卸载ubuntu下apt-get和setup.py安装的软件

近期为了运行之前的网站,卸载了django1.4.5,安装了django1.3.7,现在为了还原1.4.5必须先删除1.3.7,顺便介绍一下ubuntu下的删除

如果是用apt-get install命令安装的,那么直接输入

sudo apt-get remove xxxx

xxx为安装时候的软件名称


如果是使用setup.py install 安装的,直接到dist-packages下删除对应的文件夹即可

通常在/usr/local/lib/python2.7/dist-packages

### 解决 mmcv-full 构建 wheel 时 setup.py 超时问题 mmcv 是 PyTorch 生态中的一个重要库,用于支持计算机视觉任务。当构建 `mmcv-full` 的 wheel 文件时,可能会遇到超时问题,这通常与网络连接、依赖项版本以及编译环境有关。 以下是可能的原因分析及解决方案: #### 原因一:网络不稳定导致下载失败 如果在构建过程中需要从远程服务器获取某些资源(例如预编译的二进制文件或其他依赖),而这些资源所在的服务器响应较慢,则可能导致超时。 **解决方法**: 可以尝试更换国内镜像源来加速依赖包的下载过程。例如,在执行 pip 安装命令时指定豆瓣或阿里云的镜像地址[^3]: ```bash pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.9/index.html -i https://pypi.doubanio.com/simple/ ``` #### 原因二:硬件性能不足引起长时间等待 对于一些复杂的 Python 库来说,其 C++ 扩展部分需要本地编译才能完成安装。此操作会消耗大量 CPU 内存资源。如果机器配置较低或者当前运行其他占用较多计算能力的任务,也可能引发 timeout 错误。 **优化建议**: 增加可用物理资源数量或将作业分配到更强大的主机上进行处理;另外还可以通过调整参数减少并行度从而降低负载压力。比如设置环境变量控制最大并发线程数为单一线程模式: ```bash export MAX_JOBS=1 ``` #### 原因三:Docker容器内使用Alpine Linux作为基础映像带来的兼容性挑战 由于 Alpine 使用 musl libc 替代 glibc ,所以在基于该发行版创建的应用程序可能存在动态链接库缺失的情况,进而影响正常工作流程进度甚至终止整个进程。 **应对策略**: 考虑改用 Debian 或 Ubuntu 类型的基础镜像替代原生 alpine 版本以获得更好的稳定性表现[^2] 。修改 Dockerfile 如下所示: ```dockerfile FROM python:3.8-slim-buster RUN apt-get update && \ apt-get install -y --no-install-recommends build-essential git cmake libopencv-dev && \ rm -rf /var/lib/apt/lists/* WORKDIR /app COPY requirements.txt ./ RUN pip install --upgrade pip setuptools wheel && \ pip install -r requirements.txt CMD ["python", "./your_script.py"] ``` 以上措施能够有效缓解大多数情况下发生的 `setup.py` 超时现象。当然具体实施还需结合实际项目需求灵活运用上述技巧组合拳出击方能事半功倍! ---
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