解决 ImportError: cannot import name '__version__'

最新推荐文章于 2025-06-19 16:39:40 发布
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分类专栏： 问题解决 Linux 文章标签： brew python3 pip3
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Jiaach/article/details/80791381
在使用brew升级Python后，遇到ImportError: cannot import name '__version__'的问题，导致pip使用时也出现错误。通过参考Stack Overflow和博客文章的解决方案，可以尝试临时解决方法，但仍有其他错误出现。详细解答和参考链接已提供。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用brew升级python后，报了command not found: pip3的错误，并且使用pip时会出现另外一个错误：

Traceback (most recent call last):
File “/usr/local/bin/pip”, line 7, in
from pip._internal import main
File “/usr/local/lib/python3.6/site-packages/pip/_internal/init.py”, line 41, in
from pip import version
ImportError: cannot import name ‘version’

解决办法：

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python3 get-pip.py

此时pip2能够成功执行
但是pip3仍然会报command not found: pip3的错误

wget https://pypi.python
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成功解决ImportError: cannot import name ‘PEFT_TYPE_TO_MODEL_MAPPING‘ from ‘peft.peft_model‘ (D:\ProgramD
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ImportError: cannot import name VERSION / PILLOW_VERSION from PIL
锦鲤
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02-28 4789
ImportError: cannot import name version 看错误提示似乎是无法获取包的版本号？ok，那咱就直接写死、指定！ 在包的init.py文件中：version = ‘2.4.1’。版本号通过pip list或者conda list就可以获取啦。
linux端本地安装ultralytics库，报错YOLO“ImportError: cannot import name ‘YOLO‘ from ‘ultralytics‘ (未知位置）
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python 脚本中使用了第三方openpyxl 打包程序运行提示ImportError:cannot import name __version__...
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pipreqs报错cannot import name __version__
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12-13 670
[Debug] from smart_open import version, ImportError: cannot import name version 出现环境配置问题： File "/home/********/lib/python2.7/site-packages/smart_open/__init__.py", line 27, in <module> from smart_open import version ImportError: cannot import n
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安装httprunner3.X报错：ImportError: cannot import name ‘soft_unicode‘ from ‘markupsafe‘
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labelme出现ImportError: cannot import name 'VERSION'的一种可能解决办法
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卸载pillow，再安装pillow。
ImportError: cannot import name &#39;_lazywhere&#39;怎么解决
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07-04
<think>我们正在解决一个特定的ImportError：ImportError:cannot importname &#39;_lazywhere&#39;根据引用[1][2][3][4]中提供的类似错误的解决思路，我们可以尝试以下步骤：1.检查模块中是否确实存在该名称：首先确认&#39;scipy&#39;模块中是否有&#39;_lazywhere&#39;这个函数或子模块。根据错误信息，它是在尝试从scipy中导入_lazywhere时失败的。2.检查版本兼容性：可能当前安装的scipy版本中_lazywhere已经被移除或重命名。需要查看scipy的版本更新日志，特别是从哪个版本开始移除了_lazywhere。3.重新安装或降级：如果确认是版本问题，可以考虑降级scipy到包含_lazywhere的版本。4.替代方案：如果不想降级，可以尝试查找新版本中_lazywhere的替代函数，并修改代码。具体步骤：步骤1：确认错误发生的环境在Python中执行以下代码可以查看scipy版本：importscipyprint(scipy.