Python3爬虫环境配置——解析库安装(附tesserocr安装方法)

抓取网页代码后，第二步就是提取信息，为了方便程序设计，这里不采用繁琐的正则提取，利用社区里强大的Python解析库，如lxml、Beautiful Soup、pyquery等。此外，还有非常强大的解析方法，如XPath解析和CSS选择器解析，可以高效便捷地提取网页信息。

一、常用库

常用的解析库参见上文列举，安装常用解析库的方式同社区其他三方库，可以使用pip、wheel、conda等方式进行安装。以pip为例，可以在终端(命令提示符)执行如下命令安装：

pip install lxml

pip install beautifulsoup4

pip install pyquery

安装后可以写一个导入包的程序进行验证是否安装成功，如针对Beautiful Soup进行验证的代码如下：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup('

Hello

',lxml)

print(soup.p.string)

如果输出Hello证明安装成功。

lxml和Beautiful Soup都是针对HTML和xml进行解析的解析库。lxml支持XPath解析方式，解析效率高。而Beautiful Soup拥有丰富的API和多样的解析方式。而pyquery提供了和jQuery类似的语法解析HTML文档，支持CSS选择器，使用方便。

二、OCR库的安装

在爬虫过程中，不可避免地需要进行验证码验证，大多是图形验证码，可以使用OCR直接识别，常用库为tesserocr。

tesserocr是Python的一个OCR识别库，但本质上是针对tesseract的一层Python API封装，所以在安装tesserocr之前需要首先安装tesseract，下载地址为：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 可以看到各种版本的tesseract，如下图：tesseract-OCR版本

其中，名字里带dev的是开发版，下载时可以选择不带dev的稳定版。

接下来，就可以安装tesserocr了。同样以pip为例，如下命令：

pip install tesserocr pillow

安装tesserocr时可能会遇到这种情况：缺少运行库提示

这是因为缺少了其运行时所需的microsoft visual c++ 14.0支持库(我在安装时就出现了这种情况，获取相关支持库关注公众号回复Error01) 上述方式有一定几率失败，而且要安装较大的软件，虽然对于我推广号有帮助，但不建议大家使用。

关于tesserocr的安装，由于我使用的是Anaconda环境，在这个环境下成功安装了。分享一下详细的安装过程。

①首先你得安装Anaconda3，可以自行百度。

②最新版本的Windows平台Anaconda3不需要创建Python环境什么的，但是据网上经验看，有些版本需要创建环境，可以使用如下命令：

安装Python3.7：

conda install -c anaconda python=3.7.3

创建Python环境：

conda create -n aspider_project python=3.7.3

activate aspider_project

deactivate

创建之后就可以安装tesserocr库了，但是国外的镜像安装比较慢，可以使用国内的镜像，如清华的镜像，使用如下命令增加镜像：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

conda config --set show_channel_urls yes

如果以后要删除的话，可以使用如下命令：

conda config --remove-key channels

之后就可以安装了：

conda install -c simonflueckiger tesserocr Pillow

conda list #查看已安装的库

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