Mac M1安装scrapy和undetected-chromedriver踩过的坑

文章目录

  • 本机环境
  • 一、安装Scrapy
  • 二、安装undetected-chromedriver
  • 总结


本机环境

我的本地环境是:
系统:MacBook Pro(M1)
anaconda:miniforge3
python:3.9
注:网上很多人建议把将python版本升级为3.10.4,然后重新安装scrapy,但是,我找到的方法是不需要升级python等繁琐操作的。


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、安装Scrapy

直接使用pip安装Scrapy:

pip install -i https://pypi.douban.com/simple scrapy

然后,使用scrapy startproject创建新项目时,可能就会报下面错误:
‘/usr/local/lib/etree.cpython-39-darwin.so’ (no such file)在这里插入图片描述
这是因为我们直接使用pip install安装的scrapy依赖lxml包不是’arm64e’版本的,那怎么办呢?其实,很简单,我们使用conda install安装lxml就搞定了:

conda install -c conda-forge lxml

安装完毕就可以正常使用了。
Mac M1安装scrapy和undetected-chromedriver踩过的坑_第1张图片

二、安装undetected-chromedriver

在爬虫中,经常会结合Selenium(一个用于测试网站的自动化测试工具)一起使用,但是现在很多网址都能自动识别Selenium工具,并阻止它进行爬去数据,为了解决这个问题,在GitHub上有一个开源项目undetected_chromedriver 工具,它就可以防止浏览器特征被识别,并且可以根据浏览器版本自动下载驱动。使用非常简单,但是在Mac M1电脑上安装还是有一个坑。我们接下来一步一步说明:

  1. 首先,安装selenium包:
conda install -c conda-forge selenium
  1. 然后,再安装undetected-chromedriver包:
pip install -i https://pypi.douban.com/simple undetect-chromedriver
  1. 再然后,就是可能会遇上的两个坑:
    1. 我们在使用如下代码运行时:
      import undetected_chromedriver as uc
      driver = uc.Chrome()
      driver.get("https://nowsecure.nl")
      
      报如下错误(错误信息太长,就不全部粘出来了,可以去官方github上的issues查看 ):Mac M1安装scrapy和undetected-chromedriver踩过的坑_第2张图片
      这个该如何解决呢?如果按照该issues的方法,只能放在main主函数、主进程中,那么把这几行代码在其他地方就行了,所以,还有一种方法,直接在uc.Chrome()中设置use_subprocess=True即可:
      import undetected_chromedriver as uc
      driver = uc.Chrome(use_subprocess=True)
      driver.get("https://nowsecure.nl")
      
    2. 修改了此处问题,接下来进行爬取数据可能又会出现:MemoryError: Cannot allocate write+execute memory for ffi.callback().的错误,在这篇博客中也记录一种解决方法,有兴趣的同学可以尝试一下。我这里要介绍另一种方法,不用升级python和重装scrapy包。
      其实,报这个错误主要是由一个包引起的,即cffi包,它是selenium包的依赖,在安装selenium包时被一起安装的,使用的方式是conda install。很显然这种安装cffi包的方法与scrapy(使用pip安装)不兼容,所以,我们先卸装它,在使用pip进行安装:
      pip uninstall cffi
      pip install -i https://pypi.douban.com/simple cffi
      

总结

经过这么长时间的使用Mac M1,发现它安装python的一系列包是有所不同的,因为它本身是arm64,所以安装x86_64的包是肯定不行的。又因为我们用的miniforge3版本的conda(我理解类似arm版本),所以用conda install 安装的包基本上是arm版本的,例如用pip install pytorch肯定是用不起的,而用conda install -c conda-forge pytorch就行。 但是呢,这也不是绝对,像上面提到的cffi包,用pip安装反而能行。因此,在安装包的时候可以留意一下,该使用什么方式安装。

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