__version__)步骤2：了解_lazywhere的历史根据我们对scipy的了解，_lazywhere函数在scipy.stats中曾经存在，但在较新的版本中可能被移除或重构了。步骤3：版本兼容性处理在scipy1.8.0之前，_lazywhere是在scipy.stats中公开使用的（尽管它以下划线开头，表示内部使用）。但在scipy1.8.0中，一些内部函数被重构了。因此，如果代码依赖于旧版本，而当前安装的scipy版本>=1.8.0，则可能会遇到此问题。步骤4：解决方案方案一：降级scipy安装一个较旧的版本，例如1.7.3（在1.8.0之前）：pipinstall scipy==1.7.3方案二：修改代码如果不想降级，可以尝试自己实现_lazywhere的功能，或者寻找新版本中替代的公共函数。_lazywhere的功能类似于numpy的where，但它是惰性求值的。我们可以尝试用numpy.where替代，但要注意它的求值方式不同。例如，旧代码可能是这样的：from scipy.stats import_lazywhereresult= _lazywhere(condition,(x, y), f, g)可以替换为：importnumpy asnpresult= np.where(condition,f(x, y), g(x,y))但是，注意_lazywhere是惰性的，即它只计算f(x,y)在condition为True的位置和g(x,y)在condition为False的位置。而np.where会计算所有位置的f(x,y)和g(x,y)然后再选择，这可能会导致性能问题或错误（如果f或g在某些位置不可定义）。因此，更安全的做法是使用np.vectorize或者手动循环，但这可能会影响性能。方案三：检查导入路径也有可能_lazywhere被移动到了其他子模块。在scipy1.8.0之后，_lazywhere可能被移到了scipy.stats._stats_py（内部模块）。但以下划线开头的函数是内部函数，不建议直接使用，因为它们可能在没有通知的情况下被移除或更改。因此，如果代码中必须使用_lazywhere，且无法用其他公共函数替代，那么降级可能是更安全的选择。步骤5：验证在修改后重新运行代码，确认错误是否解决。根据引用[3]中提到的，有时函数会被移动到其他模块，所以也可以尝试在scipy的其他子模块中寻找_lazywhere，但鉴于它是内部函数，文档中可能不会提及。总结：建议先尝试降级scipy到1.7.3版本，如果问题解决，则说明是版本兼容性问题。如果不想降级，则考虑修改代码，避免使用这个内部函数。注意：在降级scipy之前，请注意项目中其他部分是否依赖于新版本的scipy，以免引起其他问题。相关问题：1.如何检查当前安装的scipy版本？2.如何安全地降级Python包？3.在scipy新版本中，有哪些替代_lazywhere的方法？4.为什么Python中会有以下划线开头的函数？它们的使用有什么风险？</think>### 解决 ImportError: cannot import name &#39;_lazywhere&#39; 错误 #### 问题原因分析 `_lazywhere` 是 SciPy 库的内部函数（以下划线开头表示非公开 API）。该错误通常由以下原因引起： 1. **版本不兼容**：SciPy ≥1.8.0 重构了内部模块，移除了 `_lazywhere` 的公开访问[^1] 2. **依赖冲突**：其他库（如 statsmodels）依赖旧版 SciPy 的 API 3. **代码不规范**：直接调用 SciPy 内部函数（非公开 API） --- #### 解决方案 ##### ✅ 方法 1：降级 SciPy（推荐） ```bash # 卸载当前版本 pip uninstall scipy -y # 安装兼容版本（1.7.x 包含 _lazywhere） pip install scipy==1.7.3 ``` **验证**： ```python from scipy.stats import _lazywhere # 应不再报错 print("SciPy Version:", scipy.__version__) # 输出 1.7.3 ``` ##### ✅ 方法 2：修改代码（避免使用内部 API） 用 `numpy.where` 替代 `_lazywhere`： ```python import numpy as np # 原代码（引发错误）： # from scipy.stats import _lazywhere # result = _lazywhere(condition, (x, y), f, g) # 修改为： result = np.where(condition, f(x, y), g(x, y)) ``` > **注意**：`np.where` 会立即计算所有值，而 `_lazywhere` 是惰性求值。若 `f`/`g` 包含复杂计算，需封装为 lambda 函数[^2]。 ##### ✅ 方法 3：更新依赖库 若错误由其他库（如 statsmodels）引起： ```bash # 更新所有依赖库 pip install --upgrade statsmodels pandas scikit-learn ``` --- #### 预防措施 1. **避免使用内部 API**：以单下划线开头的函数（如 `_lazywhere`）是私有实现，随时可能变更 2. **固定版本依赖**：在 `requirements.txt` 中指定版本： ``` scipy==1.7.3 statsmodels==0.13.5 ``` 3. **使用虚拟环境**： ```bash python -m venv my_env source my_env/bin/activate # Linux/macOS my_env\Scripts\activate # Windows ``` --- #### 技术原理 `_lazywhere` 的设计初衷是**惰性条件求值**，避免 `np.where` 的全量计算开销。其等价实现： ```python def lazywhere(cond, args, f, g): return np.piecewise( args[0], [cond, ~cond], [lambda x: f(*args), lambda x: g(*args)] ) ``` 但在 SciPy ≥1.8.0 中，该函数被重构为 `scipy.stats._stats_py._lazywhere`，不再公开导出[^1]。 ---
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