Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Sys.executable неверен - ошибка ModuleNotFound

Я новичок в программировании и буду признателен за помощь.

Я успешно запускал код, но недавно установил conda, что вызывает проблемы.

Sys.executable показывает C:\Users\Ben\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\pythonw.exe в IDLE и C:\Users\Ben\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\python. exe в командной строке.

Однако, когда я запускаю скрипт со своего рабочего стола, вызывая sys.executable в командной строке, он показывает P:\conda\python.exe. Когда я запускаю другие сценарии из файлов на своем рабочем столе, он также больше не может импортировать модули, которые хранятся в той же папке, что и моя исходная установка Python.

Мой вопрос: как я могу изменить интерпретатор файлов, которые я запускаю с моего рабочего стола, чтобы они могли найти правильные модули?

Я прочитал все темы StackOverflow, связанные с ModuleNotFound и sys.executable, но не могу полностью понять, что происходит — спасибо за помощь.

operating-system python windows
24.05.2019

  • используя conda и его навигатор, вы должны создать и выбрать свою среду. А затем активируйте эту среду, которая будет общесистемной. например conda create -n myenv python=3.6 и активируйте его. Вы можете установить свои модули, используя conda install package-name 24.05.2019
  • Щелкните правой кнопкой мыши значок сценария .py и откройте выделение, а затем выберите другое приложение. Выберите значок Python с изображением ракеты (для средства запуска py.exe) и включите параметр, чтобы всегда использовать это приложение для файлов .py. 26.05.2019
  • @eryksun Я думаю, что ваш ответ на что-то, но я случайно нажал командную строку при использовании «Открыть с помощью», и теперь, когда я нажимаю «Открыть с помощью» в любом сценарии .py, флажок «Всегда использовать эту выбранную программу» не может быть установлен независимо от того, что я выбираю. Кроме того, когда я перед этим открыл программу запуска py.exe, она выдала мне предупреждение о том, что этот интерпретатор находится в среде anaconda, но среда не была активирована, поэтому я не уверен, что ваш обходной путь изменил бы мой sys.executable. Буду признателен за любые другие мысли. 28.05.2019
  • Я решил всегда использовать эту проблему с программой, используя первый ответ здесь: stackoverflow.com/questions/24988880/ Все еще пытаюсь понять, как переключиться на интерпретатор не на Anaconda, спасибо 28.05.2019
  • Надеюсь, вы просто сбросили выбор пользователя вместо того, чтобы сделать IDLE по умолчанию. Лучше иметь редактирование с помощью IDLE (или других IDE) в качестве действия правой кнопки мыши, чем в качестве основного действия. Что касается виртуальных сред, программа запуска py.exe может предпочесть среду, установленную в переменной среды VIRTUAL_ENV, но в противном случае она должна запускать только обычные установки PSF, а не альтернативные дистрибутивы, такие как Anaconda. Запустите py -0, чтобы получить список доступных интерпретаторов. 28.05.2019
  • Спасибо. В итоге я решил эту проблему, набрав местоположение моей исходной установки Python (нужный sys.executable) перед именем сценария .py, который я хотел запустить. Не уверен, как вернуться к этому пути по умолчанию (я думаю, это связано с изменением моей переменной пути, но я не хочу ничего испортить), хотя пока это работает. 28.05.2019

Ответы:


1

создайте новую среду python в conda следующим образом и запустите свой код в новой среде:

На самом деле использование conda и conda navigator - лучший подход.

После установки conda: - Откройте командную строку conda и создайте рабочую среду следующим образом.

conda create -n mytestenv python=3.7

Активируйте среду:

conda activate mytestenv

Теперь запустите свой код.

Позже, если вам понадобится какой-либо модуль, установите его с помощью команды conda в выбранной среде, например.

conda install numpy
24.05.2019
  • С помощью приведенной выше команды conda create я получаю сообщение об ошибке Conda HTTP. Я могу нормально посещать веб-сайт Anaconda в своем браузере. Я использую прокси-сервер, но когда я набираю адрес прокси-сервера, который работал у меня в прошлом, он возвращает ошибку неопознанных аргументов. Кроме того, есть ли способ просто вернуться к использованию исходного (не Anaconda) интерпретатора? 25.05.2019
  • Я решил проблему с прокси с помощью конфигурации conda --set proxy_servers.https address:port, но, пожалуйста, дайте мне знать, если есть способ вернуться к предыдущему интерпретатору 25.05.2019
  • Просто создайте новую среду для любой версии интерпретатора Python. 25.05.2019
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..