


Wie behebe ich OpenSSL-Kompatibilitätsprobleme mit Python 2.7 unter Mac OS X?
Fehlerbehebung bei der OpenSSL-Kompatibilität in Python 2.7 unter Mac OS X
Python nutzt OpenSSL für sichere Kommunikation. Die von Python verwendete Version von OpenSSL kann je nach Systemkonfiguration variieren. Wenn Sie auf Inkonsistenzen zwischen den vom Terminal verwendeten OpenSSL-Versionen und Python stoßen, z. B. wenn Sie OpenSSL aktualisieren, ohne dass das Update in Python angezeigt wird, ist die Behebung der Verknüpfung von entscheidender Bedeutung.
Um OpenSSL zu aktualisieren, befolgen Sie die Schritte, die im Artikel beschrieben sind, auf den verwiesen wird ( http://rkulla.blogspot.kr/2014/03/the-path-to-homebrew.html). Hier ist eine Zusammenfassung:
-
Installieren Sie die aktualisierte OpenSSL-Version mit Homebrew:
brew update brew install openssl
Nach dem Login kopieren -
Verknüpfen Sie die neue OpenSSL-Version:
brew link openssl --force
Nach dem Login kopieren -
Installieren Sie eine neue Version von Python, die auf das von Homebrew installierte OpenSSL verweist:
brew install python --with-brewed-openssl
Nach dem Login kopieren -
Erstellen Sie einen symbolischen Link zur neuen Python-Binärdatei:
sudo ln -s /usr/local/Cellar/python/2.7.8_2/bin/python /usr/local/bin/python
Nach dem Login kopieren
Überprüfen Sie nach diesen Schritten, ob die installierte OpenSSL-Version von Python verwendet wird:
python --version Python 2.7.8 python -c "import ssl; print ssl.OPENSSL_VERSION" OpenSSL 1.0.1j 15 Oct 2014
Wenn dieses Verfahren das Problem behebt, können Sie es anwenden ein ähnlicher Ansatz wie Ubuntu 12.04, sobald eine Lösung für diese Plattform verfügbar ist.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie behebe ich OpenSSL-Kompatibilitätsprobleme mit Python 2.7 unter Mac OS X?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
