在windows系统中实现python3安装lxml
lxml是Python中与XML及HTML相关功能中最丰富和最容易使用的库。lxml并不是Python自带的包,而是为libxml2和libxslt库的一个Python化的绑定。它与众不同的地方是它兼顾了这些库的速度和功能完整性,以及纯Python API的简洁性,与大家熟知的ElementTree API兼容但比之更优越!但安装lxml却又有点麻烦,因为存在依赖,直接安装的话用easy_install, pip都不能成功,会报gcc错误。
爬虫时通常要安装LXML,对于通过一下命令行
pip install lxml
出现如下错误的解决方法
lxml Unable to find vcvarsall.bat
1. 安装wheel,命令行运行:
pip install wheel
2.在这里下载对应的.whl文件(打开网址后ctrl+F,搜索LXML,选择对应版本,一般是win32,而不选win_arm64,即使电脑是win64)
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml
3. 进入.whl所在的文件夹->shift+鼠标右键->在此处打开命令窗口
4.执行命令即可完成安装:
pip install lxml-3.6.0-cp35-cp35m-win32.whl
另外附上Linux系统中安装LXML的教程
因为lxml依赖的包如下:
libxml2, libxml2-devel, libxlst, libxlst-devel, python-libxml2, python-libxslt
所以安装步骤如下:
第一步: 安装 libxml2
$ sudo apt-get install libxml2 libxml2-dev
第二步: 安装 libxslt
$ sudo apt-get install libxlst libxslt-dev
第三步: 安装 python-libxml2 和 python-libxslt
$ sudo apt-get install python-libxml2 python-libxslt
第四步: 安装 lxml
$ sudo easy_install lxml

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











Linux 터미널에서 Python 버전을 보려고 할 때 Linux 터미널에서 Python 버전을 볼 때 권한 문제에 대한 솔루션 ... Python을 입력하십시오 ...

Python의 Pandas 라이브러리를 사용할 때는 구조가 다른 두 데이터 프레임 사이에서 전체 열을 복사하는 방법이 일반적인 문제입니다. 두 개의 dats가 있다고 가정 해

10 시간 이내에 컴퓨터 초보자 프로그래밍 기본 사항을 가르치는 방법은 무엇입니까? 컴퓨터 초보자에게 프로그래밍 지식을 가르치는 데 10 시간 밖에 걸리지 않는다면 무엇을 가르치기로 선택 하시겠습니까?

Fiddlerevery Where를 사용할 때 Man-in-the-Middle Reading에 Fiddlereverywhere를 사용할 때 감지되는 방법 ...

정규 표현식은 프로그래밍의 패턴 일치 및 텍스트 조작을위한 강력한 도구이며 다양한 응용 프로그램에서 텍스트 처리의 효율성을 높입니다.

Uvicorn은 HTTP 요청을 어떻게 지속적으로 듣습니까? Uvicorn은 ASGI를 기반으로 한 가벼운 웹 서버입니다. 핵심 기능 중 하나는 HTTP 요청을 듣고 진행하는 것입니다 ...

파이썬에서 문자열을 통해 객체를 동적으로 생성하고 메소드를 호출하는 방법은 무엇입니까? 특히 구성 또는 실행 해야하는 경우 일반적인 프로그래밍 요구 사항입니다.

이 기사는 Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask 및 요청과 같은 인기있는 Python 라이브러리에 대해 설명하고 과학 컴퓨팅, 데이터 분석, 시각화, 기계 학습, 웹 개발 및 H에서의 사용에 대해 자세히 설명합니다.
