爬虫教程中正则表达式的应用方法详解助你精准获取网络数据

威震华夏关云长

引言

网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序，而正则表达式是一种强大的文本匹配工具。在爬虫开发中，正则表达式扮演着至关重要的角色，它能帮助我们从复杂的HTML文本中精准提取所需数据。本文将详细介绍正则表达式在爬虫中的应用方法，通过丰富的示例帮助你掌握这一技能，从而更高效地获取网络数据。

正则表达式基础

正则表达式（Regular Expression，简称regex）是一种用于描述字符串模式的工具。它使用一系列特殊字符来定义搜索模式，可以用于字符串的匹配、查找、替换等操作。在爬虫中，我们主要利用正则表达式从HTML或JSON等文本中提取特定信息。

基本语法

正则表达式由普通字符（如字母、数字）和特殊字符（称为”元字符”）组成。以下是一些基本的元字符及其含义：

• .：匹配除换行符以外的任意字符
• *：匹配前面的字符零次或多次
• +：匹配前面的字符一次或多次
• ?：匹配前面的字符零次或一次
• ^：匹配字符串的开始
• $：匹配字符串的结束
• []：匹配字符集中的任意一个字符
• ()：分组，同时也可以捕获匹配的内容
• |：或操作，匹配两个表达式中的一个
• {}：指定匹配次数的范围
• \：转义字符，用于匹配特殊字符本身

常用元字符详解

让我们更详细地了解一些常用的元字符：

1. 字符类[abc]：匹配a、b或c中的任意一个字符[^abc]：匹配除了a、b、c之外的任意字符[a-z]：匹配任意小写字母[A-Z]：匹配任意大写字母[0-9]：匹配任意数字
2. [abc]：匹配a、b或c中的任意一个字符
3. [^abc]：匹配除了a、b、c之外的任意字符
4. [a-z]：匹配任意小写字母
5. [A-Z]：匹配任意大写字母
6. [0-9]：匹配任意数字
7. 预定义字符类\d：匹配任意数字，相当于[0-9]\D：匹配任意非数字字符，相当于[^0-9]\w：匹配任意单词字符（字母、数字、下划线），相当于[a-zA-Z0-9_]\W：匹配任意非单词字符，相当于[^a-zA-Z0-9_]\s：匹配任意空白字符（空格、制表符、换行符等）\S：匹配任意非空白字符
8. \d：匹配任意数字，相当于[0-9]
9. \D：匹配任意非数字字符，相当于[^0-9]
10. \w：匹配任意单词字符（字母、数字、下划线），相当于[a-zA-Z0-9_]
11. \W：匹配任意非单词字符，相当于[^a-zA-Z0-9_]
12. \s：匹配任意空白字符（空格、制表符、换行符等）
13. \S：匹配任意非空白字符
14. 量词*：匹配前面的元素零次或多次+：匹配前面的元素一次或多次?：匹配前面的元素零次或一次{n}：匹配前面的元素恰好n次{n,}：匹配前面的元素至少n次{n,m}：匹配前面的元素至少n次，至多m次
15. *：匹配前面的元素零次或多次
16. +：匹配前面的元素一次或多次
17. ?：匹配前面的元素零次或一次
18. {n}：匹配前面的元素恰好n次
19. {n,}：匹配前面的元素至少n次
20. {n,m}：匹配前面的元素至少n次，至多m次
21. 边界匹配^：匹配字符串的开始$：匹配字符串的结束\b：匹配单词边界\B：匹配非单词边界
22. ^：匹配字符串的开始
23. $：匹配字符串的结束
24. \b：匹配单词边界
25. \B：匹配非单词边界

字符类

• [abc]：匹配a、b或c中的任意一个字符
• [^abc]：匹配除了a、b、c之外的任意字符
• [a-z]：匹配任意小写字母
• [A-Z]：匹配任意大写字母
• [0-9]：匹配任意数字

预定义字符类

• \d：匹配任意数字，相当于[0-9]
• \D：匹配任意非数字字符，相当于[^0-9]
• \w：匹配任意单词字符（字母、数字、下划线），相当于[a-zA-Z0-9_]
• \W：匹配任意非单词字符，相当于[^a-zA-Z0-9_]
• \s：匹配任意空白字符（空格、制表符、换行符等）
• \S：匹配任意非空白字符

