


Erreur : environnement géré en externe lors de l'installation du package Python
Symptômes
J'ai tenté d'installer un package Python à l'aide de cette commande.
pip3 install [package-name]
Et puis cette erreur a été générée.
Description
- Deux types de Python sont utilisés sur une seule machine MacOS : des packages spécifiques à l'utilisateur et à l'échelle du système.
- Les packages à l'échelle du système sont partagés par tous les utilisateurs, et même par les gestionnaires de packages système comme apt. L'installation de packages spécifiques à l'utilisateur en tant que packages à l'échelle du système est très dangereuse car elle peut entrer en conflit avec les gestionnaires de packages système s'ils exécutent des scripts Python.
Solution
-
Créez path/.config/pip/pip.conf et tapez ce script.
[global] break-system-packages = true user = true
-
Installez pipenv pour gérer les dépendances par projet. Le fichier pip.conf permet à la commande de s'exécuter avec les options --break-system-packages et --user.
pip3 install pipenv
-
Exécuter un fichier avec toutes les dépendances du projet dans un environnement virtuel
pipenv run python [file-name] .py
-
Sinon, vous pouvez exécuter une instance d'environnement virtuel et exécuter le fichier python.
pipenv shell python [file-name].py
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

PythonarRaySSupportVariousOperations: 1) SpecingExtractsSubSets, 2) A SPENDANT / EXPENSEDADDDSELLESS, 3) INSERtingPlaceSelelementsAtSpecific Positions, 4) RemovingdeleteSelements, 5) Sorting / ReversingChangeSes

NumpyArraysAressentialFor Applications est en train de réaliser des objets de manière numérique et une datamanipulation.

Useanarray.arrayoveralistinpythonwendealing withhomogeneousdata, performance-criticalcode, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: ArraySaveMemorywithTypelements.2) performance-criticalcode

Non, NotallListOperationsResaSupportedByArrays, andviceVersa.1) ArraysDonotsUpportDynamicOperationsLIKEAPENDORINSERSERTWithoutresizing, qui oblige la performance.2) Listes de la glate-enconteConStanttimecomplexityfordirectAccessLikEArraysDo.

TOACCESSELlementsInapyThonList, Use Indexing, Négatif Indexing, Specing, Oriteration.1) IndexingStarTsat0.2) négatif Indexing Accesssheend.3) SlicingExtractSports.4) itérationussesforloopsoReNumerate.

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor


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