windows下安装scrapy爬虫框架

Python爬虫基础教程(16)Python Scrapy爬虫框架安装之Windows下安装Scrapy环境:手把手教你搞定Windows下的Scrapy安装:告别踩坑,轻松爬取数据! 本文是一篇针对Windows用户的Scrapy框架安装指南,详细介绍了三种安装方法:直接pip安装、分步依赖安装和Miniconda安装。文章还通过一个完整爬虫示例,展示了Scrapy项目的创建、爬虫编写和数据处理流程,帮助初学者快速上手这款强大的Python爬虫框架,解决安装过程中的常见问题。 阅读详情

原文地址http://www.cnblogs.com/txw1958/archive/2012/07/12/scrapy_installation_introduce.html


二、 安装Python2.7

官方主页:http://www.python.org/

下载地址:http://www.python.org/ftp/python/2.7.3/python-2.7.3.msi

 

1) 安装python

安装目录:D:\Python27

 

2) 添加环境变量

略System Properties -> Advanced -> Environment Variables - >System Variables -> Path -> Edit

 

3) 验证环境变量

T:\>set Path
Path=C:\WINDOWS\system32;C:\WINDOWS;C:\WINDOWS\System32\Wbem;D:\Rational\common;D:\Rational\ClearCase\bin;D:\Python27;D:\Python27\Scripts
PATHEXT=.COM;.EXE;.BAT;.CMD;.VBS;.VBE;.JS;.JSE;.WSF;.WSH

 

4) 验证Python

复制代码
T:\>python
Python 2.7.3 (default, Apr 10 2012, 23:31:26) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> exit()

T:\>
复制代码

 

 

三、 安装Twisted

Twisted is an event-driven networking engine written in Python and licensed under the open source

 

1) 安装setuptools

Download, build, install, upgrade, and uninstall Python packages -- easily!

官方主页:http://pypi.python.org/pypi/setuptools

下载地址:http://pypi.python.org/packages/2.7/s/setuptools/setuptools-0.6c11.win32-py2.7.exe

安装过程:略

 

2) 安装Zope.Interface

官方主页:http://pypi.python.org/pypi/zope.interface/

下载地址:http://pypi.python.org/packages/2.7/z/zope.interface/zope.interface-4.0.1-py2.7-win32.egg

安装过程:

复制代码
T:\>d:
D:\>cd D:\Python27\Scripts
D:\Python27\Scripts>easy_install.exe zope.interface-4.0.1-py2.7-win32.egg
Processing zope.interface-4.0.1-py2.7-win32.egg
creating d:\python27\lib\site-packages\zope.interface-4.0.1-py2.7-win32.egg
Extracting zope.interface-4.0.1-py2.7-win32.egg to d:\python27\lib\site-packages
Adding zope.interface 4.0.1 to easy-install.pth file

Installed d:\python27\lib\site-packages\zope.interface-4.0.1-py2.7-win32.egg
Processing dependencies for zope.interface==4.0.1
Finished processing dependencies for zope.interface==4.0.1

D:\Python27\Scripts>
复制代码

 

验证安装:

D:\Python27\Scripts>python
Python 2.7.3 (default, Apr 10 2012, 23:31:26) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import zope.interface
>>>

 

3) 安装Twisted

官方主页:http://twistedmatrix.com/trac/wiki/TwistedProject

下载地址:http://pypi.python.org/packages/2.7/T/Twisted/Twisted-12.1.0.win32-py2.7.msi

安装过程:略

 

 

四、 安装w3lib

官方主页:http://pypi.python.org/pypi/w3lib

下载地址: http://pypi.python.org/packages/source/w/w3lib/w3lib-1.2.tar.gz

解压过程:略

安装过程:

复制代码
T:\w3lib-1.2>python setup.py install
running install
running build
running build_py
creating build
creating build\lib
creating build\lib\w3lib
copying w3lib\encoding.py -> build\lib\w3lib
copying w3lib\form.py -> build\lib\w3lib
copying w3lib\html.py -> build\lib\w3lib
copying w3lib\http.py -> build\lib\w3lib
copying w3lib\url.py -> build\lib\w3lib
copying w3lib\util.py -> build\lib\w3lib
copying w3lib\__init__.py -> build\lib\w3lib
running install_lib
creating D:\Python27\Lib\site-packages\w3lib
copying build\lib\w3lib\encoding.py -> D:\Python27\Lib\site-packages\w3lib
copying build\lib\w3lib\form.py -> D:\Python27\Lib\site-packages\w3lib
copying build\lib\w3lib\html.py -> D:\Python27\Lib\site-packages\w3lib
copying build\lib\w3lib\http.py -> D:\Python27\Lib\site-packages\w3lib
copying build\lib\w3lib\url.py -> D:\Python27\Lib\site-packages\w3lib
copying build\lib\w3lib\util.py -> D:\Python27\Lib\site-packages\w3lib
copying build\lib\w3lib\__init__.py -> D:\Python27\Lib\site-packages\w3lib
byte-compiling D:\Python27\Lib\site-packages\w3lib\encoding.py to encoding.pyc
byte-compiling D:\Python27\Lib\site-packages\w3lib\form.py to form.pyc
byte-compiling D:\Python27\Lib\site-packages\w3lib\html.py to html.pyc
byte-compiling D:\Python27\Lib\site-packages\w3lib\http.py to http.pyc
byte-compiling D:\Python27\Lib\site-packages\w3lib\url.py to url.pyc
byte-compiling D:\Python27\Lib\site-packages\w3lib\util.py to util.pyc
byte-compiling D:\Python27\Lib\site-packages\w3lib\__init__.py to __init__.pyc
running install_egg_info
Writing D:\Python27\Lib\site-packages\w3lib-1.2-py2.7.egg-info

