IINA万能播放器IINA v1.0.0 RC 免费开源Mac视频播放器

下载:https://pan.baidu.com/s/1Ut741TDqiz9RZVR-IKXEQA?pwd=bnit 提取码: bnit

IINA 是一款免费开源的 macOS 万能视频播放器,基于 mpv (一款命令行启动/高度自定义配置的高性能跨平台开源播放器) 而来,使用 Swift 语言开发,拥有强大的性能和兼容性,可以支持流畅播放几乎所有主流视频格式,并且支持网络播放。

IINA 播放器完美契合现代 Mac 的设计风格,比起同类软件也很 “超前” 地支持 Touch Bar、Force Touch 等新的硬件特性,力求做到最佳用户体验、轻便且功能强大。

IINA 享受到了 mpv 解码和图像方面的所有优点,比起同类其他一些播放器画质有着显著提高。 IINA 与 MPlayerX 画质渲染效果的对比图, IINA 更加清晰锐利。

IINA主要功能特点

为现代 macOS 而生。
从架构到界面,IINA 只为现代 macOS 设计。它采用了 Yosemite 后的新设计语言,力求与系统 App 风格统一,并紧跟 Force Touch 和 Touch Bar 等最新技术的脚步。

友好的用户界面。
IINA 简化了其他视频播放器的复杂交互。在保留层叠菜单的同时,它提供了直观、快速的设置界面并允许自定义键盘和鼠标的行为。

强大的功能。
基于最优秀的开源播放器之一 mpv,IINA 支持几乎所有常用媒体的播放(甚至是 GIF),并得以稳定输出高质量的图像。MPV 的配置文件和脚本系统仍然保留。

满足所有人的需求。
或许你也一样,一直期待着 macOS 上能有美观强大的视频播放器。IINA 正是由一个有同样想法的用户开发的,并希望能同时兼容普通和专业用户的媒体播放需求。

活跃开发中。
IINA 由 Swift 写成,并在 GitHub 上开源。它可能暂时有一些不足,但请通过 GitHub 或邮件提出 bug,feature request 或其他建议,来使它成为更好的软件。当然,它是免费使用的。

