[解决方案] Scrapy 安装时遇到:Running setup.py install for Twisted ... error 解决方案

本文给出安装Scrapy时遇到:Running setup.py install for Twisted … error错误的解决方案。

1.错误描述

安装Scrapy爬虫框架时经常会遇到Running setup.py install for Twisted … error的错误

2.解决方法

2.1 通过 pip 检查工具检查接受安装的标签

具体方法如下:进入Python环境输入如下命令:

>>> import pip._internal
>>> print(pip._internal.pep425tags.get_supported())
[('cp38', 'cp38', 'win_amd64'), ('cp38', 'none', 'win_amd64'), ('py3', 'none', 'win_amd64'), ('cp38', 'none', 'any'), ('cp3', 'none', 'any'), ('py38', 'none', 'any'), ('py3', 'none', 'any'), ('py37', 'none', 'any'), ('py36', 'none', 'any'), ('py35', 'none', 'any'), ('py34', 'none', 'any'), ('py33', 'none', 'any'), ('py32', 'none', 'any'), ('py31', 'none', 'any'), ('py30', 'none', 'any')]

可以看到我的环境中可以接受安装的环境是(‘cp38’, ‘cp38’, ‘win_amd64’),接着前往UCI网站下载

2.2 下载对应标签的Twisted

点击进入下载地址
如下图所示,选择对应的标签号,点击下载
[解决方案] Scrapy 安装时遇到:Running setup.py install for Twisted ... error 解决方案_第1张图片

2.3 将Twisted复制进Python安装目录下Scripts文件夹下

2.3.1 快速进入Python安装目录技巧

  • windows+R弹出“运行”,输入cmd.
    [解决方案] Scrapy 安装时遇到:Running setup.py install for Twisted ... error 解决方案_第2张图片
    -cmd中输入一个你已经安装的库,如我们已经安装了pynlpir,则输入:pip install pynlpir,则返回出其安装地址
    [解决方案] Scrapy 安装时遇到:Running setup.py install for Twisted ... error 解决方案_第3张图片
    上图红色框内即是安装位置。
  • 如何快速到达该位置?
    面对如此深的位置,很多同学很难记住(当然在python安装时自定义安装位置的童靴除外)。告诉大家一个简单的妙招:
    任意打开一个文件夹,将上述地址复制进去,并删除最后括号内的版本好,回车即可进入
    [解决方案] Scrapy 安装时遇到:Running setup.py install for Twisted ... error 解决方案_第4张图片

2.3.2 将Twisted复制到Scripts文件夹下

[解决方案] Scrapy 安装时遇到:Running setup.py install for Twisted ... error 解决方案_第5张图片

3.安装Twisted

CMD中输入:>pip install C:Python\Python38\Scripts\Twisted-20.3.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
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4.安装Scrapy框架

采用镜像安装:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Scrapy
[解决方案] Scrapy 安装时遇到:Running setup.py install for Twisted ... error 解决方案_第7张图片
至此安装成功!

作为一名非科班出身的教育技术学研究生,技术水平十分有限。近期看到教育工作者在处理数据是比较困难,包括本教育技术学的科研工作者在面对大批量数据时也是束手无策,于是萌生了为教育工作者写一个开源库的想法,意图通过简单的几行代码就可以完成诸如文件合并、字符云等复杂功能。欢迎关注该项目,如果有同学在此方面感兴趣和可以和我联系,我们一起维护该项目!

本人感兴趣的研究方向:复杂系统计算可解释性的深度学习以及自然语言处理。微信公众号:SMNLP;个人博客:www.litan.tech。
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