编程错题集系列（一）

news2025/5/18 20:52:53

编程错题集系列（一）

人生海海，山山而川。
谨以此系列作为自己一路的见证。

本期重点：明明已经安装相关库，但在PyCharm中无法调用

最大的概率是未配置合适的解释器，也就是你的书放在B房间，你在A房间找肯定找不到，这时候就要把PyCharm到B房间的通路打通，即配置解释器。

主要原因：配置解释器过程出错

使用cmd命令行conda upgrade conda，如无法使用，则在管理员状态下进入Anaconda Prompt，再次运行。

可能有人输入后出现以下结果：
在这里插入图片描述
出现图中信息，则说明用户对Anaconda所在文件夹没有控制权，这种情况下应该怎么办呢？

  • 这时，就应该扩大用户对Anaconda所在文件夹的控制权限。
  • 首先，我们找到Anaconda对应文件夹，接着右键属性，打开“安全”，找到自己对应的用户，选择“完全控制”，此时控制权限就被获取到了。

解决了这一步，我们就紧接着上面的操作，重新进入更新进程。

更新过程中会出现许多问题，授人以鱼不如授人以渔，这时候我们可以将代码直接喂给DeepSeek，并提供相应的问题背景，一般都会得到不错的解决方案。

更新过程中，中主要是弄清楚不同镜像源、库文件位置对PyCharm中代码的影响。

下面贴一下我自己的纠错流程：

利用conda安装numpy报错： Platform: win-64 Collecting package metadata
(repodata.json): failed

NoWritablePkgsDirError: No writeable pkgs directories configured.

  • E:\Anaconda\pkgs

问题一：利用cmd命令行安装matplotlib时显示如下代码是什么意思？

Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable
Requirement already satisfied: matplotlib in e:\anaconda\lib\site-packages (3.9.2)
Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in e:\anaconda\lib\site-packages (from matplotlib) (1.2.0)
Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in e:\anaconda\lib\site-packages (from matplotlib) (0.11.0)
Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in e:\anaconda\lib\site-packages (from matplotlib) (4.51.0)
Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.3.1 in e:\anaconda\lib\site-packages (from matplotlib) (1.4.4)
Requirement already satisfied: numpy>=1.23 in e:\anaconda\lib\site-packages (from matplotlib) (1.26.4)
Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in e:\anaconda\lib\site-packages (from matplotlib) (24.1)
Requirement already satisfied: pillow>=8 in e:\anaconda\lib\site-packages (from matplotlib) (10.4.0)
Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in e:\anaconda\lib\site-packages (from matplotlib) (3.1.2)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in e:\anaconda\lib\site-packages (from matplotlib) (2.9.0.post0)
Requirement already satisfied: six>=1.5 in e:\anaconda\lib\site-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib) (1.16.0)

以下是DeepSeek的回复：

您在安装matplotlib时看到的提示信息含义如下（关键点已用🌟标出）：

🌟 核心信息解读

Defaulting to user installation...

原因：您没有管理员权限修改系统级的Python包目录（site-packages）
结果：自动改为在当前用户目录下安装（不会影响系统环境）

Requirement already satisfied

检测到您通过Anaconda已经安装了：

matplotlib 3.9.2（位于 E:\Anaconda\Lib\site-packages）

所有依赖包（如numpy、pillow等）也均已安装

🚩 为什么仍报错"No module named ‘matplotlib’"？
出现这种情况的典型原因：

Python环境未切换

您可能正在使用系统Python（而非Anaconda中的Python）运行代码
验证方法：在终端执行：

python -c "import matplotlib; print(matplotlib.__file__)"

