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Python和PyCharm的安装：学会Python和PyCharm的安装方法
变量和字符串：学会使用变量和字符串的基本用法
函数与控制语句：学会Python循环、判断语句、循环语句和函数的使用
Python数据结构：理解和使用列表、字典、元组和集合
Python文件操作：学习使用Python建立文件并写入数据
Python面向对象：了解Python中类的定义和使用方法
01 Python与PyCharm安装
“工欲善其事，必先利其器”，本节介绍Python环境的安装和Python的集成开发环境（IDE）PyCharm的安装。
当前主流的Python版本为2.x和3.x。由于Python 2第三方库更多（很多库没有向Python 3转移），企业普遍使用Python 2。如果作为学习和研究的话，建议使用Python 3，因为它是未来的发展方向。所以本教程选择Python 3的环境。
1.1 Windows中安装Python 3
在Windows系统中安装Python 3，请参照下面的步骤进行。
打开浏览器，访问Python官网（）。
光标移动至Downloads链接，单击Windows链接。
根据自己的Windows版本（32位或64位），下载相应的Python 3.5版本，如为Windows 32位系统，应下载Windows x86 executable installer，如果为Windows 64位系统，应下载Windows x86-64 executable installer。
单击运行文件，勾选Add Python 3.5 to PATH，然后单击Install Now按钮即可完成安装。
在计算机中打开命令提示符（cmd）窗口，输入python，如图1.1所示，说明Python环境安装成功。
▲图1.1 运行Python环境
当界面出现提示符>>>时，就表明进入了Python交互式环境，输入代码后按Enter键即可运行Python代码，通过输入exit()并按Enter键，就可以退出Python交互式环境。注意：如果出现错误，可能是因为安装时未勾选Add Python3.5 to PATH选项，此时卸载Python后重新安装时勾选Add Python3.5 to PATH选项即可。
1.2 Mac中安装Python3
Mac系统中自带了Python 2.7，需到Python官网上下载并安装Python 3.5。Mac系统中的安装比Windows更为简单，一直单击“下一步”按钮即可完成。安装完后，打开终端并输入python3，即可进入Mac的Python 3的交互式环境。
1.3 Linux中安装Python 3
大部分Linux系统内置了Python 2和Python 3，通过在终端输入python –version，可以查看当前Python 3的版本。如果需要安装某个特定版本的Python，可以在终端中输入：
sudo apt-get install python3.5
安装好Python环境后，还需要安装一个集成开发环境（IDE），IDE集成了代码编写功能、分析功能、编译功能和调试功能。在这里向读者推荐一个最智能、好用的Python IDE，叫做PyCharm。进入PyCharm的官网，下载社区版即可：
由于PyCharm上手极为简单，因此就不详细讲解PyCharm的使用方法了。以下讲解如何使用PyCharm关联Python解释器，让PyCharm可以运行Python代码。
打开PyCharm，在菜单栏中选择File ∣ Defalut Settings命令。
在弹出的对话框中选择Project Interpreter，然后在右边选择Python环境，这里选择Python 3.5，单击OK按钮，即可关联Python解释器，如图1.2所示。
▲图1.2 关联Python解释器
02 变量和字符串
本节主要介绍Python变量的概念、字符串的基本使用方法、字符串的切片和索引，以及字符串的几种常用方法。
Python中的变量很好理解，例如：
a = 1
这种操作称为赋值，意思为将数值1赋给了变量a。
注意：Python中语句结束不需要以分号结束，变量不需要提前定义。
现在有变量a和变量b，可以通过下面代码进行变量a、b值的对换。
a = 4
b = 5
t = a #把a值赋给t变量
a = b #把b值赋给a变量
b = t #把t值赋给b变量
print(a,b)
这种方法类似于将两个杯子中的饮料对换，只需要多加一个杯子，即可完成饮料的对换工作。
由于Python爬虫的对象大部分为文本，所以字符串的用法尤为重要。在Python中，字符串由双引号或单引号和引号中的字符组成。首先，通过下面代码看看字符串的“加法”：
a = 'I'
b = ' love'
c = ' Python'
print(a + b + c) #字符串相加
在爬虫代码中，会经常构造URL，例如，在爬取一个网页链接时，只有一部分/u/9104ebf5e177，这部分链接是无法访问的，还需要，这时可以通过字符串的“加法”进行合并。
注意：此网站为笔者的简书首页。
Python的字符串不仅可以相加，也可以乘以一个数字：
a = 'word'
print(a*3) #字符串乘法
字符串乘以一个数字，意思就是将字符串复制这个数字的份数。
字符串的切片和索引就是通过string[x]，获取字符串的一部分信息：
a = 'I love python'
print(a[0]) #取字符串第一个元素
print(a[0:5]) #取字符串第一个到第五个元素
print(a[-1]) #取字符串最后一个元素
通过图1.3就能清楚地理解字符串的切片和索引。
▲图1.3 字符串切片和索引
注意：a[0:5]中的第5个是不会选择的。
在爬虫实战中，经常会通过字符串的切片和索引，提取需要的部分，剔除一些不需要的部分。
Python作为面向对象的语言，每个对象都有相应的方法，字符串也一样，拥有多种方法，在这里介绍爬虫技术中常用的几种方法。
4.1 split()方法
a = 'www.baidu.com'
print(a.split('.'))
