


Wie kann ich Python 3.7 auf Apple Silicon (OSX-ARM64) installieren?
Python 3.7 kann nicht auf osx-arm64 installiert werden
Problem:
Beim Versuch, eine neue Umgebung mit Python 3.7 zu erstellen Bei Verwendung von Conda tritt ein Fehler auf, der darauf hinweist, dass Python 3.7 für osx-arm64 (Apple Silicon) nicht verfügbar ist.
Antwort:
Keine nativen Builds verfügbar
Python 3.7 wurde nie offiziell für osx-arm64 entwickelt, da Apple Silicon veröffentlicht wurde, nachdem Python 3.8 ein Jahr lang verfügbar war.
Workaround: Emulation
Unmittelbare Alternativen für die Verwendung von Python 3.7 auf Apple Silicon-Systemen umfassen die Verwendung der Emulation über Rosetta oder den Einsatz von Containersystemen wie Docker.
Erstellen von OSX-64-Umgebungen
Um x86_64 mit Rosetta zu emulieren, erstellen Sie OSX-64-Umgebungen auf folgende Weise:
- Erstellen Sie eine leere Umgebung: conda create -n py37
- Aktivieren Sie die Umgebung: conda activate py37
- Legen Sie die x86_64-Architekturkanäle fest: conda config --env --set subdir osx-64
- Installieren Sie Python und andere Pakete: conda install python=3.7 numpy
YAML
Eine Alternative ist die Verwendung einer YAML-Umgebungsdefinition:
- Erstellen Sie eine Umgebung aus YAML: CONDA_SUBDIR=osx-64 conda env create -n py37 -f py37.yaml
- Umgebung aktivieren: conda activate py37
- Kanal(e) der x86_64-Architektur festlegen: conda config --env --set subdir osx-64
Virtualisierung und Parallelen
Anstelle der Emulation können Virtualisierungslösungen wie Parallels auch verwendet werden, um x86_64-Programme in einer virtualisierten Umgebung auf Apple Silicon-Hardware auszuführen.
Langfristige Lösung
Die Anforderung eines nativen Builds für Python-Feedstock, der Python 3.7 für osx-arm64 enthält, ist eine Möglichkeit, wird aber aufgrund der Einführung von Python 3.7 wahrscheinlich nicht in Anspruch genommen seine Wartungsphase und Abhängigkeiten sind nicht verfügbar.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Python 3.7 auf Apple Silicon (OSX-ARM64) installieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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.

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.

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.
