Windows下安装Scrapy方法及常见安装问题总结——Scrapy安装教程

本文提供Scrapy安装教程,解决常见问题如libxml2缺失、visualC++环境需求及不支持的wheel错误,确保Python网络爬虫框架Scrapy的顺利安装。

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这几天,很多朋友在群里问Scrapy安装的问题,其实问题方面都差不多,今天小编给大家整理一下Scrapy的安装教程,希望日后其他的小伙伴在安装的时候不再六神无主,具体的教程如下。

Scrapy是Python网络爬虫的一个框架,十分好用,深得大家的青睐,其工作原理,在在此就不赘述了。



1、正常我们在Python库的时候,只需要利用cmd命令打开命令行窗口,然后输入pip install 库,就可以正常安装了,但是在安装Scrapy的时候,输入pip install scrapy之后往往会碰到下图的问题。



2、这个问题的出现,是因为我们缺乏libxml2安装包。现在只要我们安装这个包之后,就可以顺利安装scrapy了。给大家安利一个福利,介绍给大家一个非常实用的Python包网站,这个网站很神奇,里边的Python包专门用于Windows下的安装的,如下图所示。



3、之后在该网站上查找lxml,也可以输入Ctrl+f进行查找,找到之后如下图所示。



4、点击“lxml”,找到lxml安装包,如下图所示。找到对应自己Python版本的lxml安装包,小编的电脑是64位的,而且Python版本是Python3.4,所以找到下图红色框框的安装包,点击即可进行下载。同理,其他的Python3.5、Python3.6、Python3.7的安装包根据自己的情况一一对应即可。



5、然后去下载的目录,将lxml进行安装即可,输入安装命令pip install lxml-4.2.1-cp34-cp34m-win_amd64.whl即可。



6、lxml-4.2.1-cp34-cp34m-win_amd64.whl环境安装完成之后,再重新输入pip install scrapy即可顺利安装了,不会再报错了,如下图所示。



7、输入pip list可以查看已经安装的scrapy包,如下图所示。



8、之后我们就可以正常使用scrapy了,可以创建scrapy项目等等。



9、还有一些小伙伴遇到的问题是这个:

raise distutils.errors.DistutilsPlatformError(err)

distutils.errors.DistutilsPlatformError: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools": Download the Visual C++ Build Tools (standalone C++ compiler, libraries and tools)

----------------------------------------

Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1



这个是因为本机缺乏visual C++的安装环境,此时只需要进入landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-…这个网站,下载对应电脑版本的visual C++环境,进行安装之后即可解决问题。



这个安装包比较大,等scrapy安装好之后再删除即可。

10、还有的小伙伴可能会遇到下面的错误提示“Twisted-18.7.0-cp34-cp34m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.”,表示该平台不支持这个安装包,如下图所示。



之前的lxml安装包不是直接安装就成功了吗?为何这个安装包会出现这个问题呢?此时,首先需要检查该安装包的Python版本和电脑位数是否和本机都对应上,如果确认没有问题,再继续往下看。

在这里小编给大家介绍一个小技巧,专门用来应对这样的问题的。进入到所下载的安装包,这里以Twisted-18.7.0-cp34-cp34m-win_amd64.whl安装包为例,进入到下载目录下,一般下载之后将其放到虚拟环境的site-packages文件夹下面,尔后将后缀.whl更改为.zip,将后缀.whl更改为.zip,将后缀.whl更改为.zip,重要的事情说三遍,有木有觉得很熟悉?对,它就是个压缩文件,现在将压缩包里边的内容全部解压到当前文件夹,如下图所示。



之后在虚拟环境下输入pip list命令查看安装包,可以看到Twisted安装包已经在里边了,如下图所示。第一个pip list命令的时候尚未解压Twisted安装包,此时并没有Twisted库;第二个pip list命令是在Twisted安装包解压之后执行的,可以看到Twisted库已经在里边了。



Twisted库安装好之后,再安装其他的库,如Scrapy、Pandas等就如鱼得水了。

这里列出了几个Scrapy安装过程中常见的问题及其解决方法,希望对大家日后安装Scrapy的时候有所帮助,可能每个人的平台和环境都不太一样,肯定会碰到其他的安装问题,欢迎大家一起学习交流~~


### Scrapy 爬虫抓取不到内容的常见原因及解决方案 #### 一、目标网站反爬机制 许多现代网站为了防止自动化工具频繁访问,设置了多种反爬措施。这些措施可能包括但不限于IP封禁、User-Agent检测以及JavaScript渲染页面等。 对于因IP被封锁而导致无法获取数据的情况,可以通过设置代理池来轮换不同的请求源地址[^1];针对特定浏览器特征识别,则需模拟真实用户的HTTP头信息发送请求,比如自定义`USER_AGENT`参数以伪装成常见的Web客户端[^2]: ```python # settings.py 中配置 User Agent USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' ``` 当面对依赖于JavaScript动态加载的数据时,仅依靠Scrapy内置的功能往往难以直接提取所需的信息。此时可考虑集成Selenium或其他支持JS执行环境的技术栈辅助完成整个流程[^3]。 #### 二、XPath/CSS选择器错误匹配 另一个可能导致抓取失败的重要因素在于定位HTML文档结构中的元素表达式不准确。无论是采用XPath还是CSS Selectors方式,在编写正则模式之前务必先确认待解析的目标标签及其属性确实存在于响应体之内,并且保持路径描述符尽可能具体而不冗余。 验证所使用的查询语句是否能够正确指向预期节点的一个有效方法是在开发阶段利用在线调试工具或是本地安装的相关IDE插件来进行即时测试调整直至满意为止。 #### 三、异步处理不当引发的问题 尽管Scrapy本身已经具备良好的并发性能优化设计,默认情况下即开启了基于Twisted库实现的非阻塞I/O操作模型。但在某些特殊场景下——例如同时开启过多的任务实例或者不合理地调用了同步函数作为回调处理器——仍然有可能造成资源争用现象进而影响最终的结果集完整性。 为了避免此类情况的发生,建议合理规划最大允许并发数(`CONCURRENT_REQUESTS`)及相关超时限制(`DOWNLOAD_TIMEOUT`)等关键参数值,确保整体架构稳定可靠的同时也兼顾效率最大化。 #### 四、其他注意事项 除了上述提到的主要方面之外,还有几个容易忽视的小细节也可能成为阻碍成功采集的因素之一: - **robots.txt文件遵循度**:部分站点会在根目录放置此文本声明哪些URL不允许外部程序随意访问; - **Cookies管理策略**:有些服务端会依据session状态返回不同版本的内容给前端展示; - **重定向逻辑控制**:注意监听可能出现的状态码变化以便及时作出相应反应。 综上所述,通过仔细排查以上各个层面潜在的风险点并采取针对性改进措施后,通常都能够有效地提高Scrapy项目成功率,从而顺利获得期望内的网络公开资料副本。
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