Scrapy 安装指南

本指南上依据Scrapy官网的安装指南翻译,本人使用Ubuntu和Mac均配置成功过,貌似Windows比较麻烦,还好网上有很多教程,使用Windows只好搜索一下解决方案了。

安装前准备

在正式安装之前确保你的系统已经安装了如下组件:

安装Scrapy

你可以使用easy_install或者pip命令来安装Scrapy

使用pip命令安装:

<span class="pln" style="color: #000000;">pip install </span><span class="typ" style="color: #660066;">Scrapy</span>

使用easy_install命令安装:

<span class="pln" style="color: #000000;">easy_install </span><span class="typ" style="color: #660066;">Scrapy</span>

如果在安装过程中报错:

** make sure the development packages of libxml2 and libxslt are installed **
则通过如下命令安装libxml2和libxslt:

<span class="pln" style="color: #000000;">sudo apt</span><span class="pun" style="color: #666600;">-</span><span class="kwd" style="color: #000088;">get</span><span class="pln" style="color: #000000;"> install libxml2</span><span class="pun" style="color: #666600;">-</span><span class="pln" style="color: #000000;">dev
sudo apt</span><span class="pun" style="color: #666600;">-</span><span class="kwd" style="color: #000088;">get</span><span class="pln" style="color: #000000;"> install libxslt1</span><span class="pun" style="color: #666600;">-</span><span class="pln" style="color: #000000;">dev</span>

不同平台安装注意事项

Windows

可以参考一下这个教程吧,官方文档也解决不了问题

http://blog.youkuaiyun.com/playstudy/article/details/17296473

Ubuntu 9.10 以及更高版本

Don’t use the python-scrapy package provided by Ubuntu, they are typically too old and slow to catch up with latest Scrapy.

Instead, use the official Ubuntu Packages, which already solve all dependencies for you and are continuously updated with the latest bug fixes.

转载自:coding husky

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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