问题标签 [conda-forge]

我无法导入已安装在 conda-forge 频道上的某个模块。如您所见，如果我运行该模块就存在

康达清单

在正确的环境下。但是，如果我在同一个 conda 环境中运行 .py 脚本，则找不到该模块。特别是，我无法导入模块“betfairlightweight”。

是不是因为它不在默认的 conda 通道中？如果是这样，我如何从默认通道和 conda-forge 导入模块？

该脚本被简单地称为

(scraper) C:\Users\frasl\betting\betting\spiders\bet python 文件> API_2.py

其中 (scraper) 是安装软件包的 conda 环境。

脚本失败的部分是导入，所以：

进口必发轻量级

ModuleNotFoundError：没有名为“betfairlightweight”的模块

所有仅安装在 conda-forge 通道上的模块在导入时都失败，而所有其他模块，例如 pandas、numpy、json 都可以正常工作。

我正在使用Anaconda Prompt。

编辑：

如果我运行：

(scraper) C:\Users\frasl\betting\betting\spiders\bet python 文件>python API_2.py

然后模块“betfairlightweight”不会给出导入错误，但是，熊猫会：

回溯（最近一次通话最后）：

文件“API_2.py”，第 2 行，在

将熊猫导入为 pd

ModuleNotFoundError：没有名为“熊猫”的模块

我有一个conda基于以下 yaml 的虚拟环境：

这是一个简化的例子，实际上 YAML 有更多的包。
详细地说，该软件安装在容器base内的环境docker中，但我不认为我的问题与容器有关。Dockerfile 的重要部分如下：

该容器已正确构建，之后我可以使用命令运行 Anaconda New Compilers:x86_64-conda_cos6-linux-gnu-gcc或x86_64-conda_cos6-linux-gnu-c++. 但是，当我运行一个测试 python 脚本时，import theano我得到一个错误：

当我稍后检查构建日志时，安装的 theano 版本是：1.0.4
编译器版本是：7.3.0

我已经在 mac 10.14 上使用这条线安装了图形工具：

但是，当我尝试使用图形工具网站上的示例代码时，我收到了有关 gtk 的错误消息：

我曾尝试使用 Homebrew ( brew install gtk+3) 安装 gtk3，但它似乎没有帮助，我仍然得到同样的错误。

有人有同样的问题吗？

Conda 在控制包的必要依赖项方面做得很好，但显然大多数包都将 C 库排除为可跟踪依赖项。例如，让我们使用以下命令安装 Gnuastro：

然后，我查看了 Gnuastro 的一个程序链接的库（例如astnoisechisel）：

所有使用的高级库都在 Conda 环境中，除了 C 库：libm.so.6、libc.so.6、libpthread.so.0、librt.so.1、libdl.so.2和libresolv.so.2ofcourse ld-linux-x86-64.so.2。

我在 Conda-forge 上找不到 GNU C 库，但是当我进行搜索时，我发现了其他一些拥有它的项目。所以例如我试过：

这安装了 GNU C 库 2.30（3 个月前创建的 Conda tarball），ldd上面的命令给了我一个漂亮的列表，其中包含了 Conda 安装中的所有内容。在一个测试 Conda 环境中，调用给astnoisechisel --version了一个分段错误，而在另一个环境中它成功了。然后我尝试了另一个 Conda C 库（在干净的环境中）：

这是旧版本的 C 库（最近一次更新是 5 年前：glibc 2.19）。在这种环境下，我的astnoisechisel --version命令只会给出分段错误和崩溃。

在这个 conda-forge 讨论中，据说“ glibc 是不好发布的东西，如果我们不能使用系统 glibc，我很担心这个包。它与内核版本紧密相关，并且使用旧版本也是一种安全风险”。所以我想包含 GNU C 库（至少在 GNU/Linux 系统上）不是他们的政策。

我还看到 Anaconda 中的“基本”包存在类似问题。例如，当我检查 or 的链接标志curl时zstd。

所以我的问题是：如果 C 库没有被正式定义为依赖项（就像所有其他依赖项一样），那么在不久的将来（比如 5 年），Conda 包（尤其是旧版本的软件）的可靠性如何在上述情况下）？

类似的说明：假设我需要手动获取用于构建 Conda 包的正确 C 库（以便能够运行可执行文件）。用于构建该软件包的 C 库版本是否记录在下载的 tarball 中的任何位置？

记录在案的 Conda “最佳实践”仍然是在文件中赋予conda-forge通道优先级。我可以继续优先考虑，同时仍然从“默认”频道下载任何优化的包吗？defaultsenvironment.ymlconda-forgemkl

我从来没有遇到defaults过在我的环境文件中优先考虑的任何问题，conda-forge所以也许这个建议的“最佳实践”不再解决一个真正的问题。

不过，如果有办法mkl在环境文件中指定conda-forge优先级高于defaults.

