) print(d2.keys())
""" 有如下值集合 [11,22,33,44,55,67,77,88,99,999], 将所有大于 66 的值保存至字典的第一个key中,将小于 66 的值保存至第二个key的值中。 """
l1 = [11,22,33,44,55,67,77,88,99,999] new_dict = {'k1':[],'k2':[]} for i in l1: if i > 66: new_dict['k1'].append(i) else: new_dict['k2'].append(i) print(new_dict)
from collections import defaultdict values = [11, 22, 33,44,55,67,77,88,99,90] my_dict = defaultdict(list) # 字典所有的值默认都是列表 {'':[],'':[]} for value in values: if value>66: my_dict['k1'].append(value) else: my_dict['k2'].append(value)
Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型,以字典的键值对形式存储,其中元素作为key,其计数作为value。计数值可以是任意的Interger(包括0和负数)。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。
res = 'abcdeabcdabcaba' ''' 统计字符串中所有字符出现的次数 {'a':3,'b':5...} ''' new_dict = {} for i in res: if i not in new_dict: # 字符第一次出现 应该创建一个新的键值对 new_dict[i] = 1 else: new_dict[i] += 1 print(new_dict) # {'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1}
from collections import Counter r = Counter(res) print(r) # Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1}) print(r.get('a')) # 可以当成字典使用
和时间有关系的我们就要用到时间模块。
1.time.sleep(secs) 推迟指定的时间运行,单位为秒 ps:该方法贯穿前后(基础、后期) 2.time.time() 获取当前时间戳
彼此之间可以转换
# 距离1970年1月1日0时0分0秒至此相差的秒数 # 我们运行“ type(time.time()) ”,返回的是float类型。 time.time()
time.localtime()
索引(Index) | 属性(Attribute) | 值(Values) |
---|---|---|
0 | tm_year(年) | 比如2011 |
1 | tm_mon(月) | 1 - 12 |
2 | tm_mday(日) | 1 - 31 |
3 | tm_hour(时) | 0 - 23 |
4 | tm_min(分) | 0 - 59 |
5 | tm_sec(秒) | 0 - 60 |
6 | tm_wday(weekday) | 0 - 6(0表示周一) |
7 | tm_yday(一年中的第几天) | 1 - 366 |
8 | tm_isdst(是否是夏令时) | 默认为0 |
# 人最容易接收的一种时间格式 2000/1/21 11:11:11 time.strftime()
'%Y-%m-%d %H:%M:%S' # 2022-03-29 11:31:30 '%Y-%m-%d %X' # 2022-03-29 11:31:30 %y 两位数的年份表示(00-99) %Y 四位数的年份表示(000-9999) %m 月份(01-12) %d 月内中的一天(0-31) %H 24小时制小时数(0-23) %I 12小时制小时数(01-12) %M 分钟数(00=59) %S 秒(00-59) %a 本地简化星期名称 %A 本地完整星期名称 %b 本地简化的月份名称 %B 本地完整的月份名称 %c 本地相应的日期表示和时间表示 %j 年内的一天(001-366) %p 本地A.M.或P.M.的等价符 %U 一年中的星期数(00-53)星期天为星期的开始 %w 星期(0-6),星期天为星期的开始 %W 一年中的星期数(00-53)星期一为星期的开始 %x 本地相应的日期表示 %X 本地相应的时间表示 %Z 当前时区的名称 %% %号本身
格式化时间 <==> 结构化时间 <==> 时间戳 # 时间戳 <--> 结构化时间 gmtime localtime # 结构化时间 <--> 格式化时间 strftime strptime time.strptime("2017-03-16","%Y-%m-%d") time.strptime("2017/03","%Y/%m") 前后必须一致 ps:UTC时间比我所在的区域时间早八个小时(时区划分)
import datetime print(datetime.date.today()) # 2022-03-29 print(datetime.datetime.today()) # 2022-03-29 11:55:50.883392 """ date 意思就是年月日 datetime 意思就是年月日 时分秒 ps:后期很多时间相关的操作都是跟date和time有关系 """ res = datetime.date.today() print(res.year) # 2022 print(res.month) # 3 print(res.day) # 29 print(res.weekday()) # 1 星期0-6 print(res.isoweekday()) # 2 星期1-7
ctime = datetime.datetime.today() time_tel = datetime.timedelta(days=4) # 有很多时间选项 print(ctime) # 2022-03-29 12:01:52.279025 print(ctime + time_tel) # 2022-04-02 12:01:52.279025 print(ctime - time_tel) # 2022-03-25 12:03:34.495813 """ 针对时间计算的公式 日期对象 = 日期对象 +/- timedelta对象 timedelta对象 = 日期对象 +/- 日期对象 """ res = ctime + time_tel print(res - ctime) # 4 days, 0:00:00
又称:随机数模块
import random
print(random.random()) # 随机产生一个0到1之间的小数 print(random.uniform(2,4)) # 随机产生一个2到4之间的小数
print(random.randint(0,9)) # 随机产生一个0到9之间的整数(包含0和9) print(random.randint(1,6)) # 掷骰子
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13] random.shuffle(l) # 随机打乱一个数据集合 洗牌 print(l)
ll1 = ['特等奖','张飞抱回家','如花','百万现金大奖','群内配对'] print(random.choice(ll1)) # 随机抽取一个 抽奖 ll = ['如花','C老师','R老师','J老师','M老师','张飞','龙龙'] print(random.sample(ll, 2)) # 随机指定个数抽样 抽样