字符串的split()方法就是通过给定的分隔符（在这里为‘.’），将一个字符串分割为一个列表（后面将详细讲解列表）。
注意：如果没有提供任何分隔符，程序会把所有的空格作为分隔符（空格、制表、换行等）。
4.2 repalce()方法
a = 'There is apples'
b = a.replace('is','are')
print(b)
这种方法类似文本中的“查找和替换”功能。
4.3 strip()方法
a = ' python is cool '
print(a.strip())
strip()方法返回去除两侧（不包括内部）空格的字符串，也可以指定需要去除的字符，将它们列为参数中即可。
a = 'python is good'
print(a.strip('*!'))
这个方法只能去除两侧的字符，在爬虫得到的文本中，文本两侧常会有多余的空格，只需使用字符串的strip()方法即可去除多余的空格部分。
4.4 format()方法
最后，再讲解下好用的字符串格式化符，首先看以下代码：
a = '{} is my love'.format('Python')
print(a)
字符串格式化符就像是做选择题，留了空给做题者选择。在爬虫过程中，有些网页链接的部分参数是可变的，这时使用字符串格式化符可以减少代码的使用量。
例如，Pexels素材网（），当搜索图片时，网页链接也会发生变化，如在搜索栏中输入book，网页跳转为，可以设计如下代码，笔者只需输入搜索内容，便可返回网页链接。
content = input('请输入搜索内容：')
url_path = '{}/'.format(content)
print(url_path)
运行程序并输入book，便可返回网页链接，单击网页链接便可访问网页了，如图1.4所示。
▲图1.4 字符串格式化符演示
03 函数与控制语句
本节主要介绍Python()函数的定义与使用方法，介绍Python的判断和循环两种爬虫技术中常用的控制语句。
“脏活累活交给函数来做”，首先，看看Python中定义函数的方法。
def 函数名（参数1，参数2...）：
return '结果'
制作一个输入直角边就能计算出直角三角形的面积函数：
def function(a,b）：
return '1/2ab'
def function(a,b）：
print( 1/2ab)
注意：读者不需要太纠结二者的区别，用return是返回一个值，而第二个是调用函数执行打印功能。
通过输入function(2,3)，便可以调用函数，计算直角边为2和3的直角三角形的面积。现在来做一个综合练习：读者都知道网上公布的电话号码，如156**9354，中间的数值用其他符号代替了，而用户输入手机号时却是完整地输入，下面就通过Python()函数来实现这种转换功能。
def change_number(number):
hiding_number = number.replace(number[3:7],''4)
print(hiding_number)
change_number('15648929354')
注意：这里的手机号码是随意输入的，不是真实的号码。
代码说明如下：
定义了一个名为change_number的函数。
对输入的参数进行切片，把参数的[3:7]部分替换为‘*’号，并打印出来。
调用函数。
在爬虫实战中也会经常使用判断语句，Python的判断语句格式如下：
if condition:
do
else:
do
if condition:
do
elif condition:
do
else:
do
在平时使用密码时，输入的密码正确即可登录，密码错误时就需要再次输入密码。
def count_login():
password = input('password:')
if password == '12345':
print('输入成功！')
else:
print('错误，再输入')
count_login()
count_login()
程序说明如下：
运行程序，输入密码后按Enter键。
如果输入的字符串为12345，则打印“输入成功！”，程序结束。
如果输入的字符串不是12345，则打印“错误，再输入”，继续运行程序，直到输入正确为止。
读者也可以将程序设计得更为有趣，例如，“3次输入失败后，退出程序”等。
Python的循环语句包括for循环和while循环，代码如下：
for item in iterable:
do
for i in range(1,11):
print(i)
while condition:
do
例如，设计一个小程序，计算1～100的和：
i = 0
sum = 0
while i < 100:
i = i + 1
sum = sum + i
print(sum)
04 Python数据结构
数据结构是存放数据的容器，本节主要讲解Python的4种基本数据结构，即列表、字典、元组和集合。
在爬虫实战中，使用最多的就是列表数据结构，不论是构造出的多个URL，还是爬取到的数据，大多数都为列表数据结构。下面首先介绍列表最显著的特征：
列表中的每一个元素都是可变的。
列表的元素都是有序的，也就是说每个元素都有对应的位置（类似字符串的切片和索引）。
