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从Python安装到语法基础,这才是初学者都能懂的爬虫教程

从Python安装到语法基础,这才是初学者都能懂的爬虫教程

作者: 小天真_5eeb | 来源:发表于2019-03-29 14:33 被阅读0次

    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。

    1. Python安装(Windows、Mac和Linux)

    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(https://www.python.org/)。

    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。

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    ▲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

    2. PyCharm安装

    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:

    http://www.jetbrains.com/pycharm/

    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。

    1. 变量

    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)

    # result 5 4

    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。

    2. 字符串的“加法”和“乘法”

    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

    # result I love Python

    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http://www.jianshu.com,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

    #result wordwordword

    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。

    3. 字符串的切片和索引

    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

    #result I

    print(a[0:5]) #取字符串第一个到第五个元素

    #result I lov

    print(a[-1]) #取字符串最后一个元素

    #result n

    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。

    4. 字符串方法

    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('.'))

    # result ['www', 'baidu', 'com']

    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)

    # result There are apples

    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())

    # result python is cool

    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('*!'))

    # result python *is *good

    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)

    # result Python is my love

    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(https://www.pexels.com/),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https://www.pexels.com/search/book/,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 = 'https://www.pexels.com/search/{}/'.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。

    1. 函数

    “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 '1/2*a*b'

    #也可以这样写

    def function(a,b):

    print( 1/2*a*b)

    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')

    # result 156****9354

    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。

    2. 判断语句

    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

    # 注意:冒号和缩进不要忘记了

    # 再看一下多重条件的格式

    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。

    3. 循环语句

    Python的循环语句包括for循环和while循环,代码如下:

    #for循环

    for item in iterable:

    do

    #item表示元素,iterable是集合

    for i in range(1,11):

    print(i)

    #其结果为依次输出1到10,切记11是不输出的,range为Python内置函数

    #while循环

    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)

    # result 5050

    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。

    1. 列表

    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:])

    # result

    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)

    # result

    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):

    http://bj.xiaozhu.com/search-duanzufang-p1-0/http://bj.xiaozhu.com/search-duanzufang-p2-0/http://bj.xiaozhu.com/search-duanzufang-p3-0/http://bj.xiaozhu.com/search-duanzufang-p4-0/……

    通过以下代码即可构造出13页URL的列表数据:

    urls = ['http://bj.xiaozhu.com/search-duanzufang-p{}-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。

    2. 字典

    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。

    3. 元组和集合

    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)

    # result {'zhangyun', 'xiaoming'}

    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。

    1. 打开文件

    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

    2. 读写文件

    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)

    # result hello world

    3. 关闭文件

    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。

    1. 定义类

    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。

    2. 实例属性

    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。

    3. 实例方法

    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

    4. 类的继承

    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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