量词

• *：匹配前面的元素零次或多次
• +：匹配前面的元素一次或多次
• ?：匹配前面的元素零次或一次
• {n}：匹配前面的元素恰好n次
• {n,}：匹配前面的元素至少n次
• {n,m}：匹配前面的元素至少n次，至多m次

边界匹配

• ^：匹配字符串的开始
• $：匹配字符串的结束
• \b：匹配单词边界
• \B：匹配非单词边界

在爬虫中应用正则表达式的场景

在爬虫开发中，正则表达式可以应用于多种场景，帮助我们精准提取所需数据。以下是一些常见的应用场景：

1. 提取链接

从网页中提取所有链接是爬虫的基本任务之一。我们可以使用正则表达式来匹配HTML中的<a>标签，并提取其中的href属性值。

2. 提取文本内容

当我们需要从网页中提取特定文本内容时，正则表达式可以帮助我们定位并提取这些内容。例如，提取文章标题、正文、发布时间等。

3. 数据清洗

爬取的数据往往包含一些不需要的字符或格式，正则表达式可以用于数据清洗，如去除HTML标签、多余空格、特殊字符等。

4. 提取结构化数据

从半结构化的文本中提取结构化数据，如从JSON字符串中提取特定字段，或从HTML表格中提取数据。

5. 验证数据格式

使用正则表达式验证提取的数据是否符合特定格式，如邮箱地址、电话号码、日期等。

正则表达式在Python爬虫中的具体实现

Python的re模块提供了正则表达式的支持，下面我们将通过一系列示例来展示如何在Python爬虫中使用正则表达式。

基本用法

首先，让我们了解re模块的基本用法：

2. import re
4. # 编译正则表达式
5. pattern = re.compile(r'hello')
7. # 使用match方法从字符串开始处匹配
8. result = pattern.match('hello world')
9. print(result)  # 输出: <re.Match object; span=(0, 5), match='hello'>
11. # 使用search方法在整个字符串中搜索
12. result = pattern.search('world hello')
13. print(result)  # 输出: <re.Match object; span=(6, 11), match='hello'>
15. # 使用findall方法查找所有匹配
16. result = pattern.findall('hello world, hello python')
17. print(result)  # 输出: ['hello', 'hello']
19. # 使用sub方法替换匹配项
20. result = pattern.sub('hi', 'hello world')
21. print(result)  # 输出: 'hi world'

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提取链接

下面是一个使用正则表达式从HTML中提取所有链接的示例：

2. import re
3. import requests
5. # 获取网页内容
6. url = 'https://example.com'
7. response = requests.get(url)
8. html = response.text
10. # 定义正则表达式模式，匹配<a>标签中的href属性
11. link_pattern = re.compile(r'<a[^>]+href=["\'](.*?)["\']', re.IGNORECASE)
13. # 查找所有链接
14. links = link_pattern.findall(html)
16. # 输出所有链接
17. for link in links:
18.     print(link)

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这个正则表达式的工作原理：

• <a：匹配<a字符串
• [^>]+：匹配一个或多个不是>的字符（即<a标签的属性）
• href=["\']：匹配href="或href='
• (.*?)：非贪婪匹配任意字符，并捕获匹配内容（即链接）
• ["\']：匹配"或'

提取文本内容

假设我们要从网页中提取所有文章标题，这些标题都包含在<h2>标签中：

2. import re
3. import requests
5. # 获取网页内容
6. url = 'https://example.com/articles'
7. response = requests.get(url)
8. html = response.text
10. # 定义正则表达式模式，匹配<h2>标签中的文本
11. title_pattern = re.compile(r'<h2[^>]*>(.*?)</h2>', re.IGNORECASE | re.DOTALL)
13. # 查找所有标题
14. titles = title_pattern.findall(html)
16. # 清理标题中的HTML标签
17. cleaned_titles = []
18. for title in titles:
19.     # 去除标题中的HTML标签
20.     clean_title = re.sub(r'<[^>]+>', '', title)
21.     # 去除前后空白
22.     clean_title = clean_title.strip()
23.     cleaned_titles.append(clean_title)
25. # 输出所有标题
26. for title in cleaned_titles:
27.     print(title)

