Linux端末でPython -versionコマンドを使用する場合、許可の問題を解決する方法は?
python --version
コマンドを実行する許可問題の解決策
Linuxターミナルでpython --version
コマンドを使用する場合、 bash: /usr/lib/command-not-found: /usr/bin/python3: bad interpreter: permission denied
などの許可問題に遭遇する可能性があります。環境変数PATH
にPythonパスが含まれている場合でも、実行されない場合があります。この記事では、詳細なトラブルシューティングと解決手順を提供します。
問題現象:
ユーザーはpython --version
またはpython3 --version
コマンドを実行し、端子はbad interpreter: permission denied
エラーを返し、 sudo python --version
コマンドプロンプトcommand not found
。しかし、 echo $PATH
Pythonパスが既にシステム実行可能パスに含まれていることを示しています。
解決:
-
Pythonのインストールの確認:最初に、システムがPythonを正しくインストールしたかどうかを確認します。次のコマンドを使用して、Python3のインストールを確認してください。
dpkg -l | grep python3#debian/ubuntuシステムrpm -qa | Grep Python3#Red Hat/Centos/Fedoraシステム
インストールされていない場合は、Linuxディストリビューションに従ってPython3をインストールしてください。たとえば、Debian/Ubuntu Systemsでは、
sudo apt update && sudo apt install python3
コマンドを使用してインストールできます。 -
ファイルが存在するかどうかを確認します。Pythonがインストールされている場合は、
/usr/bin/python3
(またはシステム内のpython3の実行可能ファイルパス)とその権限が正しいかどうかを確認してください。次のコマンドを使用します。ls -l/usr/bin/python3
ファイルが存在しない場合は、Pythonを再インストールします。ファイルが存在するが、アクセス許可が不十分な場合は、次のコマンドを使用して実行権限を追加します。
sudo chmod x/usr/bin/python3
-
パス環境変数を更新します(必要に応じて):パス変数にはPythonパスが含まれていますが、それでも問題が発生した場合は、環境変数をリロードすることを試みることができます。
source〜/.bashrc#または〜/.bash_profile、〜/.zshrcなど、シェルに応じて
システムレベルのPython構成を確認します。一部のLinuxシステムには、複数のPythonバージョンがある場合があります。
/usr/bin
ディレクトリにpython3実行可能ファイルへのシンボリックリンクがあるかどうかを確認し、正しいパスを指していることを確認することをお勧めします。-
絶対パスを使用する:上記の手順が問題を解決できない場合は、Python3実行可能ファイルの絶対パスを使用してコマンドを直接実行できます。たとえば、:
/usr/bin/python3-version
上記の手順を通じて、Linux端子のpython --version
コマンドの権限を解き、Pythonバージョンを正常に表示できるはずです。問題が続いている場合は、Linux Distributionバージョンとより詳細なシステム情報を提供して、より良いトラブルシューティングを提供します。
以上がLinux端末でPython -versionコマンドを使用する場合、許可の問題を解決する方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonスクリプトがUNIXシステムで実行できない理由には、次のものが含まれます。1)CHMOD XYOUR_SCRIPT.PYを使用して実行権限を付与する不十分な権限。 2)shebangラインが正しくないか欠落している場合、#!/usr/bin/envpythonを使用する必要があります。 3)環境可変設定が誤っていない場合、OS.Environデバッグを印刷できます。 4)間違ったPythonバージョンを使用して、Shebangラインまたはコマンドラインでバージョンを指定できます。 5)仮想環境を使用して依存関係を分離する依存関係の問題。 6)構文エラー、python-mpy_compileyour_script.pyを使用して検出します。

Pythonアレイの使用は、リストよりも大量の数値データの処理に適しています。 1)配列を保存するメモリを保存します。2)アレイは数値的な値で動作するのが高速です。3)アレイフォースタイプの一貫性、4)アレイはCアレイと互換性がありますが、リストほど柔軟で便利ではありません。

listSareのより良い前提条件とmixdatatypes、whilearraysares優れたスナリカル計算砂の砂を大きくしたデータセット。

numpymanagesmemoryforlargearrayseffictificleusing biews、copies、andmemory-mappedfiles.1)rewsinging withotingcopying、directmodifying theoriginalArray.2)copiescanbecreatedwithcopy()methodforpreservingdata.3)Memory-MapplehandLemassiutasedatasetasedatasetasetasetasetasetasedas

listsinpythondonotrequireimportingamodule、whilearrays fromthearraymoduledoneedanimport.1)listsarebuiltin、versatile、andcanholdmixeddatypes.2)araysaremoremory-efficient-fornumerumerumerumerumerumerdatabutでき、対象となるンドベフェフサメタイプ。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

heouttemptemptostoreavure ofthewrongdatatypeinapythonarray、yure counteractypeerror.thisduetothearraymodule'sstricttypeeencultionyを使用します

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。


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