如果报错，说明当前环境未使用Anaconda的Python

IDE配置问题

PyCharm/VSCode等工具可能指向了其他Python解释器

需要手动设置IDE的Python解释器路径为Anaconda中的 python.exe

✅ 解决方案
通过Anaconda Prompt操作

# 激活base环境
conda activate base
# 运行您的脚本
python your_script.py

检查IDE设置（以PyCharm为例）：

File > Settings > Python Interpreter

选择Anaconda安装路径下的 python.exe（如 E:\Anaconda\python.exe）
如果仍要安装到用户目录：

pip install --user matplotlib  # 明确指定用户级安装

通过以上步骤即可正确调用已安装的matplotlib库。若仍有问题，可提供以下信息进一步排查：

终端执行 where python 的输出
您使用的IDE名称及版本

问题二：更新conda时出现以下问题

C:\Users\Administrator>conda upgrade conda
Channels:
 - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo
 - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
 - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2
 - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
 - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
 - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
 - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
 - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
 - defaults
Platform: win-64
Collecting package metadata (repodata.json): failed

NoWritablePkgsDirError: No writeable pkgs directories configured.
  - E:\Anaconda\pkgs

以下是DeepSeek的回复：

您在更新conda时遇到的 NoWritablePkgsDirError 错误是由于Anaconda的包存储目录（pkgs）权限不足或配置异常导致的。以下是逐步排查和解决方案：

📌 问题根源
错误信息显示：E:\Anaconda\pkgs 目录不可写。
可能原因：

目录权限不足（尤其是非管理员用户安装Anaconda后）
pkgs 目录被删除或路径损坏
.condarc 配置文件存在错误路径覆盖
✅ 解决方案
第一步：以管理员身份运行Anaconda Prompt
右键点击「Anaconda Prompt」选择 以管理员身份运行，再执行：

conda upgrade conda

第二步：检查并修复目录权限

检查目录是否存在
确认 E:\Anaconda\pkgs 目录存在，若不存在则手动创建。

修改目录权限（Windows系统）：

右键点击 E:\Anaconda 文件夹 → 属性 → 安全 → 编辑
选择当前用户（如 Users），勾选 完全控制
点击「应用」保存设置
或使用命令行（管理员权限运行CMD）：

icacls "E:\Anaconda\pkgs" /grant Users:(F)

第三步：清理conda缓存

conda clean --all -y

第四步：检查conda配置

查看 .condarc 配置文件（路径：C:\Users\Administrator.condarc）
删除或注释所有 pkgs_dirs 相关配置项，恢复默认路径：

pkgs_dirs:
  - E:\Anaconda\pkgs

如果使用镜像源，建议简化配置（保留清华源示例）：

channels:
  - defaults
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
show_channel_urls: true

第五步：重置环境变量（可选）

如果问题持续，检查系统环境变量：

确保 E:\Anaconda 和 E:\Anaconda\Scripts 在 PATH 中
移除所有自定义的 CONDA_PKGS_DIRS 环境变量

⚠️ 极端情况处理
若上述方法无效，可尝试：

重新安装Anaconda
卸载后重新安装到非系统目录（如 E:\Programs\Anaconda3），确保安装路径无空格且用户有完全权限。

使用Miniconda替代
安装轻量版Miniconda，避免完整版可能存在的配置冲突。

验证是否解决

conda info
检查输出的 pkgs directories 路径是否指向 E:\Anaconda\pkgs 且显示可写权限。

问题三：请解释以下代码

(base) C:\Windows\System32>conda upgrade conda
Channels:
 - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo
 - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda
 - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2
 - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
 - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
 - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
 - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
 - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
 - defaults
Platform: win-64
Collecting package metadata (repodata.json): failed

UnavailableInvalidChannel: HTTP 404 NOT FOUND for channel anaconda/pkgs/main <https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main>

The channel is not accessible or is invalid.

You will need to adjust your conda configuration to proceed.
Use `conda config --show channels` to view your configuration's current state,
and use `conda config --show-sources` to view config file locations.



