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
04-02
### 解决 `pip` 安装过程中的异常问题 当遇到 `pip` 安装过程中出现的超时错误或其他网络连接相关的问题时,可以尝试以下方法来解决问题。 #### 方法一:增加默认超时时间 如果问题是由于网络请求超时引起的,则可以通过设置更大的超时参数来解决此问题。命令如下所示: ```bash pip3 install --default-timeout=100 jupyterlab ``` 这种方法适用于因网络延迟而导致的读取超时错误[^1]。 #### 方法二:更换镜像源 有时,默认的 PyPI 镜像可能因为网络原因无法正常访问。此时可考虑切换到国内常用的镜像站点之一,例如阿里云或清华大学开源软件镜像站。以下是具体操作方式: 对于清华 TUNA 的镜像地址为例: ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyterlab ``` 或者通过配置文件永久更改全局索引 URL,在用户目录下创建/编辑 `.pip/pip.conf` 文件并加入以下内容: ```ini [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 这样每次执行 pip 命令都会自动使用该镜像源[^2]。 #### 方法三:升级依赖库版本 某些情况下,特定框架之间的兼容性可能导致安装失败。比如 Django 和其扩展包之间存在版本冲突的情况。这时应该确保所使用的组件均为最新稳定版以减少潜在风险。更新指定模块至最新可用版本即可缓解此类矛盾状况。 ```bash pip install -U djangorestframework ``` 上述指令能够帮助修复由旧版 REST framework 导致的服务端运行期崩溃现象[^3]。 #### 方法四:针对 Docker 环境下的特殊处理 如果你是在基于 Ubuntu 的容器环境中构建 Python 应用程序,并遇到了类似的依赖项加载难题,那么除了调整 timeout 参数外还需要确认基础操作系统已正确初始化以及必要的开发工具链已被预置入其中。下面给出了一种标准实践模式用于定义 Flask Web Service 的启动脚本及其关联资源部署流程说明文档链接指向官方指南部分章节片段作为参考依据[^4]: ```dockerfile FROM ubuntu:22.04 RUN apt-get update && \ DEBIAN_FRONTEND="noninteractive" TZ=Etc/UTC apt-get install -y tzdata && \ apt-get install -y python3 python3-pip curl git vim net-tools iputils-ping dnsutils && \ rm -rf /var/lib/apt/lists/* RUN pip install --upgrade setuptools wheel && \ pip install flask==2.1.* COPY hello.py / ENV FLASK_APP=/hello.py EXPOSE 8000 CMD ["flask", "run", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"] ``` ---
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