# 1.2.3 ChromeDriver的安装
selenium对chrome浏览器操作,需要进行以下配置
## 1.相关链接
* 下载地址:[https://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html](https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/downloads)
## 2.查看Chrome版本
在chrome菜单中,点击帮助>关于Chrome,可以查看chrome的版本号
## 3.下载ChromeDriver
打开官网可以查看,目前最新版本,其支持的chrome浏览器版本号
![](https://box.kancloud.cn/329fc08873ffb408b08ea4b10ed6a87c_1456x777.png)找到对应版本号后,下载对应的安装包:[https://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html](https://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html)
## 4.环境变量配置
下载完成后将ChromeDriver可执行文件配置到环境变量中
在windows平台下,直接把可执行文件拖入python的Scripts目录下,这样就配置到环境变量中了
在 Linux、Mac 下,需要将可执行文件配置到环境变量或将文件移动到属于环境变量的目录里。
例如移动文件到 /usr/bin 目录,首先命令行进入其所在路径,然后将其移动到 /usr/bin:
```text
sudo mv chromedriver /usr/bin
```
当然也可以将 ChromeDriver 配置到 $PATH,首先可以将可执行文件放到某一目录,目录可以任意选择,例如将当前可执行文件放在 /usr/local/chromedriver 目录下,接下来可以修改 ~/.profile 文件,命令如下:
```text
export PATH="$PATH:/usr/local/chromedriver"
```
保存然后执行:
```text
source ~/.profile
```
## 5.验证安装
在命令行下输入chrome driver命令进行验证![](https://box.kancloud.cn/fc8c6391efc6cb85ec360b0f87a1871d_817x134.png)有类似结果输出就代表配置环境成功
然后在程序中测试
```text
from selenium import webdriver
browser = webdriver.Chrome()
```
如果有chrome浏览器自动打开,就代表配置成功
- 介绍
- 1.开发环境配置
- 1.1 python3的安装
- 1.1.1 windows下的安装
- 1.1.2 Linux下的安装
- 1.1.3 Mac下的安装
- 1.2 请求库的安装
- 1.2.1 requests的安装
- 1.2.2 selenium的安装
- 1.2.3 ChromeDriver的安装
- 1.2.4 GeckoDriver 的安装
- 1.2.5 PhantomJS的安装
- 1.2.6 aiohttp的安装
- 1.3 解析库的安装
- 1.3.1 lxml的安装
- 1.3.2 Beautiful Soup的安装
- 1.3.3 pyquery的安装
- 1.3.4 tesserocr的安装
- 1.4 数据库的安装
- 1.4.1 MySQL的安装
- 1.4.2 MongoDB的安装
- 1.4.3 Redis的安装
- 1.5 存储库的安装
- 1.5.1 PyMySQL的安装
- 1.5.2 PyMongo的安装
- 1.5.3 redis-py的安装
- 1.5.4 RedisDump的安装
- 1.6 Web库的安装
- 1.6.1 Flask的安装
- 1.6.2 Tornado的安装
- 1.7 App爬取相关库的安装
- 1.7.1 Charles的安装
- 1.7.2 mitmproxy的安装
- 1.7.3 Appium的安装
- 1.8 爬虫框架的安装
- 1.8.1 pyspider的安装
- 1.8.2 Scrapy的安装
- 1.8.3 Scrapy-Splash的安装
- 1.8.4 ScrapyRedis的安装
- 1.9 布署相关库的安装
- 1.9.1 Docker的安装
- 1.9.2 Scrapyd的安装
- 1.9.3 ScrapydClient的安装
- 1.9.4 ScrapydAPI的安装
