Mac 空间不足怎么办?

本文介绍了四种有效释放Mac硬盘空间的方法:1) 清理垃圾桶;2) 删除大型文件,尤其是不常用和老旧的备份;3) 清理应用程式的快取文件;4) 利用iCloud优化储存空间,将不常用文件上传到云端。通过这些步骤,用户可以有效地管理Mac的储存空间。

经常用电脑的朋友,都会因电脑空间不足烦恼,在Mac上也会出现这样的问题。现在,用4 招就可以释放更多可用空间,让我们来看看具体操作方法吧!

1、清掉垃圾桶
这招听起来很像废话,但还真的碰过不少人忘记把垃圾桶清掉(或默默累积了好几GB 而不自知),总之,第一招先记得把垃圾桶清掉,可以先获得一些可用空间!
另外,也可以到「Finder」,在上方选单选「偏好设定」,在「进阶」里面将「30 天候自动将项目从垃圾桶移除」,这样每30 天就会自动帮你清掉啰。

2、删除大型文件
很多时候,Mac 的硬盘空间都是被不必要的「大型文件」占据。
这类大型文件可以粗分为「用不到的垃圾」、「偶尔才会用到的档案」、「老旧备份存档」,垃圾当然请不要迟疑地删掉,至于偶尔才会用到的大档案则建议放到随身硬碟或NAS 里;至于老旧的备份存档,可以放到随身硬碟或看下面的「iCloud 也能省空间」段落。
到「关于这台Mac」>「储存容量」>「管理」里面可以看到大型档案。

3、删除电脑快取
大家可能会很惊讶电脑里到底存了多少快取档案,记得清一下说不定也可以腾出不少硬碟空间!
到「Finder」,在上方工具列的「前往」>「前往档案夹」输入:

里面就可以看到各个应用程式建立的快取;把这些文件全选之后删除对操作不会有什么影响,了不起就是开程式或开机时的速度会稍微慢一点(因为快取的用意就是加快加载速度);而且在重新跑一次程式时又会再建立快取了。
总之,把资料夹内的快取删除后可以清出一点容量,不影响使用,但增加的空间过一阵子后又会被吃掉就是了。

4、iCloud 也能省空间
这招是我最推荐的,除了将档案上传云端以外,建议大家可以购买苹果的iCloud 空间。
原因是,购买iCloud 后,可以在Mac 的「设定」>「Apple ID」,把「最佳化Mac 储存空间」勾选起来;这个功能会自动把你电脑里不常用的档案上传到iCloud 云端(仅保留图示),等你双击档案后才会再载下来。
所以常用的档案不影响、不常用的档案一样存在在原本熟悉的位置,只是档案已经被传到云端了,不占用Mac 空间;这功能可以省下非常多的容量,推荐给大家!

Python 3.7版本虚拟环境创建失败可能由多种原因导致,以下是不同原因及对应的解决办法: ### 磁盘空间不足 磁盘空间不足会导致虚拟环境创建失败。检查磁盘空间,确保有足够的空间创建虚拟环境。可以清理磁盘上不必要的文件,或者更换磁盘空间充足的分区来创建虚拟环境。 ### 网络问题 网络连接不稳定或无法访问Anaconda的镜像源,会使虚拟环境创建过程中下载依赖包失败。检查网络连接,确保可以正常访问Anaconda的镜像源。可以尝试切换网络环境,或者修改镜像源配置。例如,在`C:\Users\你的用户名\.condarc`文件中添加以下内容来使用清华大学的镜像源: ```plaintext channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud ``` 修改完成后,使用`conda clean -i`命令清除缓存。 ### M2苹果芯片Mac系统问题 在M2苹果芯片Mac系统上,由于当Apple Silicon投放市场时,Python 3.8已经发布了大约一年的时间,因此用于osx - arm64的Python 3.7构建从来不是Conda Forge常规构建矩阵的一部分。解决办法是在Apple Silicon系统上使用3.7的直接替代方法是使用Rosetta模拟x86_64,或者使用容器系统,例如Docker。长期来看,可以尝试请求python - feedstock包含osx - arm64的3.7版本,但由于3.7.12(2021年9月)是最终的特性版本,现在已经进入了仅维护阶段(参见PEP 537),且其他构建特定于python版本的变体的包不会为osx - arm64构建,因此即使有python = 3.7,这些包也不会在那里(至少不会通过Conda) [^4]。 ### 环境变量问题 手动添加环境变量可能会出现配置错误的情况。检查环境变量是否正确配置,确保`C:\Anaconda3`、`C:\Anaconda3\Scripts`、`C:\Anaconda3\Library\mingw - w64\bin`、`C:\Anaconda3\Library\bin`等路径已正确添加到系统变量的`Path`中。手动添加环境变量后,通常不需要重启电脑,重新打开 cmd 或 Anaconda Prompt 即可生效。 ### 包版本冲突 某些包可能与Python 3.7版本不兼容,导致虚拟环境创建失败。可以尝试指定包的版本进行安装,例如`conda install package_name=version`。 ### 示例代码 ```python # 创建Python 3.7的虚拟环境 conda create -n py37_env python=3.7 conda activate py37_env ```
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