(base) C:\Windows\System32>conda config --show channels
channels:
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/main
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/r
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2

(base) C:\Windows\System32>conda config --show-sources
==> E:\Anaconda\.condarc <==
channels:
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/main
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/r
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2

==> C:\Users\Administrator\.condarc <==
envs_dirs:
  - E:\Anaconda\envs
pkgs_dirs:
  - E:\Anaconda\pkgs
channels:
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: True

==> envvars <==
allow_softlinks: False

以下是DeepSeek的回复：

以下是您遇到的conda配置问题的详细解释及解决方案：

🔍 问题诊断
错误信息核心：

UnavailableInvalidChannel: HTTP 404 NOT FOUND for channel anaconda/pkgs/main <https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main>

直接原因：阿里云镜像源 (mirrors.aliyun.com) 的 anaconda/pkgs/main 路径已失效或不存在。
深层原因：您的conda配置中混用了多个镜像源（中科大、阿里云、清华等），且部分镜像源的路径已过时。

📂 配置文件分析
通过 conda config --show-sources 发现存在 双重配置冲突：

系统级配置 (E:\Anaconda.condarc)

channels:
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/main  # Anaconda官方源
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/r
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2
用户级配置 (C:\Users\Administrator\.condarc)

channels:
  - 中科大源 (menpo/bioconda/msys2/conda-forge等)
  - 阿里云源 (pkgs/main/pkgs/free)
  - 清华源 (pytorch/conda-forge/pkgs/free)
  - defaults  # 默认包含官方源

冲突表现：
多个镜像源 优先级混乱，导致conda尝试从失效的阿里云镜像拉取数据时失败。
清华/中科大源的路径可能未完整覆盖Anaconda官方仓库内容。

✅ 解决方案
第一步：清理镜像源配置

# 移除所有现有镜像源
conda config --remove-key channels

# 添加清华镜像源（推荐国内稳定源）
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch

# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

第二步：验证配置

conda config --show channels

正确输出应类似：

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
  - defaults

第三步：手动删除残留配置
删除文件 E:\Anaconda.condarc
（此文件中的官方源会与镜像源产生冲突）

删除文件 C:\Users\Administrator.condarc
（将通过上一步命令自动生成新配置）

第四步：执行更新

conda clean --all -y
conda update --all -y

⚠️ 注意事项
镜像源统一性：
不同镜像源的包更新速度可能不同，混合使用易导致依赖冲突。

通道优先级：
建议将 defaults 保留在列表末尾作为备用源。

企业网络限制：
若在办公网络下，可能需要配置代理才能访问外部镜像源。

效果验证

conda upgrade conda -y
现在应能正常通过清华镜像源完成升级。若仍遇到特定包无法下载，可临时添加官方源：

conda config --append channels https://repo.anaconda.com/pkgs/main

问题四：请解释下列代码
（事后才发现这一段其实没什么大问题，一直显示Solving environment是因为加载需要时间）

C:\Users\Administrator>conda update --all -y
Channels:
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
 - defaults
Platform: win-64
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: -

以下是DeepSeek的回复：

🔍 关键阶段说明

Channels顺序:

conda会按列表从上到下的优先级搜索包，清华镜像源已正确配置在前，减少访问境外源的速度问题

Solving environment:

conda正在计算如何将当前环境中的所有包升级到最新版本，同时满足以下条件： ✅ 所有包的版本兼容性 ✅ 依赖树不冲突 ✅ 尽量使用镜像源中的包
此过程可能耗时较长（尤其是环境中有大量包时），进度符号 - 表示持续工作（非卡死）

后续预期行为:

解析完成后会自动：
显示要升级/降级的包列表
下载所需包
安装并更新环境
⚠️ 常见问题与应对
长时间卡在 Solving environment

原因：依赖关系复杂，conda需要尝试多种组合
对策：

# 添加mamba加速解析（需先安装）
conda install -n base -c conda-forge mamba
mamba update --all -y

出现版本冲突:

若输出提示 Conflicting packages，可尝试：

# 指定优先更新关键包（如conda自身）
conda update conda -y
conda update --all -y

✅ 验证更新成功
完成后会显示类似以下摘要：

Transaction Summary
==================
Install: 3 packages
Upgrade: 17 packages
Downgrade: 2 packages

Proceed ([y]/n)? [自动确认因 -y 参数]