- 1.9.5 Scrapyrt的安装
- 1.9.6-Gerapy的安装
- 2.爬虫基础
- 2.1 HTTP 基本原理
- 2.1.1 URI和URL
- 2.1.2 超文本
- 2.1.3 HTTP和HTTPS
- 2.1.4 HTTP请求过程
- 2.1.5 请求
- 2.1.6 响应
- 2.2 网页基础
- 2.2.1网页的组成
- 2.2.2 网页的结构
- 2.2.3 节点树及节点间的关系
- 2.2.4 选择器
- 2.3 爬虫的基本原理
- 2.3.1 爬虫概述
- 2.3.2 能抓怎样的数据
- 2.3.3 javascript渲染的页面
- 2.4 会话和Cookies
- 2.4.1 静态网页和动态网页
- 2.4.2 无状态HTTP
- 2.4.3 常见误区
- 2.5 代理的基本原理
- 2.5.1 基本原理
- 2.5.2 代理的作用
- 2.5.3 爬虫代理
- 2.5.4 代理分类
- 2.5.5 常见代理设置
- 3.基本库使用
- 3.1 使用urllib
- 3.1.1 发送请求
- 3.1.2 处理异常
- 3.1.3 解析链接
- 3.1.4 分析Robots协议
- 3.2 使用requests
- 3.2.1 基本用法
- 3.2.2 高级用法
- 3.3 正则表达式
- 3.4 抓取猫眼电影排行
- 4.解析库的使用
- 4.1 使用xpath
- 4.2 使用Beautiful Soup
- 4.3 使用pyquery
- 5.数据存储
- 5.1 文件存储
- 5.1.1 TXT 文件存储
- 5.1.2 JSON文件存储
- 5.1.3 CSV文件存储
- 5.2 关系型数据库存储
- 5.2.1 MySQL的存储
- 5.3 非关系数据库存储
- 5.3.1 MongoDB存储
- 5.3.2 Redis存储
- 6.Ajax数据爬取
- 6.1 什么是Ajax
- 6.2 Ajax分析方法
- 6.3 Ajax结果提取
- 6.4 分析Ajax爬取今日头条街拍美图
- 7.动态渲染页面爬取
- 7.1 Selenium的使用
- 7.2 Splash的使用
- 7.3 Splash负载均衡配置
- 7.4 使用selenium爬取淘宝商品
- 8.验证码的识别
- 8.1 图形验证码的识别
- 8.2 极验滑动验证码的识别
- 8.3 点触验证码的识别
- 8.4微博宫格验证码的识别
- 9.代理的使用
- 9.1 代理的设置
- 9.2 代理池的维护
- 9.3 付费代理的使用
- 9.4 ADSL拨号代理
- 9.5 使用代理爬取微信公总号文章
- 10.模拟登录
- 10.1 模拟登陆并爬去GitHub
- 10.2 Cookies池的搭建
- 11.App的爬取
- 11.1 Charles的使用
- 11.2 mitmproxy的使用
- 11.3 mitmdump“得到”App电子书信息
- 11.4 Appium的基本使用
- 11.5 Appnium爬取微信朋友圈
- 11.6 Appium+mitmdump爬取京东商品
- 12.pyspider框架的使用
- 12.1 pyspider框架介绍
- 12.2 pyspider的基本使用
- 12.3 pyspider用法详解
- 13.Scrapy框架的使用
- 13.1 scrapy框架介绍
- 13.2 入门
- 13.3 selector的用法
- 13.4 spider的用法
- 13.5 Downloader Middleware的用法
- 13.6 Spider Middleware的用法
- 13.7 Item Pipeline的用法
- 13.8 Scrapy对接Selenium
- 13.9 Scrapy对接Splash
- 13.10 Scrapy通用爬虫
- 13.11 Scrapyrt的使用
- 13.12 Scrapy对接Docker
- 13.13 Scrapy爬取新浪微博
- 14.分布式爬虫
- 14.1 分布式爬虫原理
- 14.2 Scrapy-Redis源码解析
- 14.3 Scrapy分布式实现
- 14.4 Bloom Filter的对接
- 15.分布式爬虫的部署
- 15.1 Scrapyd分布式部署
- 15.2 Scrapyd-Client的使用
- 15.3 Scrapyd对接Docker
- 15.4 Scrapyd批量部署
- 15.5 Gerapy分布式管理
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- 源码
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