# 1.2.4 GeckoDriver 的安裝
selenium對firefox瀏覽器操作,需要進行以下配置
## 1.相關鏈接
* 下載地址:[https://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html](https://github.com/mozilla/geckodriver/releases)
## 2.下載GeckoDriver

## 3.環境變量配置
下載完成后將geckodriver可執行文件配置到環境變量中
在windows平臺下,直接把可執行文件拖入python的Scripts目錄下,這樣就配置到環境變量中了
在 Linux、Mac 下,需要將可執行文件配置到環境變量或將文件移動到屬于環境變量的目錄里。
例如移動文件到 /usr/bin 目錄,首先命令行進入其所在路徑,然后將其移動到 /usr/bin:
```text
sudo mv geckodriver /usr/bin
```
當然也可以將 GeckoDriver 配置到 $PATH,首先可以將可執行文件放到某一目錄,目錄可以任意選擇,例如將當前可執行文件放在 /usr/local/geckodriver 目錄下,接下來可以修改 ~/.profile 文件,命令如下:
```text
vi ~/.profile
```
添加如下一句配置:
```text
export PATH="$PATH:/usr/local/geckodriver"
```
保存然后執行如下命令即可完成配置:
```text
source ~/.profile
```
## 5.驗證安裝
在命令行下輸入GeckoDriver命令進行驗證有類似結果輸出就代表配置環境成功
然后在程序中測試
```text
from selenium import webdriver
browser = webdriver.Firefox()
```
如果有Firefox瀏覽器自動打開,就代表配置成功
- 介紹
- 1.開發環境配置
- 1.1 python3的安裝
- 1.1.1 windows下的安裝
- 1.1.2 Linux下的安裝
- 1.1.3 Mac下的安裝
- 1.2 請求庫的安裝
- 1.2.1 requests的安裝
- 1.2.2 selenium的安裝
- 1.2.3 ChromeDriver的安裝
- 1.2.4 GeckoDriver 的安裝
- 1.2.5 PhantomJS的安裝
- 1.2.6 aiohttp的安裝
- 1.3 解析庫的安裝
- 1.3.1 lxml的安裝
- 1.3.2 Beautiful Soup的安裝
- 1.3.3 pyquery的安裝
- 1.3.4 tesserocr的安裝
- 1.4 數據庫的安裝
- 1.4.1 MySQL的安裝
- 1.4.2 MongoDB的安裝
- 1.4.3 Redis的安裝
- 1.5 存儲庫的安裝
- 1.5.1 PyMySQL的安裝
- 1.5.2 PyMongo的安裝
- 1.5.3 redis-py的安裝
- 1.5.4 RedisDump的安裝
- 1.6 Web庫的安裝
- 1.6.1 Flask的安裝
- 1.6.2 Tornado的安裝
- 1.7 App爬取相關庫的安裝
- 1.7.1 Charles的安裝
- 1.7.2 mitmproxy的安裝
- 1.7.3 Appium的安裝
- 1.8 爬蟲框架的安裝
- 1.8.1 pyspider的安裝
- 1.8.2 Scrapy的安裝
- 1.8.3 Scrapy-Splash的安裝
- 1.8.4 ScrapyRedis的安裝
- 1.9 布署相關庫的安裝
- 1.9.1 Docker的安裝
- 1.9.2 Scrapyd的安裝
- 1.9.3 ScrapydClient的安裝
- 1.9.4 ScrapydAPI的安裝
- 1.9.5 Scrapyrt的安裝
- 1.9.6-Gerapy的安裝
- 2.爬蟲基礎
- 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請求過程
- 2.1.5 請求
- 2.1.6 響應
- 2.2 網頁基礎
- 2.2.1網頁的組成
- 2.2.2 網頁的結構
- 2.2.3 節點樹及節點間的關系
- 2.2.4 選擇器
- 2.3 爬蟲的基本原理
- 2.3.1 爬蟲概述
- 2.3.2 能抓怎樣的數據
- 2.3.3 javascript渲染的頁面
- 2.4 會話和Cookies
- 2.4.1 靜態網頁和動態網頁
- 2.4.2 無狀態HTTP
- 2.4.3 常見誤區
- 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 爬蟲代理
- 2.5.4 代理分類
- 2.5.5 常見代理設置
- 3.基本庫使用
- 3.1 使用urllib
- 3.1.1 發送請求
- 3.1.2 處理異常
- 3.1.3 解析鏈接
- 3.1.4 分析Robots協議
- 3.2 使用requests
- 3.2.1 基本用法
- 3.2.2 高級用法
- 3.3 正則表達式
- 3.4 抓取貓眼電影排行
- 4.解析庫的使用
- 4.1 使用xpath
- 4.2 使用Beautiful Soup
- 4.3 使用pyquery
- 5.數據存儲
- 5.1 文件存儲
- 5.1.1 TXT 文件存儲
- 5.1.2 JSON文件存儲
- 5.1.3 CSV文件存儲
- 5.2 關系型數據庫存儲
- 5.2.1 MySQL的存儲
- 5.3 非關系數據庫存儲
- 5.3.1 MongoDB存儲
- 5.3.2 Redis存儲
- 6.Ajax數據爬取
- 6.1 什么是Ajax
- 6.2 Ajax分析方法
- 6.3 Ajax結果提取
- 6.4 分析Ajax爬取今日頭條街拍美圖
- 7.動態渲染頁面爬取
- 7.1 Selenium的使用
- 7.2 Splash的使用
- 7.3 Splash負載均衡配置
- 7.4 使用selenium爬取淘寶商品
- 8.驗證碼的識別
- 8.1 圖形驗證碼的識別
- 8.2 極驗滑動驗證碼的識別
- 8.3 點觸驗證碼的識別
- 8.4微博宮格驗證碼的識別
- 9.代理的使用
- 9.1 代理的設置
- 9.2 代理池的維護
- 9.3 付費代理的使用
- 9.4 ADSL撥號代理
- 9.5 使用代理爬取微信公總號文章
- 10.模擬登錄
- 10.1 模擬登陸并爬去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電子書信息
- 11.4 Appium的基本使用
- 11.5 Appnium爬取微信朋友圈
- 11.6 Appium+mitmdump爬取京東商品
- 12.pyspider框架的使用
- 12.1 pyspider框架介紹
- 12.2 pyspider的基本使用
- 12.3 pyspider用法詳解
- 13.Scrapy框架的使用
- 13.1 scrapy框架介紹
- 13.2 入門
- 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對接Selenium
- 13.9 Scrapy對接Splash
- 13.10 Scrapy通用爬蟲
- 13.11 Scrapyrt的使用
- 13.12 Scrapy對接Docker
- 13.13 Scrapy爬取新浪微博
- 14.分布式爬蟲
- 14.1 分布式爬蟲原理
- 14.2 Scrapy-Redis源碼解析
- 14.3 Scrapy分布式實現
- 14.4 Bloom Filter的對接
- 15.分布式爬蟲的部署
- 15.1 Scrapyd分布式部署
- 15.2 Scrapyd-Client的使用
- 15.3 Scrapyd對接Docker
- 15.4 Scrapyd批量部署
- 15.5 Gerapy分布式管理
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