Python 스크립트가 UNIX 시스템에서 실행할 수없는 이유는 다음과 같습니다. 1) CHMOD X Your_Script.py를 사용하여 실행 권한을 부여하는 권한이 불충분합니다. 2) 잘못되거나 누락 된 Shebang 라인은 #!/usr/bin/env python을 사용해야합니다. 3) 잘못된 환경 변수가 설정되어 있으며 OS.environ 디버깅을 인쇄 할 수 있습니다. 4) 잘못된 Python 버전을 사용하여 Shebang 행 또는 명령 줄에 버전을 지정할 수 있습니다. 5) 가상 환경을 사용하여 종속성을 분리하는 의존성 문제; 6) python -m py_compile your_script.py를 사용하여 구문 오류.
UNIX 시스템에서 Python 스크립팅의 세계로 뛰어들 때 스크립트가 단순히 실행을 거부하는 상황을 만나는 것은 드문 일이 아닙니다. 노련한 개발자로서 저는 이러한 문제에 대해 공정한 비율을 보았으며 표면 수준을 넘어서는 통찰력과 솔루션을 공유하기 위해 왔습니다.
파이썬 스크립트의 UNIX 실행 거부 뒤에 가장 빈번한 범인은 적절한 권한이 부족하다는 것입니다. UNIX 시스템은 엄격한 파일 권한 제어로 유명하며 스크립트에 실행 권한이 없으면 실행되지 않습니다. 이 문제를 해결하려면 chmod
명령을 사용하여 파일 권한을 조정해야합니다. 예를 들어, chmod x your_script.py
실행하면 스크립트에 대한 권한을 실행합니다. 그러나 권한에주의하십시오. 너무 부당하게 설정하면 보안 위험이 발생할 수 있습니다.
또 다른 일반적인 문제는 파이썬 스크립트의 상단에있는 Shebang 라인입니다. 이 라인, 일반적으로 #!/usr/bin/env python
또는 #!/usr/bin/python
은 통역사를 사용할 시스템을 알려줍니다. 이 줄이 누락되었거나 잘못된 경우 스크립트는 실행 방법을 알지 못합니다. 이 라인이 존재하고 시스템의 올바른 Python 통역사를 가리키는 것은 잔인합니다. #!/usr/bin/env python
사용하는 것이 경로에서 발견 된 첫 번째 Python 통역사를 사용하기 때문에 더 유연하다는 것을 알았습니다.
환경 변수에 대해 이야기합시다. Python 스크립트는 종종 모듈 검색 경로에 대한 PYTHONPATH
와 같은 구성을위한 환경 변수에 의존합니다. 이러한 변수가 올바르게 설정되지 않으면 스크립트가 필요한 모듈을 가져 오지 못할 수 있습니다. 이를 디버깅하려면 스크립트 시작시 os.environ
사전을 인쇄하여 사용 가능한 항목을 확인할 수 있습니다. 다음은 다음을 수행하는 데 도움이되는 스 니펫입니다.
OS 가져 오기 인쇄 (os.environ)
잔인한 환경 설정이 누락 된 경우 드러날 수 있습니다.
때로는 문제는 Python 통역사 자체에 있습니다. 여러 버전의 Python이 설치된 경우 스크립트가 잘못된 버전으로 실행하려고 할 수 있습니다. #!/usr/bin/env python3
과 같은 Shebang 라인에서 정확한 버전을 지정하거나 python3 your_script.py
와 같은 특정 버전으로 스크립트를 명시 적으로 실행할 수 있습니다.
종속성 문제로 인해 스크립트가 실행되는 것을 방지 할 수 있습니다. 스크립트가 설치되지 않았거나 잘못된 위치에 설치된 외부 라이브러리에 의존하는 경우 가져 오기 오류가 발생합니다. 가상 환경을 사용하면이 문제를 완화 할 수 있습니다. 종속성 격리를 보장하고 충돌을 피하기 위해 항상 각 프로젝트마다 가상 환경을 설정하는 것이 좋습니다. 가상 환경을 만들고 활성화하는 방법은 다음과 같습니다.
Python3 -M Venv Myenv MyEnv/bin/activate 소스
일단 활성화되면이 고립 된 환경에 종속성을 설치하여 스크립트에 실행해야 할 모든 것이 있는지 확인할 수 있습니다.
마지막으로 구문 오류를 간과하지 마십시오. 숙련 된 개발자조차도, 특히 더 큰 스크립트에서 이것들을 놓칠 수 있습니다. python -m py_compile your_script.py
로 스크립트를 실행하면 스크립트를 실행하지 않고 구문 오류를 잡을 수 있습니다.
내 경험상, 이러한 문제를 해결하는 데는 종종 위의 솔루션의 조합이 포함됩니다. 그것은 탐정 작업과 비슷하며 오류 메시지 및 시스템 구성의 단서를 함께 사용합니다. 핵심은 각 문제에 체계적으로 접근하여 권한, Shebang 라인, 환경 변수, 통역 버전, 종속성 및 구문을 확인하는 것입니다. 인내와 끈기를 통해 유닉스 시스템에서 Python 스크립트를 원활하게 실행하게됩니다.
디버깅의 여정은 즉각적인 문제를 해결하는 것만 큼 기본 시스템을 이해하는 것입니다. 당신이 해결하는 각 문제는 UNIX 및 Python Knowledge 툴킷에 추가되어보다 능숙하고 다재다능한 개발자가됩니다.
위 내용은 파이썬 스크립트가 UNIX에서 실행되지 않는 일반적인 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro

pythonlistsarebetterthanarraysformanagingDiversEdatatypes.1) 1) listscanholdementsofdifferentTypes, 2) thearedynamic, weantEasyAdditionSandremovals, 3) wefferintufiveOperationsLikEslicing, but 4) butiendess-effectorlowerggatesets.

toaccesselementsInapyThonArray : my_array [2] AccessHetHirdElement, returning3.pythonuseszero 기반 인덱싱 .1) 사용 positiveAndnegativeIndexing : my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forstelast.2) audeeliciforarange : my_list

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