無法在osx-arm64 上安裝Python 3.7
問題:
嘗試使用Python 時使用Pyt Conda 時發生錯誤,表示Python 3.7 不適用於osx-arm64 (Apple Silicon)。
Answer:
No Native Builds available
Python 3.7 重複是在Python 3.8 推出一年後發布的。
解決方法:模擬
在 Apple Silicon 系統上使用 Python 3.7 的直接替代方案包括透過 Rosetta 使用模擬或使用 Docker 等容器系統。
建立osx-64 環境
要使用Rosetta 模擬x86_64,請以下列方式建立osx-64 環境:
- 「環境:conda create -n py37
- 啟動環境:conda activate py37
- 設定x86_64 架構通道:conda config --env --set subdir osx-64
- 安裝安裝install python=3.7 numpy
YAML
另一種方法是使用YAML 環境定義:
- 從YAML 建立環境定義:
- 從YAML 建立環境: CONDA_SUIRos -64 conda env create -n py37 -f py37.yaml
- 啟動環境:conda activate py37
設定x86_64 架構通道:conda config --env --set subdir osx-64
虛擬化和Parallels除了模擬之外,還可以利用 Parallels 等虛擬化解決方案在 Apple Silicon 硬體上的虛擬化環境中運行 x86_64 程式。
長期解決方案請求python-feedstock 的本機構建包含用於osx-arm64 的Python 3.7 是可能的,但由於Python 3.7 已在其中,因此不太可能被採納它的維護階段和依賴項不可用。以上是如何在 Apple Silicon (OSX-ARM64) 上安裝 Python 3.7?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python不是嚴格的逐行執行,而是基於解釋器的機制進行優化和條件執行。解釋器將代碼轉換為字節碼,由PVM執行,可能會預編譯常量表達式或優化循環。理解這些機制有助於優化代碼和提高效率。

可以使用多種方法在Python中連接兩個列表:1.使用 操作符,簡單但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但會修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可讀性;4.使用itertools.chain函數,內存效率高但需額外導入;5.使用列表解析,優雅但可能過於復雜。選擇方法應根據代碼上下文和需求。

有多種方法可以合併Python列表:1.使用 操作符,簡單但對大列表不內存高效;2.使用extend方法,內存高效但會修改原列表;3.使用itertools.chain,適用於大數據集;4.使用*操作符,一行代碼合併小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,適用於大數據集和性能要求高的場景;6.使用append方法,適用於小列表但效率低。選擇方法時需考慮列表大小和應用場景。

CompiledLanguagesOffersPeedAndSecurity,而interneterpretledlanguages provideeaseafuseanDoctability.1)commiledlanguageslikec arefasterandSecureButhOnderDevevelmendeclementCyclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesandentency.2)cransportedeplatectentysenty

Python中,for循環用於遍歷可迭代對象,while循環用於條件滿足時重複執行操作。 1)for循環示例:遍歷列表並打印元素。 2)while循環示例:猜數字遊戲,直到猜對為止。掌握循環原理和優化技巧可提高代碼效率和可靠性。

要將列表連接成字符串,Python中使用join()方法是最佳選擇。 1)使用join()方法將列表元素連接成字符串,如''.join(my_list)。 2)對於包含數字的列表,先用map(str,numbers)轉換為字符串再連接。 3)可以使用生成器表達式進行複雜格式化,如','.join(f'({fruit})'forfruitinfruits)。 4)處理混合數據類型時,使用map(str,mixed_list)確保所有元素可轉換為字符串。 5)對於大型列表,使用''.join(large_li

pythonuseshybridapprace,ComminingCompilationTobyTecoDeAndInterpretation.1)codeiscompiledtoplatform-Indepententbybytecode.2)bytecodeisisterpretedbybythepbybythepythonvirtualmachine,增強效率和通用性。


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