python安装scrapy库报错 error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual的解决方法

本文介绍了一种解决在安装Scrapy框架时遇到的错误的方法,通过下载特定版本的Twisted扩展包并手动安装,避免了安装MicrosoftVisualC++14.0的复杂步骤。

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最近开始学习爬虫,希望通过写博客记录自己的进步过程,废话不多说,我们进入正题:

    因为使用python的方便,大家开始使用python进行爬虫,其中比较常用的框架是Scrapy框架,糟糕的是,在安装的时候经常会碰到问题,提示我们安装失败了,

    error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual

    非常的糟心。。。。。

     解决方法,我认为有两个:

    按照提示去安装Microsoft Visual C++ 14.0,由于这个空间和时间代价非常的高,不建议使用
    最近看一饼团队的博客,发现了一个解决的新办法!!!!

观察报错提醒,通常会有这么一句话:building 'twisted.test.raiser' extension

大概意思就是缺少一个twisted的扩展包,这时候只需要这么做:

 去http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted,图片如下所示,这里有很多版本,cp后面跟的数字代表了你的python版本,如cp36代表的是python3.6版本,最后面的32和64代表的就是你的计算机系统的操作位数,找到自己对应的那个,点击链接就可以将这个包下载下来,我下载的是Twisted-18.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl:

然后,将这个文件放置在D盘(方便你安装),接着进入命令行中,直接输入如下指令,注意路径的斜杆方向:pip install d:\Twisted-18.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl ,过一会儿,系统提示你安装成功了。

接下来,你在进行scrapy的安装(pip install scrapy),就不会报错了。嘿嘿嘿
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作者:李莹斌XJTU
来源:优快云
原文:https://blog.youkuaiyun.com/qq_30545831/article/details/81120412
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

### 解决方案 当尝试在 Windows 上使用 `pip` 安装某些 Python (如 ScrapyspaCy)时,可能会遇到类似于“Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required”的错误消息。这是因为这些可能依赖于需要编译的 C 扩展模块,而编译过程则需要 Microsoft Visual C++ 编译器的支持。 #### 方法一:安装 Build Tools for Visual Studio 可以通过安装 **Build Tools for Visual Studio** 来提供所需的编译环境。具体操作如下: 访问微软官方网站上的下载页面[^4]: ```plaintext https://visualstudio.microsoft.com/downloads/ ``` 找到并下载 **Build Tools for Visual Studio** 的最新版本。此工具包含了构建本地扩展所需的所有必要组件。完成安装后重新运行 `pip install spacy` 命令即可解决问题。 #### 方法二:使用预编译的 wheel 文件 如果不想配置完整的开发环境,则可以考虑直接获取已经由社区维护者预先编译好的 `.whl` 文件来替代源码安装的方式。以下是实现步骤: 前往第三方资源站点 (例如 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/) 查找目标对应的轮子文件。对于本案例中的 SpaCy 而言,需依据当前使用的 Python 版本来挑选合适的选项。假设您的系统架构为 Win64 并且正在运行的是 Python 3.7.x ,那么应该寻找形似下面这种命名模式的文件: ```plaintext spacy‑3.5.0‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl ``` 下载完成后切换至该路径下执行以下指令完成手动指定安装流程: ```bash pip install spacy‑3.5.0‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl ``` 注意替换上述命令里的实际文件名以匹配所选下的确切名称。 另外需要注意的是部分复杂项目还可能存在额外依赖关系,在单独处理完主体之后仍有可能继续遭遇相似类型的缺失通知;此时只需按照相同逻辑逐一排查解决便可最终达成全部需求满足状态。 --- ### 提供代码示例 这里给出一段简单的验证脚本用于确认spaCy是否成功加载以及其基本功能测试情况: ```python import spacy def test_spacy(): nlp = spacy.load("en_core_web_sm") # 加载英文模型 doc = nlp(u"This is a sentence.") # 创建文档对象 print([(w.text, w.pos_) for w in doc]) # 输出单词及其词性标注 if __name__ == "__main__": try: test_spacy() print("SpaCy installed and working correctly.") except Exception as e: print(f"Error during testing: {e}") ``` 以上程序片段会尝试调用英语核心网络小型版(`en_core_web_sm`)并对给定字符串进行基础分析展示结果列表形式呈现各组成单元连同它们所属语法类别标签一起打印出来便于观察效果如何同时也能作为初步检验手段判断整个设置环节是否存在潜在隐患问题所在之处加以改进优化直至达到预期标准为止。 --- ###
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