python中django框架通过正则搜索页面上email地址的方法

yipeiwu_com6年前Python基础

本文实例讲述了python中django框架通过正则搜索页面上email地址的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:

import re
from django.shortcuts import render
from pattern.web import URL, DOM, abs, find_urls
def index(request):
 """
 find email addresses in requested url or contact page
 """
 error = ''
 emails = set()
 url_string = request.GET.get('url', '')
 EMAIL_REGEX = re.compile(r'[A-Z0-9._%+-]+@[A-Z0-9.-]+\.[A-Z]{2,6}', re.IGNORECASE)
 # use absolute url or domain name
 url = URL(url_string) if url_string.startswith('http') else URL(domain=url_string,protocol='http')
 if url_string:
 try:
  dom = DOM(url.download(cached=True))
 except Exception, e:
  error = e
 else:
  contact_urls = { url.string }
  # search links of contact page
  for link in dom('a'):
  if re.search(r'contact|about', link.source, re.IGNORECASE):
   contact_urls.add(
   abs(link.attributes.get('href',''), base=url.redirect or url.string))
  for contact_url in contact_urls:
  # download contact page
  dom = DOM(URL(contact_url).download(cached=True))
  # search emails in the body of the page
  for line in dom('body')[0].content.split('\n'):
   found = EMAIL_REGEX.search(line)
   if found:
   emails.add(found.group())
 data = {
 'url': url_string,
 'emails': emails,
 'error': error,
 }
 return render(request, 'index.html', data)

PS:这里再为大家提供2款非常方便的正则表达式工具供大家参考使用:

JavaScript正则表达式在线测试工具:
http://tools.jb51.net/regex/javascript

正则表达式在线生成工具:
http://tools.jb51.net/regex/create_reg

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

相关文章

python根据文章标题内容自动生成摘要的实例

python根据文章标题内容自动生成摘要的实例

text.py title = '智能金融起锚:文因、数库、通联瞄准的kensho革命' text = '''2015年9月13日,39岁的鲍捷乘上从硅谷至北京的飞机,开启了他心中的...

Python 多核并行计算的示例代码

Python 多核并行计算的示例代码

以前写点小程序其实根本不在乎并行,单核跑跑也没什么问题,而且我的电脑也只有双核四个超线程(下面就统称核好了),觉得去折腾并行没啥意义(除非在做IO密集型任务)。然后自从用上了32核128...

Python科学计算之NumPy入门教程

前言 NumPy是Python用于处理大型矩阵的一个速度极快的数学库。它允许你在Python中做向量和矩阵的运算,而且很多底层的函数都是用C写的,你将获得在普通Python中无法达到的...

python并发编程多进程 互斥锁原理解析

运行多进程 每个子进程的内存空间是互相隔离的 进程之间数据不能共享的 互斥锁 但是进程之间都是运行在一个操作系统上,进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同...

Numpy与Pytorch 矩阵操作方式

Numpy 随机矩阵: np.random.randn(d0, d1, d2, ...) 矩阵大小与形状: np.ndarray.size 与 np.dnarray.shape Pyto...