pip初始化安装依赖报错:error: resolution-too-deep解决办法

问题原因

虚拟环境创建时出现 error: resolution-too-deep 错误,这是因为尝试一次性安装所有依赖(包括extensions中的crewai[tools])导致依赖解析过于复杂。

解决方案

1. 分步安装依赖

首先安装基础版本:

source .venv/bin/activate
pip install -e .

然后安装开发和测试依赖:

pip install -e ".[dev,test]"

2. 避免一次性安装所有extras

避免直接运行:

# 这会导致依赖解析失败
pip install -e ".[dev,a2a,eval,test,docs,extensions]"

3. 验证安装

现在您的代码可以正常导入:

from google.adk.agents.llm_agent import Agent
from google.adk.code_executors.built_in_code_executor import BuiltInCodeExecutor

4. 如果需要extensions依赖

如果后续需要extensions中的功能,可以单独安装:

pip install -e ".[extensions]"

现在您的虚拟环境已经配置好了,可以正常使用ADK Python项目了。如果遇到特定功能需要额外依赖,可以按需安装对应的extras。

ERROR: Exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\2\lib\site-packages\pip\_internal\cli\base_command.py", line 173, in _main status = self.run(options, args) File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\2\lib\site-packages\pip\_internal\cli\req_command.py", line 203, in wrapper return func(self, options, args) File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\2\lib\site-packages\pip\_internal\commands\install.py", line 316, in run reqs, check_supported_wheels=not options.target_dir File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\2\lib\site-packages\pip\_internal\resolution\resolvelib\resolver.py", line 95, in resolve collected.requirements, max_rounds=try_to_avoid_resolution_too_deep File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\2\lib\site-packages\pip\_vendor\resolvelib\resolvers.py", line 472, in resolve state = resolution.resolve(requirements, max_rounds=max_rounds) File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\2\lib\site-packages\pip\_vendor\resolvelib\resolvers.py", line 341, in resolve self._add_to_criteria(self.state.criteria, r, parent=None) File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\2\lib\site-packages\pip\_vendor\resolvelib\resolvers.py", line 172, in _add_to_criteria if not criterion.candidates: File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\2\lib\site-packages\pip\_vendor\resolvelib\structs.py", line 151, in __bool__ return bool(self._sequence) File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\2\lib\site-packages\pip\_internal\resolution\resolvelib\found_candidates.py", line 140, in __bool__ return any(self) File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\2\lib\site-packages\pip\_internal\resolution\resolvelib\found_candidates.py", line 128, in <genexpr> return (c for c in iterator if id(c) not in self._incompatible_ids) File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\2\lib\site-packages\pip\_internal\resolution\resolvelib\found_candidates.py", line 29, in _iter_built for version, func in infos: File "C:\Users\86152\anaconda3\envs\2\lib\site-packages\pip\_in
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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/3d8e22c21839 随着 Web UI 框架(如 EasyUI、JqueryUI、Ext、DWZ 等)的不断发展与成熟,系统界面的统一化设计逐渐成为可能,同时代码生成器也能够生成符合统一规范的界面。在这种背景下,“代码生成 + 手工合并”的半智能开发模式正逐渐成为新的开发趋势。通过代码生成器,单表数据模型以及一对多数据模型的增删改查功能可以被直接生成并投入使用,这能够有效节省大约 80% 的开发工作量,从而显著提升开发效率。 JEECG(J2EE Code Generation)是一款基于代码生成器的智能开发平台。它引领了一种全新的开发模式,即从在线编码(Online Coding)到代码生成器生成代码,再到手工合并(Merge)的智能开发流程。该平台能够帮助开发者解决 Java 项目中大约 90% 的重复性工作,让开发者可以将更多的精力集中在业务逻辑的实现上。它不仅能够快速提高开发效率,帮助公司节省大量的人力成本,同时也保持了开发的灵活性。 JEECG 的核心宗旨是:对于简单的功能,可以通过在线编码配置来实现;对于复杂的功能,则利用代码生成器生成代码后,再进行手工合并;对于复杂的流程业务,采用表单自定义的方式进行处理,而业务流程则通过工作流来实现,并且可以扩展出任务接口,供开发者编写具体的业务逻辑。通过这种方式,JEECG 实现了流程任务节点和任务接口的灵活配置,既保证了开发的高效性,又兼顾了项目的灵活性和可扩展性。
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