


Ralat pip: "persekitaran yang diuruskan secara luaran" Semasa Memasang Pakej
Apabila cuba memasang pakej Python menggunakan pip pada sistem Linux, anda mungkin menghadapi mesej ralat berikut:
error: externally-managed-environment × This environment is externally managed ╰─> To install Python packages system-wide, try apt install python3-xyz, where xyz is the package you are trying to install. ...
Maksud Ralat
Ralat menunjukkan bahawa persekitaran Python diurus secara luaran, biasanya oleh pengurus pakej OS (cth., apt dalam Debian atau Ubuntu). Ini bermakna bahawa pip tidak digalakkan untuk memasang atau menaik taraf pakej pada peringkat sistem untuk mengelakkan konflik.
Penyelesaian untuk Mengelak Ralat
Seperti yang disyorkan dalam mesej ralat, cara pilihan untuk memasang pakej Python adalah dengan menggunakan persekitaran maya. Persekitaran maya mengasingkan pakej yang dipasang daripada pemasangan Python seluruh sistem.
Untuk menggunakan persekitaran maya:
- Buat persekitaran maya menggunakan venv:
python3 -m venv path/to/new-venv
- Aktifkan persekitaran:
source path/to/new-venv/bin/activate
- Pasang pakej dalam persekitaran:
pip install xyz
Memasang Sistem Pakej -Lebar (Tidak Disyorkan)
Jika anda masih mahu memasang pakej di seluruh sistem, terdapat dua pilihan:
- Lepaskan hujah "--break-system-packages" ke pip:
Ini memasang pakej secara paksa pada peringkat sistem, tetapi ia tidak disyorkan kerana ia boleh memecahkan Python anda pemasangan.
- Ubah suai konfigurasi pip anda:
Tambah baris berikut pada ~/.config/pip/pip.conf:
[global] break-system-packages = true
Ini akan membolehkan pip memasang pakej di seluruh sistem, tetapi sekali lagi, ia tidak disyorkan kerana potensi risiko.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Pip Menunjukkan Ralat \'persekitaran-diuruskan secara luaran\' dan Bagaimana Saya Boleh Memasang Pakej?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

ArraysareGenerallymorememememory-efficientthanlistsforstoringnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryaccess.1) arraysstoreelementsinacontiguousblock, reducingoverheadfrointersormetadata.2)

ToConvertapythonlisttoanarray, usetheArraymodule: 1) importThearraymodule, 2) createalist, 3) UseArray (typecode, list) toConvertit, spesifyingthetypecodelike'i'forintegers.ThisconversionOptimizesMogenhomogeneousdata, enHomerMogeneShomogeneousdata, enHomerMogeneousdata, enhomoMogenerDataShomaSdata, enhomoMogenhomogeneousdata,

Senarai Python boleh menyimpan pelbagai jenis data. Senarai contoh mengandungi integer, rentetan, nombor titik terapung, boolean, senarai bersarang, dan kamus. Senarai fleksibiliti adalah berharga dalam pemprosesan data dan prototaip, tetapi ia perlu digunakan dengan berhati -hati untuk memastikan kebolehbacaan dan pemeliharaan kod.

Pythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.

Themostcomonlyedmoduleforcreatingarraysinpythonisnumpy.1) numpyprovidesefficienttoolsforarrayoperations, idealfornumericaldata.2) arrayscanbecreatedingingnp.array () for1dand2dstructures

ToAppendElementStoapyThonList, useTheAppend () methodforsingleelements, extend () formultipleelements, andInsert () forspecificposition.1) useAppend () foraddingOneElementAttheend.2)

TOCREATEAPYTHONLIST, USESQUAREBRACKETS [] danSeparatateItemSwithCommas.1) listsaredynamicandCanHoldMixedDatypes.2) UseAppend (), mengalih keluar (), danSlicingFormApulation.3)

Dalam bidang kewangan, penyelidikan saintifik, penjagaan perubatan dan AI, adalah penting untuk menyimpan dan memproses data berangka dengan cekap. 1) Dalam Kewangan, menggunakan memori yang dipetakan fail dan perpustakaan Numpy dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara. 2) Dalam bidang penyelidikan saintifik, fail HDF5 dioptimumkan untuk penyimpanan data dan pengambilan semula. 3) Dalam penjagaan perubatan, teknologi pengoptimuman pangkalan data seperti pengindeksan dan pembahagian meningkatkan prestasi pertanyaan data. 4) Dalam AI, data sharding dan diedarkan latihan mempercepatkan latihan model. Prestasi dan skalabiliti sistem dapat ditingkatkan dengan ketara dengan memilih alat dan teknologi yang tepat dan menimbang perdagangan antara kelajuan penyimpanan dan pemprosesan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!
