用 Miniconda3 创建独立 Python 环境学习 Selenium 的 全流程指南 ,包含 环境配置、依赖安装、测试验证 三大核心环节,解决版本冲突、网络加速等痛点:
步骤和常见问题解决思路
- [一、Miniconda3 安装(Windows/macOS/Linux 通用)](#一、Miniconda3 安装(Windows/macOS/Linux 通用))
-
- [1. 下载 Miniconda3 安装包](#1. 下载 Miniconda3 安装包)
- [2. 安装 Miniconda3(以 Windows 为例)](#2. 安装 Miniconda3(以 Windows 为例))
- [二、创建 Selenium 专属虚拟环境](#二、创建 Selenium 专属虚拟环境)
-
- [1. 打开命令行工具](#1. 打开命令行工具)
- [2. 创建环境并激活](#2. 创建环境并激活)
- [3. 配置国内镜像源(加速下载)](#3. 配置国内镜像源(加速下载))
- [三、安装 Selenium 及兼容依赖](#三、安装 Selenium 及兼容依赖)
-
- [1. 安装 Selenium 3.141.0(稳定版)](#1. 安装 Selenium 3.141.0(稳定版))
- [2. 安装兼容的 urllib3 库](#2. 安装兼容的 urllib3 库)
- [3. 安装浏览器驱动管理工具(选其一)](#3. 安装浏览器驱动管理工具(选其一))
- 四、pycharm关联虚拟环境
-
- [1、打开 PyCharm 项目(新建或已有项目均可)](#1、打开 PyCharm 项目(新建或已有项目均可))
- [2、进入「Python 解释器」设置界面](#2、进入「Python 解释器」设置界面)
-
- [情况 1:新建项目时添加环境(推荐新手)](#情况 1:新建项目时添加环境(推荐新手))
- [情况 2:为已有项目添加环境](#情况 2:为已有项目添加环境)
- [3、选择并关联 Conda 虚拟环境](#3、选择并关联 Conda 虚拟环境)
- 4、验证环境是否添加成功
- [5、测试环境(确保能运行 Selenium 代码)](#5、测试环境(确保能运行 Selenium 代码))
- 四、测试环境是否正常工作
-
- [1. 编写测试脚本(test_selenium.py)](#1. 编写测试脚本(test_selenium.py))
- [2. 运行测试脚本](#2. 运行测试脚本)
- 五、常见问题解决方案
-
- [1. 驱动版本不匹配](#1. 驱动版本不匹配)
- [2. 网络下载失败](#2. 网络下载失败)
- [3. 环境变量未生效](#3. 环境变量未生效)
- 六、环境管理常用命令
一、Miniconda3 安装(Windows/macOS/Linux 通用)
1. 下载 Miniconda3 安装包
- 国内高速下载(推荐) :
访问 清华大学镜像站,选择与系统匹配的安装包(如 Windows 选Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe
)。 - 官网下载 :
访问 Miniconda 官网,点击对应系统的安装包。
2. 安装 Miniconda3(以 Windows 为例)
-
双击安装包 → 勾选 I Agree → 选择 All Users (管理员权限) → 设置安装路径(如
C:\miniconda3
) → 勾选 Add Miniconda3 to PATH environment variable(自动配置环境变量)。 -
验证安装 :
按Win+R
输入cmd
,执行:bashconda --version # 若显示版本号(如 conda 23.9.0),则安装成功
二、创建 Selenium 专属虚拟环境
1. 打开命令行工具
- Windows :
按Win+X
选择 Windows 终端(管理员)。 - macOS/Linux :
打开 终端(Terminal)。
2. 创建环境并激活
bash
# 创建环境(指定 Python 3.8 + 环境名 selenium_env)
conda create -n selenium_env python=3.8 -y
# 激活环境
conda activate selenium_env # 激活后命令行前缀会显示 (selenium_env)
-- 可以是指定目录安装:
# 语法:conda create --prefix 目标路径 python=版本号 -y
conda create --prefix "D:\python_envs\selenium_env" python=3.8 -y
# 激活指定路径环境的语法:conda activate 环境完整路径
conda activate D:\python_envs\selenium_env
注意:
- Windows 路径格式:D:\folder\env_name(用反斜杠 \ 或正斜杠 / 均可)
- macOS/Linux 路径格式:/Users/yourname/envs/selenium_env(必须用正斜杠 /)
- 路径含空格时需用引号包裹(不推荐,易出问题)
3. 配置国内镜像源(加速下载)
bash
# 配置 conda 镜像(清华源)
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
# 配置 pip 镜像(阿里云源)
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
三、安装 Selenium 及兼容依赖
1. 安装 Selenium 3.141.0(稳定版)
bash
pip install selenium==3.141.0
2. 安装兼容的 urllib3 库
bash
pip install urllib3==1.25.11 # 与 Selenium 3.141.0 完全兼容
3. 安装浏览器驱动管理工具(选其一)
-
方案 A:自动管理驱动(推荐)
安装webdriver-manager
,自动下载匹配浏览器版本的驱动:bashpip install webdriver-manager==3.8.5 # 固定版本避免兼容性问题
-
方案 B:手动安装驱动(需自行下载)
访问 ChromeDriver 官网,下载与 Chrome 浏览器版本匹配的驱动,解压后将chromedriver.exe
放在任意目录(如C:\tools
),并将路径添加到系统环境变量的PATH
中。
四、pycharm关联虚拟环境
1、打开 PyCharm 项目(新建或已有项目均可)
- 若新建项目:打开 PyCharm → 点击「New Project」。
- 若已有项目:打开项目后,点击顶部菜单栏「File」→「Settings」(Windows/Linux)或「PyCharm」→「Preferences」(macOS)。
2、进入「Python 解释器」设置界面
情况 1:新建项目时添加环境(推荐新手)
- 在「New Project」页面,点击「Python Interpreter」右侧的「Add Interpreter」→ 选择「Add Local Interpreter...」。
