安装软件包时 pip 错误:“外部管理环境”
尝试在 Linux 系统上使用 pip 安装 Python 软件包时,您可能会遇到以下错误信息:
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. ...
的含义错误
该错误表明Python 环境是外部管理的,通常由操作系统包管理器(例如Debian 或Ubuntu 中的apt)管理。这意味着不鼓励 pip 在系统级别安装或升级软件包,以避免冲突。
避免错误的解决方案
根据错误消息中的建议,安装 Python 包的首选方法是使用虚拟环境。虚拟环境将已安装的软件包与系统范围内的 Python 安装隔离。
要使用虚拟环境:
- 使用 venv 创建虚拟环境:
python3 -m venv path/to/new-venv
- 激活环境:
source path/to/new-venv/bin/activate
- 在环境中安装软件包:
pip install xyz
安装软件包系统- 宽(不推荐)
如果您仍然希望在系统范围内安装软件包,有两个选项:
- 将“--break-system-packages”参数传递给 pip:
这会在系统级别强制安装软件包,但不建议这样做,因为它可能会破坏你的 Python安装。
- 修改您的 pip 配置:
将以下行添加到 ~/.config/pip/pip.conf:
[global] break-system-packages = true
这将允许 pip 在系统范围内安装软件包,但同样,由于潜在的潜在风险,不建议这样做风险。
以上是为什么 Pip 显示'外部管理环境”错误,以及如何安装软件包?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。 1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显着提升数据处理速度。 2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。 3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。 4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显着提升系统性能和可扩展性。

pythonarraysarecreatedusiseThearrayModule,notbuilt-Inlikelists.1)importThearrayModule.2)指定tefifythetypecode,例如,'i'forineizewithvalues.arreaysofferbettermemoremorefferbettermemoryfforhomogeNogeNogeNogeNogeNogeNogeNATATABUTESFELLESSFRESSIFERSTEMIFICETISTHANANLISTS。

除了shebang线,还有多种方法可以指定Python解释器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批处理文件或shell脚本;3.使用构建工具如Make或CMake;4.使用任务运行器如Invoke。每个方法都有其优缺点,选择适合项目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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