列表可以容纳所有的对象。
列表中的每个元素都是可变的，这意味着可以对列表进行增、删、改操作，这些操作在爬虫中很少使用，因此这里不再给读者添加知识负担。
列表的每个元素都有对应的位置，这种用法与字符串的切片和索引很相似。
list = ['peter', 'lilei', 'wangwu', 'xiaoming']
print(list[0])
print(list[2:])
peter
['wangwu', 'xiaoming']
如果为切片，返回的也是列表的数据结构。
列表可以容纳所有的对象：
list = [
1,
1.1,
'string',
print(1),
True,
[1, 2],
(1, 2),
{'key', 'value'}
]
列表中会经常用到多重循环，因此读者有必要去了解和使用多重循环。现在，摆在读者面前有两个列表，分别是姓名和年龄的列表：
names = ['xiaoming','wangwu','peter']
ages = [23,15,58]
这时可以通过多重循环让name和age同时打印在屏幕上：
names = ['xiaoming','wangwu','peter']
ages = [23,15,58]
for name, age in zip(names, ages):
print(name,age)
xiaoming 23
wangwu 15
peter 58
注意：多重循环前后变量要一致。
在爬虫中，经常请求多个网页，通常情况下会把网页存到列表中，然后循环依次取出并访问爬取数据。这些网页都有一定的规律，如果是手动将这些网页URL存入到列表中，不仅花费太多时间，也会造成代码冗余。这时可通过列表推导式，构造出这样的列表，例如某个网站每页的URL是这样的（一共13页）：
……
通过以下代码即可构造出13页URL的列表数据：
urls = ['{}-0/'.format(number) for number in range(1,14)]
for url in urls:
print(url)
通过一行代码即可构造出来，通过for循环打印出每个URL，如图1.5所示。
▲图1.5 列表推导式构造URL列表
注意：本网站为小猪短租网。
Python的字典数据结构与现实中的字典类似，以键值对（'key'-'value'）的形式表现出来。本文中只讲解字典的创造，字典的操作在后面会详细介绍。字典的格式如下：
user_info = {
'name':'xiaoming',
'age':'23',
'sex':'man'
}
注意：插入MongoDB数据库需用字典结构。
在爬虫中，元组和集合很少用到，因此这里只做简单介绍。元组类似于列表，但是元组的元素不能修改只能查看，元组的格式如下：
tuple = (1,2,3)
集合的概念类似数学中的集合。每个集合中的元素是无序的，不可以有重复的对象，因此可以通过集合把重复的数据去除。
list = ['xiaoming','zhangyun','xiaoming']
set = set(list)
print(set)
注意：集合是用大括号构建的。
05 Python文件操作
在爬虫初期的工作中，常常会把数据存储到文件中。本节主要讲解Python如何打开文件和读写数据。
Python中通过open()函数打开文件，语法如下：
open(name[, mode[, buffering]])
open()函数使用文件名作为唯一的强制参数，然后返回一个文件对象。模式（mode）和缓冲（buffering）是可选参数。在Python的文件操作中，mode参数的输入是有必要的，而buffering使用较少。
如果在本机上有名为file.txt的文件（读者可以在本机中新建一个文本文件），其存储路径为C:UsersAdministratorDesktop，那么可以通过下面代码打开文件：
f = open('C:/Users/Administrator/Desktop/file.txt')
注意：此代码为Windows系统下的路径写法。
如果文件不存在，则会出现如图1.6所示的错误。
▲图1.6 文件不存在报错信息
如果open()函数只是加入文件的路径这一个参数，则只能打开文件并读取文件的相关内容。如果要向文件中写入内容，则必须加入模式这个参数了。下面首先来看看open()函数中模式参数的常用值，如表1.1所示。
▲表1.1 open()函数中模式参数的常用值
上一节中有了名为f的类文件对象，那么就可以通过f.write()方法和f.read()方法写入和读取数据了。
f = open('C:/Users/Administrator/Desktop/file.txt','w+')
f.write('hello world')
这时，在本机上打开file.txt文件，可以看到如图1.7所示的结果。
▲图1.7 Python写文件
注意：如果没有建立文件，运行上面代码也可以成功。
如果再次运行程序，txt文件中的内容不会继续添加，可以修改模式参数为'r+'，便可一直写入文件。
Python读取文件通过read()方法，下面尝试把f的类文件对象写入的数据读取出来，使用如下代码即可完成操作：
