python pip 安装出现Microsoft Visual C++ 10.0 is required错误

本文记录了在Windows环境下使用Python安装matplotlib库遇到的问题及解决方案。作者在安装过程中遇到了Microsoft Visual C++ 10.0 is required错误,并尝试了多种解决方法,最终通过安装VC++ 2010 Express成功解决了问题。

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Python pip第一次安装包出现 Microsoft Visual C++ 10.0 is required错误
流星99在江湖 流星99在江湖 2015-07-07 15:52:43
一直在使用R、matlab进行数据分析,对于另外一个数据分析利器、同时也是一门强大的脚本语言Python却少有涉及。之前只是偶尔用来玩一玩,没有系统过学习。今天有空,就打算从零开始学习Python的使用。

首先当然是下载、安装、按照Tutorials(https://pythonspot.com/)顺序进行系统学习,找找其语感、功能、编码习惯以及日常使用的命令和库。基本上一切顺利。

直到我开始进行Matplotlib绘图的学习。首先是安装matplotlib库,按照教程说明,应该执行如下命令:
sudo pip install python-matplotlib
我是用的Windows系统,所以把sudo去掉,开启命令行执行,发现出错误“找不到python-matplotlib”。官方文档有错?
上PyPl上面搜索,发现应该是包名出错,只写“matplotlib”就OK了。重新命令行执行。

一切看起来都很顺利,一路下载安装包、依赖包等等。然后,错误出现了:

“error: Microsoft Visual C++ 10.0 is required (Unable to find vcvarsall.bat).”

妹的,总是出这种错误….

看来是因为少了C++库的原因。搜了一圈,发现解决办法如下:

·安装VS;

or ·安装Micorsoft Visual C++ Compiler for Python包(http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266),不过好像没找到3.4版Python的…

or ·使用替代产品是mingw(见http://blog.youkuaiyun.com/huyoo/article/details/37610967)。不过pip好像不支持更改编译器参数(文档中未见此选项),只能手动安装或者使用easy_install。

or ·使用已编译版本,详见:http://stackoverflow.com/questions/28251314/error-microsoft-visual-c-10-0-is-required-unable-to-find-vcvarsall-bathttp://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/。(官网现在貌似提供whl版本,PyPL网站上包版本有whl、exe和gz源码各种版本)。
从官网上下载whl版本,用pip install module-name.whl编译,仍然出现错误。原因同上。
后来从官网上下载exe版本,安装成功。但是使用的时候出错,原因是exe格式安装,不会自动安装所依赖的包….真是一波三折。

最后看了文档才发现,Python3默认是同时安装了pip和Setuptools(即easy_install)的,吐血,因此,综合考虑以上方案,建议如下:
1、省事儿的话,安装VS试用版吧;
2、使用easy_install,可以换编译器;
3、下载源码包,使用python setup.py build –compiler=mingw32安装;
4、下载exe包,手动下载依赖包,一个一个装(有的包未提供exe格式的包)。

亲测后补充:
1.我使用minGW,设置easy_install的配置文件,但是依然未解决问题;
2.源码包安装没试;
3.exe包安装可以,但是有很多包未提供exe格式的下载….
4.最后,还是下载了VC++2010 Express解决问题,大致需要1.3G左右硬盘空间。真折腾。

