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Anaconda安装及配置（详细版）
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1. 前言
第一次下载Anaconda往往会出现一些问题，比如不知道如何下载，或者下载过慢等问题，由此本文给出以下解决放方案，并给出图示解决。 2. 下载anaconda首先下载anaconda，点击进入清华镜像网站，点击下载即可： 镜像网站如下图所示： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 
找到最新的适合自己电脑系统的版本即可！ ; 3. Anaconda 安装下面的图片是很早之前的，自己下载的版本为最新的。 首先打开下载好的界面：
没什么好说的，点击 Next 即可。 用户协议，点击 I Agree。
Just me和All users的选择影响不大，最好选All users，原因大概是如果安装过Python也有该选项，需要匹配或者是当电脑设置多个用户时比较方便（不确定，总之影响不大，随便选），但是我还是选的Just me。 假如你的电脑有好几个 Users ，才需要考虑这个问题。其实我们电脑一般就一个 User，就我们一个人使用，如果你的电脑有多个用户，选择All Users。不管是选择哪个，后续的安装流程都是相同的，所以不用在这里太过纠结，这里直接选择Just Me，然后继续点击 Next 。 安装路径最好是非系统盘。当然，后续配置好环境即可。且路径中不要出现中文字符。此处最好把安装路径复制下来，无论是否修改安装路径。
一定不要在这一步勾选第一个选项配置环境，否则容易出错。我也有看勾选这个环境的教程，但从多次安装经验来看，不勾选后续自行配置环境永远没有问题，而勾选则有时报错，有时成功，比较随机。
最后等待安装即可，如下图所示（可能会等待一定的时间）：
上面图片的两个勾选不选都无所谓，看你是否有需求，我没有所以就没勾。自此安装就完毕了。接下来配置环境，在cmd上检查一下就可以了。 4. 配置环境主要有三个环境的配置: ①anaconda安装路径（为了Python检查正常）: 前面安装时路径一定要记清楚，之前已提醒复制，我的是 F:\anaconda ②安装路径 \Scripts（为了conda检查正常）: 只需在上述路径中找到Scripts，然后复制路径即可，我的路径是 F:\anaconda\Scripts ③另一个路径（加不加不知道有什么区别，不影响后边的检查）： 安装路径\Library，如我的是 F:\anaconda\Library 上述三个环境变量都是通过：此电脑—右键—高级系统设置—环境变量—系统变量—双击path—新建这些变量即可。
; 5. 检查
打开 anaconda prompt:
输入命令 conda list:
可以看到安装好的很多包！ Original: https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/126714956Author: 旅途中的宽~Title: Anaconda安装及配置（详细版） 相关阅读 Title: 利用python爬取全国水雨情信息
分析
我们没有找到接口，所以打算利用selenium来爬取。 代码 import datetime import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from selenium import webdriver from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.chrome.options import Options #建议使用谷歌浏览器 import time chrome_options = Options() chrome_options.add_argument('--headless') driver = webdriver.Chrome() # 存储中英文对应的变量的中文名 word_dict = {"poiBsnm": "流域", "poiAddv": "行政区", "rvnm": "河名", "stnm": "站名", "tm": "时间", "zl": "水位(米)", "ql": "流量(立方米/秒)", "wrz": "警戒水位(米)"} # 空df接收结果 rain_total = pd.DataFrame([]) url = 'http://xxfb.mwr.cn/sq_dxsk.html' driver.get(url) time.sleep(5) infos = driver.find_elements_by_xpath("/html/body//tbody[@id='DataContainer']/tr") # pd.set_option('display.max_columns', None)#所有列 # pd.set_option('display.max_rows', None)#所有行 # 列表提取 for info in infos: poiBsnm = info.find_element_by_xpath("./td[1]").text poiAddv = info.find_element_by_xpath("./td[2]").text rvnm = info.find_element_by_xpath("./td[3]").text stnm = info.find_element_by_xpath("./td[4]").text tm = info.find_element_by_xpath("./td[5]").text zl = info.find_element_by_xpath("./td[6]").text ql = info.find_element_by_xpath("./td[7]").text wrz = info.find_element_by_xpath("./td[8]").text # 组成pandas对象 rain_data = [[poiBsnm,poiAddv,rvnm,stnm,tm,zl,ql,wrz]] rain_df = pd.DataFrame(data=rain_data,columns=list(word_dict.values())) rain_total = pd.concat([rain_total,rain_df]) print(rain_total) # 关闭浏览器 driver.close() # 保存数据 data_str = datetime.datetime.now().strftime('%Y_%m_%d') rain_total.to_csv("%s_全国水雨情信息.csv" % (data_str),index=None, encoding="GB18030") 结果
反思
时间爬取出现了一点问题，我也很不理解，其次，循环哪里应该可以简洁代码，写的不是很好，第三，没有形成模块化的代码。还有就是谢谢崔工的支持。 [En]There is a problem with time crawling, which I do not understand. Secondly, where the loop should be concise code, the writing is not very good, third, there is no modular code. And thank Cui Gong for his support. Original: https://www.cnblogs.com/truggling-zx/p/15431259.htmlAuthor: 有我之境Title: 利用python爬取全国水雨情信息 原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/281727/ 转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！ |
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