情况 2:为已有项目添加环境
- 打开「Settings」后,左侧导航栏展开「Project: 你的项目名」→ 点击「Python Interpreter」→ 右上角点击「齿轮图标」→ 选择「Add...」。
3、选择并关联 Conda 虚拟环境
-
在弹出的「Add Python Interpreter」窗口中:
- 左侧选择「Conda Environment」(Conda 环境)。
- 右侧选择「Existing environment」(已存在的环境)→ 点击「...」(浏览按钮)。
-
定位到你的 Conda 环境路径:
- 在「浏览」窗口中,找到你创建的环境路径
E:\pyenv\selenium_env
,进入该文件夹后,选择python.exe
(Windows 系统)或bin/python
(macOS/Linux)。- 示例完整路径:
E:\pyenv\selenium_env\python.exe
(确保选中的是环境根目录下的python.exe
,而非其他路径)。
- 示例完整路径:
- 在「浏览」窗口中,找到你创建的环境路径
-
勾选「Make available to all projects」(可选,允许该环境被其他项目使用)→ 点击「OK」。
4、验证环境是否添加成功
- 返回「Python Interpreter」页面,在解释器列表中会显示你添加的环境路径(如
Python 3.8 (selenium_env) E:\pyenv\selenium_env\python.exe
)。 - 点击「OK」关闭设置窗口,此时 PyCharm 右下角会显示当前使用的解释器(如
3.8 (selenium_env)
),表示环境已生效。
5、测试环境(确保能运行 Selenium 代码)
-
在项目中新建一个 Python 文件(如
test_conda_env.py
),输入以下代码:pythonimport selenium import urllib3 print("Selenium 版本:", selenium.__version__) # 应输出 3.141.0 print("urllib3 版本:", urllib3.__version__) # 应输出 1.25.11
-
右键点击代码 → 选择「Run 'test_conda_env'」,若控制台输出正确版本号,说明环境关联成功且依赖正常。
常见问题解决
-
PyCharm 找不到 Conda 环境的
python.exe
?- 检查路径是否正确:确保是
E:\pyenv\selenium_env
根目录下的python.exe
,而非子文件夹(如Scripts
)。 - 若路径含中文/空格,可能导致识别失败,建议重命名环境路径(如
E:\pyenv\selenium_env
无特殊字符)。
- 检查路径是否正确:确保是
-
添加后运行代码提示「模块未安装」?
-
确认已在该环境中安装依赖:在 PyCharm 底部的「Terminal」中输入(自动激活当前环境):
bashpip install selenium==3.141.0 urllib3==1.25.11
-
这样PyCharm 会完全使用你创建的 Conda 虚拟环境,确保 Selenium 及依赖版本与环境一致,避免冲突。后续安装新库时,直接在 PyCharm 的 Terminal 中用 pip install
即可(自动安装到当前关联的环境)。
四、测试环境是否正常工作
1. 编写测试脚本(test_selenium.py)
python
from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager # 仅方案 A 需要
# 方案 A:自动下载驱动
driver = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install())
# 方案 B:手动指定驱动路径(需替换为实际路径)
# driver = webdriver.Chrome(executable_path="C:\\tools\\chromedriver.exe")
# 打开百度并验证
driver.get("https://www.baidu.com")
assert "百度" in driver.title, "页面标题验证失败"
print("测试通过!页面标题:", driver.title)
driver.quit()
2. 运行测试脚本
bash
python test_selenium.py
- 预期结果 :
自动打开 Chrome 浏览器,访问百度,输出测试通过!页面标题:百度一下,你就知道
,浏览器自动关闭。
五、常见问题解决方案
1. 驱动版本不匹配
- 错误提示 :
SessionNotCreatedException: session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version X
- 解决方法 :
- 方案 A:执行
webdriver-manager update
更新驱动。 - 方案 B:手动下载对应版本驱动并替换路径。
- 方案 A:执行
2. 网络下载失败
- 错误提示 :
TimeoutError: [Errno 11001] getaddrinfo failed
- 解决方法 :
-
检查网络连接,或切换到手机热点。
-
方案 A 中指定国内镜像下载驱动:
pythonfrom webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager driver = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager(url="https://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver").install())
-
3. 环境变量未生效
- 错误提示 :
'conda' 不是内部或外部命令
- 解决方法 :
- 重新打开命令行工具(确保生效)。
- 手动将 Miniconda3 路径(如
C:\miniconda3\Scripts
)添加到系统环境变量的PATH
中。
六、环境管理常用命令
操作 | 命令示例 | 说明 |
---|---|---|
查看所有环境 | conda env list |
显示已创建的所有虚拟环境 |
退出当前环境 | conda deactivate |
返回 base 环境 |
删除环境 | conda remove -n selenium_env --all |
彻底删除 selenium_env 环境 |
导出环境配置 | conda env export > environment.yml |
生成环境配置文件 |
从配置文件创建环境 | conda env create -f environment.yml |
快速复现相同环境 |
通过以上步骤,你已拥有一个 纯净、独立、版本可控 的 Selenium 学习环境,可避免与其他项目的依赖冲突。后续学习中,可直接激活环境(conda activate selenium_env
)并安装新库(如 pip install requests
),无需担心版本污染问题喽。