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数据清洗

爬取的数据可能包含HTML标签、多余空格等，我们可以使用正则表达式进行清洗：

2. import re
4. # 原始数据（包含HTML标签和多余空格）
5. raw_data = """
6. <div class="content">
7.     <p>这是第一段文本。</p>
8.     <p>这是第二段文本，    包含多余空格。</p>
9.     <ul>
10.         <li>列表项1</li>
11.         <li>列表项2</li>
12.     </ul>
13. </div>
14. """
16. # 去除HTML标签
17. no_tags = re.sub(r'<[^>]+>', '', raw_data)
18. print("去除HTML标签后:")
19. print(no_tags)
21. # 去除多余空格（将连续的空格、制表符、换行符替换为单个空格）
22. no_extra_spaces = re.sub(r'\s+', ' ', no_tags).strip()
23. print("\n去除多余空格后:")
24. print(no_extra_spaces)
26. # 提取纯文本内容（去除HTML标签和多余空格）
27. clean_text = re.sub(r'\s+', ' ', re.sub(r'<[^>]+>', '', raw_data)).strip()
28. print("\n最终清洗结果:")
29. print(clean_text)

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提取结构化数据

假设我们要从网页中提取产品信息，包括产品名称、价格和描述：

2. import re
3. import requests
5. # 获取网页内容
6. url = 'https://example.com/products'
7. response = requests.get(url)
8. html = response.text
10. # 定义正则表达式模式，匹配产品信息块
11. product_pattern = re.compile(
12.     r'<div class="product"[^>]*>.*?'
13.     r'<h3[^>]*>(.*?)</h3>.*?'  # 产品名称
14.     r'<span class="price"[^>]*>(.*?)</span>.*?'  # 价格
15.     r'<p class="description"[^>]*>(.*?)</p>.*?'  # 描述
16.     r'</div>',
17.     re.IGNORECASE | re.DOTALL
18. )
20. # 查找所有产品
21. products = product_pattern.findall(html)
23. # 处理并输出产品信息
24. for name, price, description in products:
25.     # 清理数据
26.     clean_name = re.sub(r'<[^>]+>', '', name).strip()
27.     clean_price = re.sub(r'<[^>]+>', '', price).strip()
28.     clean_description = re.sub(r'<[^>]+>', '', description).strip()
29.    
30.     # 输出产品信息
31.     print(f"产品名称: {clean_name}")
32.     print(f"价格: {clean_price}")
33.     print(f"描述: {clean_description}")
34.     print("-" * 50)

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验证数据格式

使用正则表达式验证提取的数据是否符合特定格式：

2. import re
4. # 验证邮箱地址
5. def is_valid_email(email):
6.     pattern = r'^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$'
7.     return re.match(pattern, email) is not None
9. # 验证电话号码（简单示例）
10. def is_valid_phone(phone):
11.     pattern = r'^(\+\d{1,3}[- ]?)?\d{10}$'
12.     return re.match(pattern, phone) is not None
14. # 验证日期格式（YYYY-MM-DD）
15. def is_valid_date(date):
16.     pattern = r'^\d{4}-\d{2}-\d{2}$'
17.     if not re.match(pattern, date):
18.         return False
19.    
20.     # 进一步验证日期的有效性
21.     year, month, day = map(int, date.split('-'))
22.     if month < 1 or month > 12:
23.         return False
24.    
25.     # 简单的日期验证（不考虑闰年等情况）
26.     if day < 1 or day > 31:
27.         return False
28.    
29.     return True
31. # 测试验证函数
32. emails = ["user@example.com", "invalid.email", "another@example.org"]
33. for email in emails:
34.     print(f"{email}: {'有效' if is_valid_email(email) else '无效'}")
36. phones = ["1234567890", "+1 1234567890", "12345"]
37. for phone in phones:
38.     print(f"{phone}: {'有效' if is_valid_phone(phone) else '无效'}")
40. dates = ["2023-05-15", "2023-13-01", "2023-02-30"]
41. for date in dates:
42.     print(f"{date}: {'有效' if is_valid_date(date) else '无效'}")