最终检查版本：

conda list  # 查看所有包版本
conda --version  # 验证conda自身版本

📍 操作建议
若长时间未完成（如超过30分钟），可以：
终止进程：按 Ctrl+C
清理缓存：

conda clean --all -y

重试更新：

conda update --all -y

问题五：请解释下面这段话

无法在 Python 3.12 (PythonProject) (E:/PythonProject/.venv/Scripts/python.exe) 设置 Python SDK。 该 SDK 似乎无效。

以下是DeepSeek的回复：

🔍 问题本质
这个错误提示表示 PyCharm（或类似IDE）在尝试为项目设置 Python 解释器（SDK）时，检测到当前配置的 Python 环境（位于 E:/PythonProject/.venv/Scripts/python.exe）无法被识别为有效环境。这通常发生在虚拟环境创建失败或路径配置错误时。

📌 常见原因分析
1️⃣ 虚拟环境未正确创建
表现：.venv 目录下的 Scripts/python.exe 文件缺失或损坏
验证方法：

# 进入项目目录
cd E:\PythonProject
# 检查文件是否存在
dir .venv\Scripts\python.exe

解决方案： 删除现有虚拟环境并重建：
Bash
rm -r .venv # 删除旧环境
python -m venv .venv # 创建新虚拟环境
2️⃣ Python 3.12 兼容性问题
表现：某些IDE版本（如旧版PyCharm）尚未完全支持Python 3.12
验证方法： 临时使用 Python 3.11 创建虚拟环境：
Bash
python3.11 -m venv .venv
解决方案：
升级IDE到最新版本
或暂时使用 Python 3.11
3️⃣ 路径权限问题（Windows特有）
表现：IDE无权访问 E:\PythonProject 目录
验证方法： 右键点击项目文件夹 → 属性 → 安全 → 检查用户权限
解决方案：
以管理员身份运行IDE
修改文件夹权限为完全控制
4️⃣ IDE缓存异常
表现：即使环境正常，IDE仍报错
解决方案：
关闭项目
删除IDE缓存目录（通常为 C:\Users<用户>.PyCharm<版本>\system\caches）
重新打开项目
✅ 标准解决流程
检查虚拟环境完整性

# 在CMD/PowerShell中执行
E:\PythonProject\.venv\Scripts\python.exe -c "print('OK')"

如果报错 → 重建虚拟环境
如果输出 OK → 继续下一步
手动配置SDK（PyCharm操作）

File > Settings > Project: <名称> > Python Interpreter
点击 ⚙️ → Add Local Interpreter
选择 Existing environment → 浏览到 E:\PythonProject.venv\Scripts\python.exe
终极解决方案
如果仍无效，改用Conda环境：

# 创建Conda环境

conda create -n py312 python=3.12 -y
conda activate py312

在PyCharm中选择Conda环境解释器路径：

E:\Anaconda\envs\py312\python.exe

📊 验证是否解决
在IDE的Python控制台中执行：

import sys
print(sys.executable)  # 应输出正确路径
print(sys.version)     # 应显示3.12.x

OK，以上就是提供了一些我在配置解释器时遇到的报错信息，希望能给看到这篇文章的同学提供一点帮助。

欢迎关注，共同进步

Peace！

：）

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在物联网技术蓬勃发展的当下&#xff0c;OpenRemote作为一款强大的开源物联网平台&#xff0c;正逐渐在多个领域崭露头角。尤其是在智能能源管理领域&#xff0c;它为微电网和分布式能源网络提供了全面且灵活的数据集成与管理方案&#xff0c;展现出独特的优势。 OpenRemote提供…
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JavaScript入门【3】面向对象

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1.对象: 1.概述: 在js中除了5中基本类型之外,剩下得都是对象Object类型(引用类型),他们的顶级父类是Object;2.形式: 在js中,对象类型的格式为key-value形式,key表示属性,value表示属性的值3.创建对象的方式: 方式1:通过new关键字创建(不常用) let person new Object();// 添…
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