Python学习笔记--基础篇
寒假了，终于有时间来扩展一下自己的业余知识。
今年寒假有不少自己想了了解学习的东西，简单来说有几个小目标吧
1. 完成python的爬虫，(网站知网 万方 知乎)
2. 利用django搭建一个的网页
3. 部署安装go语言，熟悉go语言的基础用法
4. 学习了解ELK，主要是elasticsearch。
5. 完成默克检索的代码重构。
Python 基础语法
IO编程
文件读写
打开文件
python中内置的读写文件的函数，方便文件的IO操作。
打开文件的函数为open,具体语法如下
open(name[.mode [.buffering]])
open函数使用一个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)和缓冲区(buffering)参数都是可选的，默认模式是读模式，默认缓冲区是无。
文件模式
open中的mode参数，主要有如下几种选项
| 值 | 功能描述 |
|---|---|
| r | 读模式 |
| w | 写模式 |
| a | 追加模式 |
| b | 二进制模式(可添加到其他模式中使用) |
| + | 读/写模式(可添加到其他模式中使用) |
文件缓冲区
open中第三个参数可选参数buffering控制文件的缓冲，如果参数为0，那么会直接将数据写到硬盘上，如果参数是1，IO操作就是有缓冲的，数据先写到内存里，只有使用flush函数或者close函数才会将数据更新到硬盘；如果参数大于1，则代表缓冲区的大小，如果是任意负数，使用默认缓冲区大小。
文件读取
f = open(r'your_file_path.txt','r')
print f.read()
#使用with 代替try ...finally
with open(r'your_file_path.txt','r') as fileReader :
print fileReader.read()调用read()一次将文件内容读到内存，但是如果文件过大，会出现内存不足的现象。一般对于大文件，可以反复调用read(size)的方法，一次最多读取size个字节。
文件写入
f = open(r'your_file_path','w')
f.write('Write something')
f.close()我们可以反复调用write()方法写入文件，最后必须使用close()方法来关闭文件。使用write()方法的时候，操作系统不是立即将数据写入文件中的，而是先写入内存中缓存起来，等到空闲的时候在写入文件中，最后使用close()方法就可以将数据完整的写入到文件中去。
和读文件一样，文件操作中也可能会出现IO异常，所以推荐使用with语句:
with open(r'your_file_path') as fileWriter :
fileWriter.write('Write Something')操作文件和目录
主要涉及到python中经常使用的os和shutil模块
序列化操作
程序运行中，所有的变量都在内存中，例如在程序中声明一个dict对象，里面存储着爬取的页面链接、页面的标题、页面的摘要等信息：
d = dict(url = ‘index.html’, title = ‘首页’, content = ‘首页’)
在程序运行的过程中，爬取页面的链接会不断变化，比如把url 改成second.html，但是程序一结束或者意外中断，程序内存中的变量都会被操作系统进行回收。如果没有把修改过的url存储起来，下次运行程序的时候，url被初始化为index.html，又是从首页开始，这是我们最不愿意看到的。所以把内存中的变量变成可以村塾或者可传输的过程，就是序列化。
将内存中的变量序列化之后，可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上，实现程序状态的保存和共享。反过来，把变量内容从序列化的对象重读取到内存，称为反序列化。
在Python中，提供了两个模块： cPickle和pickle来实现序列化，前者是C语言编写的，效率比后者高很多，但是两个模块功能是一样的。一般编写程序的时候，采取的方案是先导入cPlikle模块，如果此模块不存在，在导入pickle模块，示例如下：
try :
import cPickle as pickle
except ImportError
import picklepickle 实现序列化主要是使用dumps方法或者dump方法。dumps方法可以将任意对象序列化成为一个str，然后可以将这个str写入文件进行保存。在Python Shell中的实例如下：
import cPickle as pickle
d = dict(url = 'index.html', title = '首页', content = '首页')
pickle.dums(d)
#如果使用dump方法 可以直接写入文件
f = open('your_file_path','wb')
pickle.dump(d,f)
f.close()pickle实现反序列化使用的loads方法或者load方法。把序列化后的文件从磁盘上读取为一个str，然后使用loads方法将这个str反序列化为对象，或者直接使用load方法将文件反序列化为一个对象。
进程和线程
在爬虫开发中，进程和线程的概念是非常重要的。提高爬虫的效率，打造分布式爬虫，读离不开进程和线程的。
多进程
Python中实现多进程的方式主要有两种，一种方式使用os模块中fork方法，另外一种方法是使用multiprocessing模块。这两种方法的区别在前者仅仅适用于Unix/Linux操作系统，对Windows平台不支持。
1.使用os模块中fork方式实现多进程
python的os模块封装了常见的系统调用，其中就有fork方法。fork方法来自于Unix/Linux操作系统中提供的一个fork系统调用，这个方法非常特殊。普通方法都是调用一次，返回一次，而fork方法是调用一次，返回两次，原因在于操作系统将当前进程(父进程)复制出一份进程（子进程），这两个进程几乎完全相同，于是fork方法分别在父进程和子进程中返回。子进程中永远返回0，父进程中返回的是子进程的Id。下面举一个例子，对Python使用fork方法创建进程进行详细讲解。其中os模块中的getpid方法用于获取当前的进程的ID，getpid方法用于获取父进程的ID。
import os
if __name__ = '__main__' :
print 'current Process (%s) start ...'%(os.getpid())
pid = os.fork()
if pid < 0 :
print 'error in fork'
elif pid == 0 :
# 这边是子进程的返回
print 'I am child process(%s) and my parent process is (%s)',(os.getpid(),os.getppid())
else :
# 父进程的返回
print 'I (%s) created a child process (%s).',(os.getpid(),pid)
2、使用multiprocessing模块创建多进程
multiprocessing模块提供一个Process类来描述一个进程对象。创建子进程时，只需要传入一个可执行函数和函数参数，既可以完成一个Process实例的创建，用start()方法启动进程，用join()方法实现进程间的同步。下面通过一个例子来演示创建多进程的流程，代码如下：
import os
from multiprocessing import Process
#子进程要执行的代码
def run_proc(name) :
print 'Child process %s (%s) Running...' %(name,os.getpid())
if __name__ == '__main__' :
print 'Parent process %s.'% os.getpid()
for i in range(5) :
p = Process(target = run_proc, args = (str(i),))
print 'Process will start.'
p.start()
p.join()
print 'Process end.'