ImportError: Settings cannot be imported, because environment variable

本文详细介绍了在使用Django框架时遇到的ImportError: Settings无法导入的问题及其解决方法,包括使用Django管理器、手动导入settings配置以及手动设置DJANGO_SETTINGS_MODULE环境变量等步骤。
ImportError: Settings cannot be imported, because environment variable DJANGO_SETTINGS_MODULE is undefined.


出现这个错误问题的原因正如错误报告所写:无法导入 Settings, DJANGO_SETTINGS_MODULE 环境变量没有定义。有以下几种解决方法:

1). 最简单的解决办法是在项目或app当前目录下,进入python命令界面时,使用python manager.py shell 代替 python。因为Django manager.py 会使用模板加载器自动查找当前目录下的settings.py 信息,加载器文件中包含from django.conf import settings导入所需的django settings配置,就不会出错了:

$ python manage.py shell
Python 2.7.1+ (r271:86832, Apr 11 2011, 18:05:24)
[GCC 4.5.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
(InteractiveConsole)
>>> from django import template
>>> t = template.Template('My name is {{ name }}.')
>>>
2). 若使用>>> python命令,则通过自己从正确的包中导入settings并手动配置也可以:

$ python
Python 2.7.1+ (r271:86832, Apr 11 2011, 18:05:24)
[GCC 4.5.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from django import template
>>> from django.conf import settings
>>> settings.configure()
>>> t = template.Template('My name is {{ name }}.')
>>>
即在使用Django的template模板前,先执行 from django.conf import settings 和 settings.configure()。

3). 手动添加当前项目或app的 DJANGO_SETTINGS_MODULE 环境变量.(假设project名称为mysite):

必须先在Linux命令行将项目路径(上一级路径)添加到PYTHONPATH 中: $ export PYTHONPATH="$PYTHONPATH:/path/to/mysite/" 和 $ export PYTHONPATH="$PYTHONPATH:/path/to/"。 在python 命令界面可以使用import sys 和 sys.path.append('/path/to/mysite/')实现,

再设置DJANGO_SETTINGS_MODULE 环境变量:$ export DJANGO_SETTINGS_MODULE=mysite.settings

环境变量下次系统重启会自动重置,因此可以在配置文件~/.profile中加入上面两句export,在登录时自动设置DJANGO_SETTINGS_MODULE环境变量。
<think>好的,用户遇到了Keras导入问题,提示ImportError: cannot import name 'get_config'。根据之前提供的引用信息,我需要综合分析可能的原因和解决方案。首先,用户的问题可能与版本不兼容有关。例如引用[1]提到安装特定版本的Keras(2.1.0)可以解决类似问题,而引用[3]则指出Python版本和库版本之间的冲突,比如Python3.6可能有问题,换回3.5就解决了。此外,引用[2]和[4]提到了其他可能的依赖问题,比如缺少pydot或者环境配置错误。 首先,我应该检查Keras和TensorFlow的版本兼容性。用户可能安装了最新版本的Keras,但TensorFlow版本过旧,导致API不匹配。例如,较新的Keras版本可能依赖TensorFlow中的某些函数,而旧版本中没有。这时候需要降级Keras或者升级TensorFlow。 其次,Python版本也是一个关键因素。如果用户在使用Python3.6或更高版本,而某些库不支持,可能需要切换到更稳定的Python3.5,如引用[3]所述。此外,虚拟环境的问题也可能导致导入错误,比如在Anaconda中安装了Keras,但PyCharm项目使用了不同的解释器路径,导致找不到库,如引用[4]的情况。 另外,依赖库的缺失也是一个常见问题,比如pydot未安装会导致错误,如引用[2]所述,需要确保所有依赖项都已正确安装。 接下来,我应该分步骤建议用户检查版本、Python环境、依赖库,并提供具体的命令示例,比如使用pip安装指定版本的Keras,或者升级TensorFlow。同时,提醒用户检查虚拟环境配置,确保PyCharm使用的是正确的解释器。如果用户的环境混乱,重新创建虚拟环境可能是一个彻底的解决方案。 最后,需要确保回答结构清晰,步骤明确,用户能够逐步排查问题。同时,生成的相关问题应涵盖常见的后续疑问,比如如何检查版本、创建虚拟环境等,帮助用户进一步解决问题。</think>### Keras无法导入问题解决方案 #### 一、核心问题定位 出现`ImportError: cannot import name 'get_config'`错误通常由以下原因导致: 1. **版本不兼容**:Keras与TensorFlow/Python版本存在冲突(常见于Keras 2.2+与旧版TensorFlow组合)[^1][^3] 2. **环境配置错误**:多个Python环境混用或虚拟环境未正确激活[^4] 3. **依赖库缺失**:如`pydot`等辅助工具未安装[^2] #### 二、具体解决步骤 1. **强制版本匹配** ```bash # 方案1:降级Keras版本(推荐) pip uninstall keras tensorflow -y pip install keras==2.1.0 tensorflow==1.14.0 --force-reinstall # 方案2:升级TensorFlow(需CUDA支持) pip install --upgrade tensorflow-gpu keras ``` 2. **检查Python环境** ```bash # 确认当前Python版本(推荐3.5/3.6) python --version # 若使用Anaconda,建议创建新环境 conda create -n keras_env python=3.6 conda activate keras_env ``` 3. **验证依赖完整性** ```bash # 安装必要依赖库 pip install pydot graphviz numpy scipy h5py ``` 4. **PyCharm特殊配置** - 检查`File > Settings > Project Interpreter` - 确保选择与安装Keras匹配的Python解释器 - 点击解释器界面的刷新按钮更新包列表[^4] #### 三、验证安装 ```python # 测试脚本 test_keras.py import keras print("Keras version:", keras.__version__) print("Backend:", keras.backend.backend()) ``` 预期输出: ``` Using TensorFlow backend Keras version: 2.1.0 Backend: tensorflow ``` #### 四、进阶排查 若仍报错,可通过以下命令检查TensorFlow-Keras绑定关系: ```bash python -c "from tensorflow.keras import backend; print(backend._backend)" ```
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