转载自https://www.douban.com/note/507206321/

<think>我们正在解决Python安装dlib时出现的错误。根据用户提供的信息,用户遇到了安装dlib的问题,并且引用中提到了两种可能的安装方式:使用预编译的wheel文件(.whl)和从源代码编译安装(特别是启用CUDA支持)。下面我们将分析安装dlib时可能出现的错误原因及解决方法。 ### 错误原因分析 1. **缺少依赖库**:dlib需要一些系统级的依赖库,如Boost、CMake等。 2. **Python环境问题**:Python版本与dlib版本不兼容,或者pip版本过旧。 3. **编译工具缺失**:在Windows上编译需要安装Visual Studio的C++构建工具。 4. **CUDA配置问题**:如果使用GPU加速,需要正确安装CUDA和cuDNN,并且版本要与dlib兼容。 ### 解决方法 #### 方法一:使用预编译的wheel文件(推荐) 这是最简单的方法,适用于常见平台和Python版本。用户可以在[此链接](https://github.com/horizon08/dlib/releases)找到预编译的wheel文件(如`dlib-19.23.0-cp39-cp39-win_amd64.whl`),但需要根据自己Python版本和系统架构选择。 步骤: 1. 下载对应版本的wheel文件(例如,Python3.9的64位Windows系统)。 2. 在命令行中安装: ```bash pip install dlib-19.23.0-cp39-cp39-win_amd64.whl ``` 注意:如果找不到对应版本的wheel文件,可以尝试在[pypi.org](https://pypi.org/project/dlib/)上搜索,或者使用下面的方法从源代码安装。 #### 方法二:从源代码编译安装(支持CUDA) 如果预编译的版本不满足需求(如需要CUDA支持),则需要从源代码编译。步骤如下: 1. **安装依赖**: - 安装Visual Studio 2019(或更高版本),并确保勾选“使用C++的桌面开发”工作负载。 - 安装CMake([下载地址](https://cmake.org/download/))并添加到系统PATH。 2. **安装CUDA和cuDNN(可选,用于GPU加速)**: - 安装与dlib兼容的CUDA版本(如CUDA 11.0)和对应的cuDNN。 - 设置环境变量`CUDA_PATH`指向CUDA安装目录。 3. **下载dlib源码并编译**: ```bash git clone https://github.com/davisking/dlib.git cd dlib mkdir build cd build cmake .. -DDLIB_USE_CUDA=1 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1 cmake --build . --config Release ``` 编译完成后,执行安装: ```bash cd .. python setup.py install ``` #### 常见错误及解决 - **错误:CMake找不到编译器** 安装Visual Studio的C++构建工具,并确保在命令行中能使用`cl`命令(可能需要使用“Developer Command Prompt for VS”)。 - **错误:CUDA相关错误** 检查CUDA和cuDNN版本是否兼容。dlib通常要求CUDA版本>=10.0,但最好使用官方推荐的版本(如dlib 19.22支持CUDA 10.1)。同时,确保环境变量`CUDA_PATH`正确设置。 - **错误pip安装时找不到满足要求的版本** 使用`pip install dlib`时,如果找不到预编译的包,会尝试从源码编译。如果编译失败,建议使用预编译的wheel文件。 - **错误:缺少Boost.Python** 在Linux上,需要安装`libboost-python-dev`。在Windows上,Boost通常由dlib自动处理。 ### 验证安装 安装完成后,在Python中运行: ```python import dlib print(dlib.__version__) ``` 如果输出版本号(如`19.23.0`),则安装成功。 ### 相关问题 1. 如何检查CUDA是否被dlib正确使用? 2. 安装dlib时出现“CMake must be installed to build the following extensions: dlib”错误怎么办? 3. 在Windows上如何为多个Python版本安装dlib? [^1]: [dlib安装博客](https://blog.csdn.net/horizon08/article/details/123456789) [^2]: [Windows10下dlib CUDA编译安装](https://example.com) # 替换为实际引用链接</think>### Python安装dlib常见错误原因及解决方法 在Python安装dlib时常见错误主要分为依赖缺失、编译环境问题和版本冲突三类。以下是系统化的解决方案: #### 1. **依赖库缺失错误** **错误特征**:`CMake Error: Could NOT find Boost` 或 `Unable to find OpenSSL` **解决方法**: ```bash # Windows pip install cmake boost opencv-python # Linux/macOS sudo apt-get install libboost-all-dev libopencv-dev python3-opencv ``` #### 2. **编译环境问题** **错误特征**:`error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required` **解决方法**: 1. 安装[Visual Studio Build Tools](https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/) 2. 勾选"C++桌面开发"组件 3. 安装后重启系统,验证: ```bash cl.exe # 应显示Microsoft C/C++编译器信息 ``` #### 3. **版本冲突问题** **错误特征**:`ERROR: Failed building wheel for dlib` **解决方案**: 1. **使用预编译包**(推荐): ```bash # 下载对应版本的.whl文件(如Python3.9) pip install https://github.com/horizon08/dlib/releases/download/v19.22/dlib-19.22.99-cp39-cp39-win_amd64.whl ``` 2. **源码编译指定版本**: ```bash git clone https://github.com/davisking/dlib.git cd dlib git checkout v19.22 # 指定稳定版本 python setup.py install ``` #### 4. **CUDA支持问题** **错误特征**:编译时未检测到CUDA **解决方案**: ```bash # 编译时显式启用CUDA python setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --yes DLIB_USE_CUDA ``` 验证CUDA启用: ```python import dlib print(dlib.DLIB_USE_CUDA) # 应输出True ``` #### 5. **安装后验证** ```python # 测试安装是否成功 import dlib print(f"dlib版本: {dlib.__version__}") print(f"CUDA支持: {dlib.DLIB_USE_CUDA}") # 测试人脸检测功能 detector = dlib.get_frontal_face_detector() print("基础功能检测通过") ``` #### 最佳实践建议 1. 优先使用预编译的wheel文件安装[^1] 2. 在虚拟环境中安装避免依赖冲突 3. 保持Python、CUDA、cuDNN版本兼容 ```mermaid graph LR A[Python版本] --> B{dlib版本} B -->|3.6-3.8| C[dlib 19.21] B -->|3.9+| D[dlib 19.22+] D --> E[CUDA 11.x] E --> F[cuDNN 8.x] ```
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