[Python][Scrapy 框架] Python3 Scrapy的安装

本文详细介绍了使用pip安装Scrapy框架的方法及过程中可能遇到的问题,包括依赖包安装失败的解决方案,并提供了手动安装所需扩展包的具体步骤。

1、方法(只介绍 pip 方式安装)

  PS.不清楚 pip(easy_install) 可以百度或留言。

  cmd命令:

    

    (直接可以 pip,而不用跳转到 pip.exe目录下,是因为把所在目录加入 Path 环境变量中)

  通过 pip install 安装的好处:

    安装起来非常的方便

    安装 scrapy 和依赖包

    包的一致性可以保证

2、可能遇到的一些问题

  安装到的时候有些自动装不上:

    

  上图显示装 'twisted.test.raiser' 这个子扩展包的时候自动装不上去,因为需要 VC++ 14.0 这个东西木有。

3、解决方式

  什么包 pip 装不上去时,手动装上,然后重新 pip install scrapy,直到完成安装为止。

  扩展支持包手动下载地址:

    http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml

  (一定要选择自己版本相对应的包)

  (cmd 中进入 python 即可查看自己的版本)

  例如:

    

  显示 64位 3.5 版本的 python

  那么 我需要下载的 支持库:

    

  安装完成后检查 scrapy 框架是否安装成功:

    

  成功导入 scrapy包 一般表示木有问题啦~~

4、后言

  ( ̄▽ ̄)" 希望大家都能够顺利安装 scrapy 框架

  转载请注明出处 (●'◡'●):http://www.cnblogs.com/Twobox/

  2017-08-31 23:34:57 -> 2017-08-31 23:41:59

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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