


Python 3.7 kann nicht auf osx-arm64 installiert werden
Conda bietet derzeit keine nativen Builds von Python 3.7 für osx-arm64 an Verschiedene Gründe, vor allem weil Python 3.8 bereits veröffentlicht war, als Apple Silicon auf den Markt kam, und da Python 3.7.12 das letzte Feature-Release war und in die reine Wartungsphase eingetreten ist, ist es unwahrscheinlich, dass ein nativer Build für 3.7 bereitgestellt wird .
Workaround: Emulieren
Anstatt auf einen nativen Build zu warten, können Sie Python 3.7 auf einem Apple Silicon-System mit Rosetta oder einem Containersystem wie Docker emulieren .
OSX-64-Umgebungen erstellen
Um OSX-64-Umgebungen zu erstellen, können Sie die folgenden Schritte ausführen:
- Erstellen Sie eine leere Umgebung:
conda create -n py37
- Umgebung aktivieren:
conda activate py37
- OSX-64-Architekturkanal festlegen:
conda config --env --set subdir osx-64
- Installieren Sie die gewünschte Python-Version und Pakete:
conda install python=3.7 numpy
YAML
Alternativ können Sie verwenden eine YAML-Umgebungsdefinition.
# Create an environment from YAML CONDA_SUBDIR=osx-64 conda env create -n py37 -f py37.yaml # Activate the environment conda activate py37 # Set the osx-64 architecture channel conda config --env --set subdir osx-64
Anfordern eines nativen Builds
Während es möglich ist, einen nativen Build von Python 3.7 für osx-arm64 anzufordern, ist es Es ist unwahrscheinlich, dass es genehmigt wird, da Python 3.8 die empfohlene Version ist und andere Paketvarianten auch für osx-arm64 erstellt werden müssten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Python 3.7 auf macOS mit Apple Silicon installieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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