


Warum kann ich meine Cython-.pyx-Dateien nicht kompilieren: Behebung des Fehlers „Include-Datei kann nicht geöffnet werden: \'io.h\'\'?
So beheben Sie den Fehler „Include-Datei ‚io.h‘ kann nicht geöffnet werden: Keine solche Datei oder kein solches Verzeichnis“ beim Kompilieren von Cython-.pyx-Dateien
Beim Versuch, eine .pyx-Datei mit Cython zu kompilieren, kann dieser Fehler auftreten, der darauf hinweist, dass die erforderliche Header-Datei „io.h“ nicht gefunden werden kann. Dies wird typischerweise durch fehlende Abhängigkeiten oder falsche Systemkonfigurationen verursacht.
Um dieses Problem zu beheben, führen Sie die folgenden Schritte aus:
Installieren Sie Visual Studio Build Tools
- Navigieren Sie zur Microsoft Visual Studio Build Tools-Website: https://visualstudio.microsoft.com/downloads/
- Herunterladen und Installieren Sie die neuesten Visual Studio Build Tools.
-
Stellen Sie sicher, dass Sie während der Installation die folgenden Komponenten auswählen:
- Kernfunktionen der Visual C Build Tools
- MSVC-Toolset C 2019 v142 (x86, x64)
- Visual C 2019 Redistributable Aktualisieren
Installieren Sie Windows 10 SDK (10.0.17763.0) für Desktop C
- Fügen Sie das Windows Update Assistant-Tool hinzu Ihr Windows 10-System.
- Führen Sie den Windows Update-Assistenten aus und befolgen Sie die Anweisungen auf dem Bildschirm zur Installation alle verfügbaren Updates.
- Navigieren Sie zur Microsoft SDK-Website: https://developer.microsoft.com/en-us/windows/downloads/windows-10-sdk
- Laden Sie Windows herunter und installieren Sie es 10 SDK (10.0.17763.0) für Desktop C .
Durch die Installation dieser Komponenten Sie verfügen über die erforderlichen Abhängigkeiten, einschließlich „io.h“, um Cython-.pyx-Dateien erfolgreich zu kompilieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum kann ich meine Cython-.pyx-Dateien nicht kompilieren: Behebung des Fehlers „Include-Datei kann nicht geöffnet werden: \'io.h\'\'?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

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.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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 wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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.