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高级技巧与最佳实践

在使用正则表达式进行爬虫开发时，有一些高级技巧和最佳实践可以帮助你提高效率和准确性。

1. 使用非贪婪匹配

默认情况下，正则表达式是贪婪的，会尽可能多地匹配字符。但在某些情况下，我们需要使用非贪婪匹配（在量词后添加?）来确保正确匹配。

2. import re
4. html = '<div>内容1</div><div>内容2</div>'
6. # 贪婪匹配
7. greedy_pattern = re.compile(r'<div>.*</div>')
8. greedy_result = greedy_pattern.findall(html)
9. print("贪婪匹配结果:", greedy_result)  # 输出: ['<div>内容1</div><div>内容2</div>']
11. # 非贪婪匹配
12. non_greedy_pattern = re.compile(r'<div>.*?</div>')
13. non_greedy_result = non_greedy_pattern.findall(html)
14. print("非贪婪匹配结果:", non_greedy_result)  # 输出: ['<div>内容1</div>', '<div>内容2</div>']

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2. 使用捕获组和非捕获组

捕获组()可以提取匹配的子字符串，但如果不需捕获，可以使用非捕获组(?:)来提高性能。

2. import re
4. text = "我买了3个苹果和5个香蕉"
6. # 使用捕获组
7. capture_pattern = re.compile(r'(\d+)个(苹果|香蕉)')
8. capture_result = capture_pattern.findall(text)
9. print("捕获组结果:", capture_result)  # 输出: [('3', '苹果'), ('5', '香蕉')]
11. # 使用非捕获组
12. non_capture_pattern = re.compile(r'(\d+)个(?:苹果|香蕉)')
13. non_capture_result = non_capture_pattern.findall(text)
14. print("非捕获组结果:", non_capture_result)  # 输出: ['3', '5']

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3. 使用预编译正则表达式

如果多次使用同一个正则表达式，预编译可以提高性能。

2. import re
3. import time
5. text = "这是一个测试文本，包含多个测试字符串。"
7. # 不预编译
8. start_time = time.time()
9. for _ in range(10000):
10.     re.findall(r'测试', text)
11. end_time = time.time()
12. print(f"不预编译耗时: {end_time - start_time:.4f}秒")
14. # 预编译
15. pattern = re.compile(r'测试')
16. start_time = time.time()
17. for _ in range(10000):
18.     pattern.findall(text)
19. end_time = time.time()
20. print(f"预编译耗时: {end_time - start_time:.4f}秒")

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4. 使用断言

断言用于匹配某些条件，但不消耗字符，包括正向断言(?=)、负向断言(?!)、正向回顾断言(?<=)和负向回顾断言(?<!)。

2. import re
4. # 正向断言：匹配后面跟着"元"的数字
5. text = "价格是100元，折扣是50元"
6. pattern = re.compile(r'\d+(?=元)')
7. result = pattern.findall(text)
8. print("正向断言结果:", result)  # 输出: ['100', '50']
10. # 负向断言：匹配后面不跟着"元"的数字
11. text = "100元，50美元"
12. pattern = re.compile(r'\d+(?!元)')
13. result = pattern.findall(text)
14. print("负向断言结果:", result)  # 输出: ['50']
16. # 正向回顾断言：匹配前面是"价格是"的数字
17. text = "价格是100元，成本是50元"
18. pattern = re.compile(r'(?<=价格是)\d+')
19. result = pattern.findall(text)
20. print("正向回顾断言结果:", result)  # 输出: ['100']
22. # 负向回顾断言：匹配前面不是"价格是"的数字
23. text = "价格是100元，成本是50元"
24. pattern = re.compile(r'(?<!价格是)\d+')
25. result = pattern.findall(text)
26. print("负向回顾断言结果:", result)  # 输出: ['50']

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5. 处理复杂HTML结构

对于复杂的HTML结构，正则表达式可能不是最佳选择，但在某些情况下，我们仍然可以使用正则表达式来处理。

2. import re
4. html = """
5. <div class="product">
6.     <h3>产品1</h3>
7.     <div class="details">
8.         <span class="price">$10.00</span>
9.         <span class="stock">有货</span>
10.     </div>
11. </div>
12. <div class="product">
13.     <h3>产品2</h3>
14.     <div class="details">
15.         <span class="price">$20.00</span>
16.         <span class="stock">缺货</span>
17.     </div>
18. </div>
19. """
21. # 使用正则表达式提取产品信息
22. pattern = re.compile(
23.     r'<div class="product">\s*'
24.     r'<h3>(.*?)</h3>\s*'
25.     r'<div class="details">\s*'
26.     r'<span class="price">(.*?)</span>\s*'
27.     r'<span class="stock">(.*?)</span>\s*'
28.     r'</div>\s*'
29.     r'</div>',
30.     re.DOTALL
31. )
33. products = pattern.findall(html)
34. for name, price, stock in products:
35.     print(f"产品: {name.strip()}, 价格: {price.strip()}, 库存: {stock.strip()}")

