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批量更改文件名的实现方法

Python批量更改文件名的实现方法 前言: 由于后台数据有好多,但是文案提供过来的图片命名全部没有按照格式来命名,Python这么强大的语言,肯定是能够处理这个问题的,于是我就写了一个...

Python实现的特征提取操作示例

本文实例讲述了Python实现的特征提取操作。分享给大家供大家参考,具体如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Aug 21 1...

深入理解Django中内置的用户认证

前言 本文主要给大家介绍了关于Django中内置用户认证的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。 认证登陆 在进行用户登陆验证的时候,如果是自己写代码...

Python K最近邻从原理到实现的方法

Python K最近邻从原理到实现的方法

本来这篇文章是5月份写的,今天修改了一下内容,就成今天发表的了,CSDN这是出BUG了还是什么改规则了。。。 引文:决策树和基于规则的分类器都是积极学习方法(eager learner)...

基于Python的图像数据增强Data Augmentation解析

基于Python的图像数据增强Data Augmentation解析

1.1 简介 深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果。在数据量有限的情况下,可以通过数据增强(Data Augmentation)来增加训练样本的多样性, 提高模型鲁...