遇到jupyter安装插件的巨坑……(0基础学python数据分析)

由于对财经的比较感兴趣,找了一些课程自学python金融相关的教程,结果在一开始的python插件安装就遇到了各种报错

事发经过:

直接安装了anaconda环境,原以为不用搞那些繁琐的插件安装和配置,结果卡在了jupyter notebook的扩展插件nbextensions安装上了

执行安装命令

conda install -c conda-forge jupyter_nbextensions_configurator
conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user #这里报错
jupyter nbextensions_configurator enable --user

上面是conda环境内安装nbextensions插件,全局我也试过了,均在第3条报错,报错内容我忘截图了,不过大致意思就是缺少相关函数。而且不知道为什么,执行命令后,我的jupyter快捷键直接消失了……只能用命令行运行jupyter,但是居然也开始报错……搜了很多帖子,无论是换源还是提高权限,都没用。

由于这个插件的作用是用来写代码更方便而已,索性直接用IDE替代了这个jupyter,用的就是pycharm

我不死心,在pycharm的内置软件包安装功能内再次尝试,依旧失败,不过在安装过程中,我注意到一个细节,就是可以选择插件的不同版本进行安装,这个时候我tm终于意识到问题所在了,那就是这个辣鸡插件和版本不兼容,换句话说就是这个插件的作者可能已经很久不更新插件了,导致运行异常…………

我去github上看了看nbextensions这个项目,果不其然早就太监停更了…………

好在pycharm自带的补写代码功能让我无需再依靠这个破插件,而且还有fitten code这个ai帮我,远比什么插件好用一万倍,pycharm万岁!!

所以总结来看,新手入门

TDengine是一种高性能、高可靠的时序数据库,由中国企业开发而成。然而,有些用户认为TDengine存在许多问题,因此将其称为""。以下是一些可能导致用户这样形容TDengine的问题: 首先,TDengine在与其他数据库集成时可能存在兼容性问题。由于其独特的架构和设计理念,一些已有的应用程序或工具可能无法直接适配TDengine。这可能导致用户需要进行大量的修改或重写现有代码,对于一些复杂的应用场景来说,这可能是一项耗时且繁琐的工作。 其次,TDengine的文档和教程相对较少。对于新用户来说,他们可能很难找到足够的资源来习和理解TDengine的使用方法和最佳实践。这可能给用户带来一些困扰,特别是在遇到问题时很难找到解决办法。 此外,TDengine在某些方面的性能可能不如用户期望。虽然它被称为高性能数据库,但是与其他同类产品相比,TDengine可能在某些场景下的性能表现不如人意。这可能导致一些用户对TDengine的性能感到失望,并在使用过程中遇到一些瓶颈。 最后,TDengine可能也存在一些稳定性问题。尽管它被标榜为高可靠性数据库,但在实际使用中,一些用户可能遇到了一些无法解决的故障或崩溃问题。这可能对用户的业务和数据产生一定的影响,并损害用户对TDengine的信任度。 总之,尽管TDengine在性能和可靠性方面具备一定的优势,但也不能否认它目前还存在一些问题。用户在选择使用TDengine时需要充分了解其特点和局限性,并根据自身业务需求评估是否适合使用。
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