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6. 结合BeautifulSoup使用正则表达式

虽然BeautifulSoup是一个强大的HTML解析库，但有时结合正则表达式可以更灵活地提取数据。

2. import re
3. from bs4 import BeautifulSoup
4. import requests
6. # 获取网页内容
7. url = 'https://example.com/products'
8. response = requests.get(url)
9. html = response.text
11. # 使用BeautifulSoup解析HTML
12. soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
14. # 使用正则表达式查找特定类名的元素
15. pattern = re.compile(r'product-.*')
16. products = soup.find_all('div', class_=pattern)
18. for product in products:
19.     # 提取产品名称
20.     name = product.find('h3').text.strip()
21.    
22.     # 使用正则表达式提取价格
23.     price_text = product.find('span', class_='price').text
24.     price_match = re.search(r'\$([\d.]+)', price_text)
25.     price = price_match.group(1) if price_match else 'N/A'
26.    
27.     print(f"产品: {name}, 价格: ${price}")

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常见问题与解决方案

在使用正则表达式进行爬虫开发时，可能会遇到一些常见问题。下面我们讨论这些问题及其解决方案。

1. 正则表达式过于复杂导致难以维护

问题：随着需求的变化，正则表达式变得越来越复杂，难以理解和维护。

解决方案：

• 将复杂的正则表达式拆分为多个简单的部分
• 使用注释说明每个部分的作用
• 考虑使用其他解析方法（如BeautifulSoup、lxml等）处理HTML

2. import re
4. # 复杂的正则表达式
5. complex_pattern = re.compile(r'<div\s+class="product"[^>]*>.*?<h3[^>]*>(.*?)</h3>.*?<span\s+class="price"[^>]*>(.*?)</span>.*?</div>', re.DOTALL)
7. # 拆分为多个简单部分
8. def extract_product_info(html):
9.     # 提取产品块
10.     product_blocks = re.findall(r'<div\s+class="product"[^>]*>(.*?)</div>', html, re.DOTALL)
11.    
12.     products = []
13.     for block in product_blocks:
14.         # 从产品块中提取名称
15.         name_match = re.search(r'<h3[^>]*>(.*?)</h3>', block, re.DOTALL)
16.         name = name_match.group(1).strip() if name_match else 'N/A'
17.         
18.         # 从产品块中提取价格
19.         price_match = re.search(r'<span\s+class="price"[^>]*>(.*?)</span>', block, re.DOTALL)
20.         price = price_match.group(1).strip() if price_match else 'N/A'
21.         
22.         products.append({'name': name, 'price': price})
23.    
24.     return products

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2. 正则表达式性能问题

问题：复杂的正则表达式可能导致性能问题，特别是在处理大量文本时。

解决方案：

• 预编译正则表达式
• 使用非捕获组(?:)代替捕获组()
• 避免使用回溯（如嵌套量词）
• 使用更具体的匹配模式，减少不必要的回溯

2. import re
3. import time
5. # 性能较差的正则表达式
6. bad_pattern = re.compile(r'.*?(a.*?b.*?c).*?')
7. text = "a b c " * 1000 + "a x b y c"
9. start_time = time.time()
10. result = bad_pattern.search(text)
11. end_time = time.time()
12. print(f"性能较差的正则表达式耗时: {end_time - start_time:.4f}秒")
14. # 性能较好的正则表达式
15. good_pattern = re.compile(r'a[^a]*?b[^a]*?c')
17. start_time = time.time()
18. result = good_pattern.search(text)
19. end_time = time.time()
20. print(f"性能较好的正则表达式耗时: {end_time - start_time:.4f}秒")

