Устранение неполадок ImportError

ImportError

В некоторых случаях неисправная установка или проблема с настройкой могут привести к появлению следующего сообщения об ошибке:

IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE!

Importing the numpy c-extensions failed. This error can happen for
different reasons, often due to issues with your setup.

Ошибка также содержит дополнительную информацию для устранения неполадок:

• Ваша версия Python
• Ваша версия NumPy

Пожалуйста, тщательно проверьте, соответствуют ли эти версии ожидаемым. Возможно, вам нужно проверить переменные окружения PATH или PYTHONPATH (см. Проверку переменных окружения ниже).

В следующих разделах перечислены распространенные проблемы, зависящие от вашей настройки. Если у вас есть проблема/решение, которое, по вашему мнению, должно быть добавлено, откройте вопрос NumPy, чтобы оно было добавлено.

Существует несколько распространенных проблем, зависящих от вашей системы/настройки. Если ни один из следующих советов вам не поможет, обратите внимание на следующее:

• как вы установили Python
• как вы установили NumPy
• ваша операционная система
• у вас установлено несколько версий Python
• если вы собирали из исходного кода, версии вашего компилятора и, желательно, журнал сборки

при дальнейшем исследовании и запросе поддержки.

Использование Python из conda (Anaconda)

Убедитесь, что вы активировали свою среду conda. См. также руководство пользователя conda. Если вы используете внешний редактор/среду разработки, её необходимо правильно настроить. См. ниже решения для некоторых распространённых настроек.

Использование PyCharm с Anaconda/conda Python

При использовании PyCharm вместе с Anaconda часто возникают проблемы, см. поддержку PyCharm

Использование VSCode с Anaconda/conda Python (или средами)

Распространённая проблема связана с активацией среды в VSCode. Обратитесь к поддержке VSCode за информацией о правильной настройке VSCode с виртуальными средами или conda.

Использование Eclipse/PyDev с Anaconda/conda Python (или средами)

См. документацию Anaconda о том, как правильно настроить Eclipse/PyDev для использования Anaconda Python со специфическими средами conda.

Raspberry Pi

Иногда на системах Raspberry Pi при установке с помощью pip3 install (или pip установка) возникают проблемы. Обычно в сообщении об ошибке упоминается:

libf77blas.so.3: cannot open shared object file: No such file or directory

Решение заключается в следующем:

sudo apt-get install libatlas-base-dev

для установки недостающих библиотек, необходимых для самокомпилируемого NumPy (ATLAS — возможный поставщик линейной алгебры).

В качестве альтернативы используйте NumPy, предоставленный Raspbian. В этом случае выполните:

pip3 uninstall numpy  # remove previously installed version
apt install python3-numpy

Отладочная сборка на Windows

Вместо сборки проекта в режиме DEBUG на Windows, попробуйте сборку в режиме RELEASE с отладочными символами и без оптимизации. Полный режим DEBUG на Windows изменяет имена DLL-файлов, которые Python ожидает найти, поэтому если вы действительно хотите работать в режиме DEBUG , вам потребуется перекомпилировать весь стек модулей Python, с которыми вы работаете, включая NumPy.

Все настройки

Иногда могут возникнуть простые проблемы со старыми или некорректными установками NumPy. В этом случае вы можете просто попробовать удалить и переустановить NumPy. Убедитесь, что NumPy больше не найден после удаления.

Настройка разработки

Если вы используете настройку разработки, убедитесь, что вы выполнили git clean -xdf для удаления всех файлов, не находящихся под управлением системы контроля версий (будьте осторожны, чтобы не потерять внесённые вами изменения, например, site.cfg). В многих случаях файлы из старых сборок могут привести к некорректной сборке.

Проверка переменных окружения

В целом, как настроить и проверить переменные окружения, зависит от вашей системы. Если вы можете открыть правильную оболочку Python, вы также можете выполнить следующее в Python:

import os
print("PYTHONPATH:", os.environ.get('PYTHONPATH'))
print("PATH:", os.environ.get('PATH'))

Это может быть полезно в основном, если вы не запускаете ожидаемую версию Python и/или NumPy.