'pip install'이 '권한 거부' 오류와 함께 실패하는 이유는 무엇이며 어떻게 해결할 수 있습니까?
디렉터리의 권한 거부 오류로 인해 pip 설치 실패
문제:
"pip install -r 요구 사항.txt" 명령을 사용하여 pip를 통해 Python 패키지를 설치하면 사용자에게 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 다음 오류:
OSError: [Errno 13] Permission denied: '/usr/local/lib/…'
분석:
이 오류는 pip에 지정된 경로에서 디렉터리를 생성하거나 액세스할 수 있는 권한이 부족함을 나타냅니다. 이는 다음과 같은 경우에 발생할 수 있습니다.
- pip의 권한을 높이기 위해 sudo를 사용하지 않습니다.
- 대상 디렉터리에 대한 파일 권한이 제한되어 있습니다.
해결책:
접근 방식 1: pip install --user
비시스템 전체 설치의 경우 "sudo pip install" 대신 "pip install --user"를 사용하는 것이 좋습니다. 이 접근 방식은 다음과 같습니다.
- 홈 디렉터리 "~/.local/lib/pythonX.Y/site-packages" 아래에 패키지를 설치합니다.
- sudo 권한이 필요하지 않습니다.
접근법 2: 파일 조정 권한
"pip install --user"가 실패하면 대상 디렉터리 권한을 확인하세요.
- 오류에 언급된 디렉터리로 이동합니다(예: "/usr/ local/lib/pythonX.Y/site-packages").
- "sudo chmod -R 775 실행 " 권한을 재귀적으로 변경하려면
- "pip install --user"를 다시 시도하십시오.
Sudo를 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?
사용하는 동안 sudo는 빠른 수정처럼 보일 수 있지만 일반적으로 두 가지 경우에는 권장되지 않습니다. 이유:
- 보안 위험: sudo로 pip를 실행하면 인터넷의 임의 Python 코드가 루트로 실행되어 잠재적으로 시스템 보안이 손상될 수 있습니다.
- 패키지 격리: "pip install --user"를 사용하면 사용자 계정에 패키지가 설치되어 여러 환경을 더 쉽게 관리할 수 있습니다. 종속성을 분리합니다.
위 내용은 'pip install'이 '권한 거부' 오류와 함께 실패하는 이유는 무엇이며 어떻게 해결할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