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3. HTML结构变化导致正则表达式失效

问题：网站更新HTML结构后，原来的正则表达式可能无法正确匹配。

解决方案：

• 使用更灵活的正则表达式，减少对特定结构的依赖
• 结合多种解析方法，如先使用BeautifulSoup获取大致区域，再用正则表达式精确提取
• 定期检查和更新爬虫代码

2. import re
3. from bs4 import BeautifulSoup
5. html = """
6. <div class="product-list">
7.     <div class="item">
8.         <h3>产品1</h3>
9.         <div class="info">
10.             <span class="price">$10.00</span>
11.         </div>
12.     </div>
13.     <div class="item">
14.         <h3>产品2</h3>
15.         <div class="info">
16.             <span class="price">$20.00</span>
17.         </div>
18.     </div>
19. </div>
20. """
22. # 使用BeautifulSoup获取大致区域
23. soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
24. product_list = soup.find('div', class_='product-list')
26. # 使用正则表达式精确提取
27. if product_list:
28.     html_text = str(product_list)
29.     pattern = re.compile(r'<h3>(.*?)</h3>.*?<span class="price">(.*?)</span>', re.DOTALL)
30.     products = pattern.findall(html_text)
31.    
32.     for name, price in products:
33.         print(f"产品: {name.strip()}, 价格: {price.strip()}")

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4. 处理动态加载的内容

问题：某些网站的内容是通过JavaScript动态加载的，直接使用正则表达式无法提取这些内容。

解决方案：

• 使用Selenium或Playwright等工具模拟浏览器行为，获取动态加载后的HTML
• 分析网络请求，直接获取API返回的数据
• 使用headless浏览器获取渲染后的页面内容

2. from selenium import webdriver
3. from selenium.webdriver.chrome.options import Options
4. import re
6. # 配置无头浏览器
7. chrome_options = Options()
8. chrome_options.add_argument("--headless")
9. driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
11. # 访问网页
12. url = "https://example.com/dynamic-content"
13. driver.get(url)
15. # 等待动态内容加载
16. driver.implicitly_wait(10)
18. # 获取页面源码
19. html = driver.page_source
21. # 使用正则表达式提取数据
22. pattern = re.compile(r'<div class="dynamic-item">(.*?)</div>', re.DOTALL)
23. items = pattern.findall(html)
25. for item in items:
26.     # 清理HTML标签
27.     clean_item = re.sub(r'<[^>]+>', '', item).strip()
28.     print(clean_item)
30. # 关闭浏览器
31. driver.quit()

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5. 处理编码问题

问题：爬取的网页可能使用不同的编码，导致正则表达式无法正确匹配。

解决方案：

• 使用requests库的response.text属性，它会自动处理编码
• 如果遇到编码问题，可以手动指定编码
• 使用response.content获取原始字节，然后手动解码

2. import requests
3. import re
5. url = "https://example.com/some-page"
7. # 方法1：让requests自动处理编码
8. response = requests.get(url)
9. html = response.text
11. # 方法2：手动指定编码
12. response = requests.get(url)
13. response.encoding = 'utf-8'  # 根据实际情况指定编码
14. html = response.text
16. # 方法3：从原始字节解码
17. response = requests.get(url)
18. html = response.content.decode('utf-8')  # 根据实际情况指定编码
20. # 使用正则表达式提取数据
21. pattern = re.compile(r'<title>(.*?)</title>', re.IGNORECASE | re.DOTALL)
22. title_match = pattern.search(html)
23. title = title_match.group(1) if title_match else '无标题'
24. print(f"页面标题: {title}")

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总结

正则表达式是爬虫开发中不可或缺的工具，它能够帮助我们精准地从复杂的HTML文本中提取所需数据。本文详细介绍了正则表达式的基础语法、在爬虫中的应用场景、Python中的具体实现方法，以及一些高级技巧和常见问题的解决方案。

通过掌握正则表达式的应用方法，你可以更高效地开发爬虫程序，精准获取网络数据。但需要注意的是，正则表达式并非万能的，对于复杂的HTML结构，结合BeautifulSoup、lxml等解析工具往往能取得更好的效果。

在实际开发中，建议根据具体情况选择合适的工具和方法，灵活运用正则表达式，同时关注代码的可维护性和性能。希望本文能够帮助你更好地理解和应用正则表达式，在爬虫开发中取得更好的成果。

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