我有一个 conda 环境，它在使用 Cython 时出现错误。我无法在不让 bug 消失的情况下减少依赖列表，所以这里是完整的环境：

创建环境：conda env create -f environment.yml

激活它：conda activate test

创建一个文件helloworld.pyx：

创建一个setup.py：

Cythonize它：python setup.py build_ext --inplace

使用 导入时python -c "import helloworld"，会出现以下错误：

它创建了一个文件helloworld.cpython-37-x86_64-linux-gnu.so，它应该在的位置helloworld.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so。事实上，如果你重命名它，你可以验证它是否正常工作：

在 conda 环境中m存在后缀：$CONDA_PREFIX/include/python3.7m. 我知道这与 Python 是否用 pymalloc 编译有关，但我不明白为什么 Cython 在这种情况下看不到它。

在 Anaconda2 中，

我正在尝试scrapy 1.8.0 py-27使用 Conda 进行安装。

当我运行时： Conda install scrapy

出现以下错误：

错误 conda.core.link:_execute_actions<337>：安装包 'conda-forge::pkginfo-1.5.0.1-py_0' 时出错

CondaError：无法链接不存在的源。C:\Anaconda2\Scripts\conda.exe

运行“conda clean --packages”可能会解决您的问题。

我维护一个 conda-forge 包（spaghetti），我有一个关于从 conda-forge 原料更新 recipe/meta.yaml 中“关于”部分的信息的问题。在 GitHub feedstock 页面上正确更新重新渲染recipe/meta.yaml后，似乎更新的信息没有被推送到实际的anaconda/conda-forge 站点。有谁知道我可以做些什么来直接控制它？README.md

I have created multiple conda environments in order to test compatibility of installed packages. I use conda create -n test02 --clone test01 to create environment test02 as a clone of test01. I activate test02, install new packages and start instance of python from which I import new packages with no problem. The problem arises when I launch jupyter notebook or qtconsole and try to import newly installed package and get import error: no module named 'xxx'. I do a sys.executable and see that jupyter is running python from the old environment (test01) I cloned the new one from. Why is this happening? Can I change it in config file somewhere and where might I find this file?

edit: more info

jupyter --paths for both environments share path entry for config and data in the same environment directory

edit2: I forgot to mention that I installed Jupyter using pip.

to recreate the problem I did:

config:
C:\Users\Aka.jupyter
c:\users\aka\miniconda3\envs\env1\etc\jupyter
C:\ProgramData\jupyter
data:
C:\Users\Aka\AppData\Roaming\jupyter
c:\users\aka\miniconda3\envs\env1\share\jupyter
C:\ProgramData\jupyter
runtime:
C:\Users\Aka\AppData\Roaming\jupyter\runtime

config:
C:\Users\Aka.jupyter
c:\users\aka\miniconda3\envs\env1\etc\jupyter
C:\ProgramData\jupyter
data:
C:\Users\Aka\AppData\Roaming\jupyter
c:\users\aka\miniconda3\envs\env1\share\jupyter
C:\ProgramData\jupyter
runtime:
C:\Users\Aka\AppData\Roaming\jupyter\runtime

If I were to install jupyter with conda into a brand new environment and then clone the environment, jupyter behaves as expected. Note: I installed jupyter with pip because I am using python 3.5 because of other packages I need and installing jupyter with conda in my environments kept breaking it. I reached out to conda-forge for help but they said "sorry, we don't support python 3.5".

由于这个错误修复，我需要将 cartopy 0.16 更新到 0.17 。

bash 命令conda list | grep cartopy返回：

当我这样做的时候conda update cartopy

我得到：

但随后再次检查，我仍然有 cartopy 0.16。

我也尝试过以下命令：

conda install -c conda-forge cartopy（只安装 0.16），conda install cartopy=0.17它带我浏览了一长串以此开头的返回列表：

Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source. Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Solving environment: | Found conflicts! Looking for incompatible packages. This can take several minutes. Press CTRL-C to abort. Examining conflict for conda basemap scipy python mkl_fft twyt...

但它最终不会更新 cartopy。

有人知道我如何使用 conda获得新版本吗？