T:\w3lib-1.2>
复制代码

 

验证安装:

T:\>python
Python 2.7.3 (default, Apr 10 2012, 23:31:26) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import w3lib
>>> 

 

 

五、 安装libxml2

官方主页:http://users.skynet.be/sbi/libxml-python/http://pypi.python.org/pypi/pyOpenSSL

下载地址:http://users.skynet.be/sbi/libxml-python/binaries/libxml2-python-2.7.7.win32-py2.7.exe

安装过程:略

验证安装:

T:\>python
Python 2.7.3 (default, Apr 10 2012, 23:31:26) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import libxml2
>>> 

 

 

六、 安装pyOpenSSL

官方主页:http://pypi.python.org/pypi/pyOpenSSL

下载地址:http://pypi.python.org/packages/2.7/p/pyOpenSSL/pyOpenSSL-0.13.winxp32-py2.7.msi

安装过程:略

验证安装:

T:\>python
Python 2.7.3 (default, Apr 10 2012, 23:31:26) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import OpenSSL
>>>

 

楼主安装的是python2.7.12版本

以上步骤完成之后直接pip install scrapy 好像并不能用

报错显示

building 'lxml.etree' extension
error: Unable to find vcvarsall.bat

百度了以后说是lxml没装
于是又去安装lxml
lxml下载网站为http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml
进去搜索lxml

在这之前需要先安装wheel,pip install wheel即可
这里要选择对应自己python版本的下载,进入下载目录,pip install 完整文件名 
如果版本不对
在安装过程会显示这个报错

lxml安装完成

接下来就可以安装scrapy了
pip install  scrapy
安装完成后 输入 scrapy命令 显示如下 就完成了...


我在装完之后写了个小demo
结果运行scrapy crawl dmoz
报如下错误
 
重点在最后一句话
百度后发现是没用装win32依赖
下载地址在https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/pywin32/Build%20220/
要选择符合自己版本的win32下载 
下载完成之后运行即可


Windows 10 安装Scrapy 爬虫框架 官方安装文档:http://doc.scrapy.org/en/1.1/intro/install.html1. 安装Python 官网https://www.python.org/downloads/选择想要的版本下载安装然后在cmd pip install scrapy,报错了。 少了Twisted,于是安装Twisted 2. 安装Twisted 下载Twisted (按版本下载:ht 阅读详情

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'libxml2-python-2.7.7.win32-py2.7' + 'pyOpenSSL-0.11-py2.7-win32' + 'Scrapy-0.14.3.win32' + 'setuptools-0.6c11.win32-py2.7' + 'Twisted-12.3.0.win32-py2.7' + 'w3lib-1.2.tar' + 'zope.interface-3.8.0-py2.7-win32' 请先安装python2.7并设置环境变量

【无标题】

可以看到这是一个带过滤的rce,并且还需要绕过空格,通过·查询资料得到了${IFS},$IFS$9,<,$IFS。然后f,l,a,g都被过滤了,可以用中括号[]来进行正则匹配,把GET传的参数改为?cmd=uniq /[e-h][k-n][^-b][e-h],就得到了flag。cmd={%0A"cmd":"/bin/cat /home/rceservice/flag"%0A}可以看到l被过滤了ls用不了了可以用dir用GET传参cmd=dir /,POST传参shell=system。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Python爬虫之Scrapy框架Windows环境安装

安装搞了快一天,把所有坑都踩过去了,终于在Windows上装上了Scrap,废话不多说,直接看下面的命令: 安装pip python get-pip.py 安装Visual C++ Build Tools 链接:http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools pip install --upgrade setuptools se

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英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

在linux和windows下安装python爬虫框架scrapy

一、在linux下安装 1)先下python,2.7版本的; 2)再下pip.py文件,然后执行: sudo python get-pip.py 3)执行命令: pip install scrapy 二、在windows下安装 非常的麻烦... 1)先下python,2.7版本的,记得吧python和python文件夹下的脚本Scrtpt加入环境变量的path里; 2)安装p

xuqimm的博客 901

scrapy系列(一)——Python 爬虫框架 Scrapy1.2 Windows 安装教程

scrapy作为一个成熟的爬虫框架,网上有大量的相关教程供大家选择,尤其是关于其的安装步骤更是丰富的很。在这里我想记录下自己的相关经验,希望能给大家带来点帮助。 在scrapy0.24版之前,安装scrapy前需要自己手动安装它的相关依赖,尤其是在windows上,更是有很多坑,甚至会和注册表信息有关系。随着新版本的推出,它的安装也越来越人性化,大部分依赖会自己解决。那么本文就基于最新...

diaosiye0158的博客 185

使用pyCharm用scrapy框架搭建并实现爬虫项目

pyCharm中scrapy框架搭建爬虫项目爬取网站内容

m0_59368744的博客 1976

Python 爬虫框架 Scrapy 在 Windows10 系统环境下的安装和配置

环境: Windows10 系统、python3.4.3 版本 安装 Scrapy : 使用 pip 安装 Scrapy,在命令行窗口中输入命令 “pip install Scrapy”,若不报错即可安装成功。 注意:可在命令行窗口中输入命令“pip -h”测试 pip 模块是否已安装,若未安装的话,可以看前面博客,先安装 pip 模块。 成功...

乖小孩的博客 330

Scrapy

Scrapy介绍      Scrapy一个开源和协作的框架,其最初是为了页面抓取(更确切来说,网络抓取)所设计的,使用它可以快速、简单、可扩展 的方式从网站中提取所需的数据。但目前Scrapy的用途十分广泛,可用于如挖掘、监测和自动化测试等领域,也可以应用在API 所返回的数据(例如Amazon Associates Web Services)或者通用的网络爬虫。       Scrap...

HukDog的博客 7625
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看风人Z
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