错误:pandas 0.23.3 has requirement python-dateutil>=2.5.0, but you'll have python-dateutil 1.5解决方法

Ubuntu18.04下安装Caffe-GPU时执行以下语句:

for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done

出现了以下错误:

pandas 0.22.0 has requirement python-dateutil>=2, but you'll have python-dateutil 1.5 which is incompatible.
matplotlib 2.1.2 has requirement python-dateutil>=2.1, but you'll have python-dateutil 1.5 which is incompatible.
jupyter-client 5.2.2 has requirement python-dateutil>=2.1, but you'll have python-dateutil 1.5 which is incompatible.
bokeh 0.12.13 has requirement python-dateutil>=2.1, but you'll have python-dateutil 1.5 which is incompatible.
anaconda-client 1.6.9 has requirement python-dateutil>=2.6.1, but you'll have python-dateutil 1.5 which is incompatible.

已经是Python-dateutil的最新版本了,但依旧会出现上述错误,如图:
在这里插入图片描述
解决方法:
在终端输入:

sudo vim requirements.txt

将该句

python-dateutil>=1.4,<2
改为:
python-dateutil    //不加版本号就是默认为最新版本

然后 ,保存并退出(命令:wq),在终端输入:

for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done

在这里插入图片描述
完美通过~!

<think>好的,我现在需要回答用户的问题:“为什么在Anaconda中使用更新的包(如pandas、numpy)后需要重启内核?”首先,我得回忆一下Python环境管理和包加载的机制。 用户提到他们通过conda或pip安装了特定版本的包,比如numpy和pandas。安装完成后,可能没有重启Python内核,结果发现导入的包版本还是旧的。这可能是因为Python在运行时已经将模块加载到内存中了。当模块被导入后,Python会将其缓存,之后再次导入会直接使用缓存中的版本,而不是重新加载磁盘上的新文件。因此,即使更新了包,旧的模块代码仍在内存中,导致无法使用新版本的功能或修复的bug。 另外,Anaconda环境管理可能会有其特殊性。conda安装包时,如果环境已经激活,可能需要确保安装路径正确,但内核是否重启影响的是当前运行的Python进程是否加载新包。如果用户是在Jupyter Notebook中操作,内核对应一个长期运行的Python进程,这个进程已经加载了旧版本的包。所以即使更新了包,这个进程仍然使用旧的模块,必须重启内核才能重新加载新的包。 还需要考虑版本检查的问题。比如用户引用中的例子,安装完numpy后检查版本,可能需要重启才能正确显示新版本。例如,用户安装的是numpy==1.16.4,但如果不重启,可能仍然显示之前的版本如1.11.1,这明显是旧版本未被替换。这时候重启内核就能强制Python重新加载模块,读取新安装的包。 此外,某些依赖关系较重的包,如Pandas和NumPy,可能在导入时会有一些初始化操作,这些操作在包加载时就完成了。如果包版本更新涉及到二进制扩展模块的变更,旧的二进制文件可能已经被加载到内存中,无法动态替换,必须重启进程才能生效。 可能还有其他情况,比如动态链接库的更新,操作系统级别的库缓存等,但这些在Python中更多是通过重启解释器来解决。总结起来,根本原因是Python的模块加载机制和进程的内存管理导致的,必须通过重启内核来重新加载新的包版本。</think>在Anaconda环境中更新包(如Pandas、NumPy)后需要重启内核,主要与Python解释器的模块加载机制有关。以下是具体原因分步说明: 1. **模块缓存机制** Python在首次导入模块时,会将其加载到内存并缓存于`sys.modules`字典中。后续导入操作直接读取缓存,而非重新加载磁盘文件[^2]。例如: ```python import numpy numpy.__version__ # 显示旧版本 # 更新包后不重启内核,再次导入仍读取缓存 import numpy numpy.__version__ # 仍为旧版本 ``` 2. **二进制扩展的动态链接** NumPy、Pandas等包含C/C++编译的二进制文件。这些文件在导入时被锁定到内存中,无法通过热替换更新。例如引用[3]中的滑动窗口操作依赖底层优化,旧版本代码可能继续驻留内存。 3. **依赖关系绑定** 包更新可能涉及依赖项变更。例如从Pandas 1.0.5升级到1.1.0时,若依赖的NumPy版本也需更新,但旧版本NumPy已加载,会导致兼容性问题。 4. **Jupyter内核的持久化特性** Jupyter Notebook内核是长期运行的Python进程。如引用[4]中`pd.read_sql`调用数据库连接后,连接状态和加载的模块会持续保留,必须重启才能完全重置环境。 --- **解决方案** - 更新包后,重启内核以确保所有模块重新加载 - 验证版本时显式检查(如`numpy.__version__`) - 使用`importlib.reload(module)`强制重载(但可能引发意外问题) ---
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值