f = open('C:/Users/Administrator/Desktop/file.txt','r')
content = f.read()
print(content)
当完成读写工作后，应该牢记使用close()方法关闭文件。这样可以保证Python进行缓冲的清理（出于效率考虑而把数据临时存储在内存中）和文件的安全性。通过下面代码即可关闭文件。
f = open('C:/Users/Administrator/Desktop/file.txt','r')
content = f.read()
print(content)
f.close()
06 Python面向对象
Python作为一个面向对象的语言，很容易创建一个类和对象。本节主要讲解类的定义及其相关使用方法。
类是用来描述具有相同属性和方法的对象集合。人可以通过不同的肤色划分为不同的种族，食物也有不同的种类，商品也是形形色色。但划分为同一类的物体，肯定具有相似的特征和行为方式。
对于同一款自行车而言，它们的组成结构都是一样的，如车架、车轮和脚踏板等。通过Python可以定义这个自行车的类：
class Bike:
compose = ['frame','wheel','pedal']
通过使用class定义一个自行车的类，类中的变量compose称为类的变量，专业术语为类的属性。这样，顾客购买的自行车组成结构就是一样的了。
my_bike = Bike()
you_bike = Bike()
print(my_bike.compose)
print(you_bike.compose) #类的属性都是一样的
结果如图1.8所示。
▲图1.8 类属性引用
在左边写上变量名，右边写上类的名称，这个过程称之为类的实例化，而my_bike就是类的实例。通过“.”加上类的属性，就是类属性的引用。类的属性会被类的实例共享，所以结果都是一样的。
对于同一款自行车来说，有些顾客买回去后会改造下，如加一个车筐可以放东西等。
class Bike:
compose = ['frame','wheel','pedal']
my_bike = Bike()
my_bike.other = 'basket'
print(my_bike.other) #实例属性
结果如图1.9所示。
▲图1.9 实例属性
说明：通过给类的实例属性进行赋值，也就是实例属性。compose属性属于所有的该款自行车，而other属性只属于my_bike这个类的实例。
读者是否还记得字符串的format()方法。方法就是函数，方法是对实例进行使用的，所以又叫实例方法。对于自行车而言，它的方法就是骑行。
class Bike:
compose = ['frame','wheel','pedal']
def use(self):
print('you are riding')
my_bike = Bike()
my_bike.use()
结果如图1.10所示。
▲图1.10 实例方法
注意：这里的self参数就是实例本身。
和函数一样，实例方法也是可以有参数的。
class Bike:
compose = ['frame','wheel','pedal']
def use(self,time):
print('you ride {}m'.format(time*100))
my_bike = Bike()
my_bike.use(10)
结果如图1.11所示。
▲图1.11 实例方法多参数
Python的类中有一些“魔法方法”，_init_()方法就是其中之一。在我们创造实例的时候，不需要引用该方法也会被自动执行。
class Bike:
compose = ['frame','wheel','pedal']
def __init__(self):
self.other = 'basket'
def use(self,time):
print('you ride {}m'.format(time*100))
my_bike = Bike()
print(my_bike.other)
结果如图1.12所示。
▲图1.12 魔术方法
共享单车的出现，方便了人们的出行。共享单车和原来的自行车组成结构类似，但多了付费的功能。
class Bike:
compose = ['frame','wheel','pedal']
def __init__(self):
self.other = 'basket' #定义实例的属性
def use(self,time):
print('you ride {}m'.format(time*100))
class Share_bike(Bike):
def cost(self,hour):
print('you spent {}'.format(hour*2))
bike = Share_bike()
print(bike.other)
bike.cost(2)
结果如图1.13所示。
▲图1.13 类的继承
在新的类Share_bike后面的括号中加入Bike，表示Share_bike继承了Bike父类。父类中的变量和方法可以完全被子类继承，在特殊情况下，也可以对其覆盖
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