playwright执行报错No module named “greenlet._greenlet“

本文指导如何在Python 3.7虚拟环境中卸载并重新安装greenlet,涉及从官网下载对应版本whl文件,将其放置并pip安装的过程,适用于64位系统。
部署运行你感兴趣的模型镜像


这时候只需要先找到虚拟环境下的greenlet 执行:
第一步:卸载之前版本的greenlet

pip uninstall greenlet

第二步:重新安装与python和系统版本对应的greenlet
可以在此处下载:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#greenlet
我是python3.7.9,系统64位就下载greenlet‑1.1.2‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl
你们自己下载对应的版本

第三步:把下载的greenlet‑1.1.2‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl放到python虚拟环境的Scripts下,然后执行

pip install greenlet‑1.1.2‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl

到此就ok了

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### macOS 上 Playwright `_impl_errors` 错误处理与解决方案 在 macOS 平台上运行 PythonPlaywright 工具时,如果遇到 `_impl_errors` 类型的错误提示,通常表明底层依赖项未正确初始化或缺少必要的组件。以下是针对该问题的具体分析和解决方法。 #### 1. **Playwright 浏览器插件缺失** 当 Playwright 报错 `Please run the following command to download new browsers` 时,这表示所需的浏览器二进制文件尚未被下载并集成到项目环境中[^1]。此问题可以通过重新安装指定的浏览器插件来解决: ```bash PLAYWRIGHT_BROWSERS_PATH=0 playwright install chromium ``` 上述命令会强制重新下载 Chromium 插件至默认路径,并确保其可用性。完成安装后,需再次尝试打包应用程序以验证修复效果。 #### 2. **环境配置不一致引发的问题** 测试脚本可能因不同环境间的配置差异而导致执行失败,例如开发、测试以及生产环境下使用的 URL 或接口端点存在区别[^2]。因此,在排查 `_impl_errors` 错误前,应确认当前工作目录下的所有资源均适配目标平台特性。 对于跨多环境部署的应用程序而言,建议采用参数化方式定义变量值,从而减少硬编码带来的风险。例如通过 `.env` 文件管理敏感数据或者动态加载对应模式下的设置选项。 #### 3. **Docker 容器中的兼容性考量** 假如计划借助容器技术进一步增强隔离度,则可以参考官方文档创建专属镜像文件[^3]。下面展示了一个简单的例子说明如何复制现有 JavaScript 脚本作为基础模板再做适当修改适应新场景需求: ```dockerfile FROM mcr.microsoft.com/playwright:focal WORKDIR /app COPY . . RUN npx playwright install-deps && \ npm ci --omit=dev CMD ["node", "./pokemon-in-docker.js"] ``` 构建完成后即可利用生成好的实例开展后续操作流程而不受主机系统干扰。 #### 4. **关于 kernel_task 占用 CPU 高的现象解释** 虽然这个问题看似偏离主题,但它确实反映了某些情况下 macOS 自身机制会对性能造成影响的事实[^4]。尽管如此,它一般不会直接影响到 Playwright 正常运作除非两者之间产生了冲突比如内存泄漏等情况发生的话才需要注意观察是否存在异常行为迹象。 综上所述,按照以上指导方针逐一排除潜在隐患应该能够有效缓解乃至彻底消除此类状况的发生几率。
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