(DL) C:\Users\we>pip install pandas==1.4.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ERROR: Ignored the following versions that require a different python version: 1.4.0 Requires-Python >=3.8; 1.4.0rc0 Requires-Python >=3.8; 1.4.1 Requires-Python >=3.8; 1.4.2 Requires-Python >=3.8; 1.4.3 Requires-Python >=3.8; 1.4.4 Requires-Python >=3.8; 1.5.0 Requires-Python >=3.8; 1.5.0rc0 Requires-Python >=3.8; 1.5.1 Requires-Python >=3.8; 1.5.2 Requires-Python >=3.8; 1.5.3 Requires-Python >=3.8; 2.0.0 Requires-Python >=3.8; 2.0.0rc0 Requires-Python >=3.8; 2.0.0rc1 Requires-Python >=3.8; 2.0.1 Requires-Python >=3.8; 2.0.2 Requires-Python >=3.8; 2.0.3 Requires-Python >=3.8; 2.1.0 Requires-Python >=3.9; 2.1.0rc0 Requires-Python >=3.9; 2.1.1 Requires-Python >=3.9; 2.1.2 Requires-Python >=3.9; 2.1.3 Requires-Python >=3.9; 2.1.4 Requires-Python >=3.9; 2.2.0 Requires-Python >=3.9; 2.2.0rc0 Requires-Python >=3.9; 2.2.1 Requires-Python >=3.9; 2.2.2 Requires-Python >=3.9; 2.2.3 Requires-Python >=3.9 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement pandas==1.4.3 (from versions: 0.1, 0.2, 0.3.0, 0.4.0, 0.4.1, 0.4.2, 0.4.3, 0.5.0, 0.6.0, 0.6.1, 0.7.0, 0.7.1, 0.7.2, 0.7.3, 0.8.0, 0.8.1, 0.9.0, 0.9.1, 0.10.0, 0.10.1, 0.11.0, 0.12.0, 0.13.0, 0.13.1, 0.14.0, 0.14.1, 0.15.0, 0.15.1, 0.15.2, 0.16.0, 0.16.1, 0.16.2, 0.17.0, 0.17.1, 0.18.0, 0.18.1, 0.19.0, 0.19.1, 0.19.2, 0.20.0, 0.20.1, 0.20.2, 0.20.3, 0.21.0, 0.21.1, 0.22.0, 0.23.0, 0.23.1, 0.23.2, 0.23.3, 0.23.4, 0.24.0, 0.24.1, 0.24.2, 0.25.0, 0.25.1, 0.25.2, 0.25.3, 1.0.0, 1.0.1, 1.0.2, 1.0.3, 1.0.4, 1.0.5, 1.1.0, 1.1.1, 1.1.2, 1.1.3, 1.1.4, 1.1.5, 1.2.0, 1.2.1, 1.2.2, 1.2.3, 1.2.4, 1.2.5, 1.3.0, 1.3.1, 1.3.2, 1.3.3, 1.3.4, 1.3.5) ERROR: No matching distribution found for pandas==1.4.3
05-26
### 安装 Pandas 时因 Python 版本不兼容引发错误的解决方案 在安装特定版本的 Pandas(如 `pandas==1.4.3`)时,如果遇到与 Python 版本不兼容的问题,通常是由于目标 Pandas 版本对 Python 的最低版本有严格的要求。以下是详细的分析和解决办法。 --- #### 1. 检查 Python 和 Pandas 的版本兼容性 Pandas 1.4.3 要求至少使用 Python 3.7 或更高版本[^2]。如果当前使用的 Python 版本低于该要求,则会出现无法满足依赖关系的情况。可以通过以下命令检查当前 Python 版本: ```bash python --version ``` 如果显示的版本号小于 3.7,则需要升级 Python 至合适版本。 --- #### 2. 升级 Python 到兼容版本 对于 Windows 用户,推荐通过 Anaconda 或 Miniconda 来管理多个 Python 环境,从而轻松切换不同版本的 Python。创建一个新的虚拟环境并指定所需的 Python 版本: ```bash conda create -n myenv python=3.9 ``` 激活新环境后,再尝试安装 Pandas: ```bash conda activate myenv pip install pandas==1.4.3 ``` 如果没有使用 Conda,也可以从官方站点下载最新版 Python 并手动安装[^1]。 --- #### 3. 配置国内镜像加速安装过程 即使 Python 版本符合要求,也可能因为网络原因导致安装失败。此时可以配置国内镜像源以加快下载速度。例如,使用清华大学开源软件镜像站: ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas==1.4.3 ``` 此外,还可以修改全局 Pip 配置文件(位于用户目录下的 `.pip/pip.conf`),永久设置默认镜像地址: ```ini [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` --- #### 4. 手动下载 Whl 文件进行本地安装 如果仍然遇到问题,可以从 PyPI 或其他可信资源获取预编译好的 Wheel 文件,并通过本地路径完成安装。前往 [Unofficial Windows Binaries](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/) 页面搜索对应版本的 Pandas 包。假设下载了名为 `pandas-1.4.3-cp39-cp39-win_amd64.whl` 的文件至 C:\temp\ 目录下,则运行以下命令: ```bash pip install C:\temp\pandas-1.4.3-cp39-cp39-win_amd64.whl ``` 注意选择与当前 Python 版本相匹配的 Wheel 文件名称(cp39 表示适用于 Python 3.9)。[^2] --- #### 5. 排查其他可能的因素 尽管调整 Python 版本是最常见的修复手段之一,但仍需留意是否存在额外干扰项,比如系统 PATH 设置不当、旧版工具残留等。必要情况下清除所有相关缓存后再重试: ```bash pip cache purge ``` 最后确认最终状态是否正常加载所需模块及其附属组件(如 NumPy)均已完成部署工作。可通过简单测试脚本来验证成功与否: ```python import pandas as pd print(pd.__version__) ``` --- ### 总结 综上所述,当面临因 Python 版本差异引起无法正确安装特定版本 Pandas 的困境时,优先考虑更新基础解释器达到适配标准;其次借助可靠渠道优化获取效率直至顺利完成整个流程为止。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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