Error running app: This version of Android Studio is incompatible with the Gradle Plugin used

本文解决了一个关于Android Studio与Gradle插件版本不兼容的问题,通过禁用InstantRun,更新Gradle服务URL,删除build文件夹并重新编译项目,最终成功解决了版本冲突。

【转载 https://blog.youkuaiyun.com/sinat_15417921/article/details/51907728】

问题背景

因为项目app分包需要,将工程的graddle版本升至了2.2.0 alpha4,而我的android studio 一向升级为最新版,于是就出现了题目中的报错:

Error running app: This version of Android Studio is incompatible with the Gradle Plugin used. Try disabling Instant Run (or updating either the IDE or the Gradle plugin to the latest version)
当前版本的android studio 与 gradle不兼容。在log中 提示我升级ide和gradle为最新版,然而我出问题的就是最新版,于是尝试 禁用Instant Run,但仍然不能解决问题。

解决方案

通过百度log中的问题,在stackoverflow上有人提出了解决方案。

参考:http://stackoverflow.com/questions/35202541/this-version-of-android-studio-is-incompatible-with-the-gradle-version-used-try


step1:

禁用Instant Run,在Settings/Preferneces > Build, Execution, Deployment option > Instant Run 中,取消所有的选中项



step2:

更新gradle services 的url:在project目录下的 gradle>wrapper>gradle-wrapper.properties中将

distributionUrl=https://services.gradle.org/distributions/gradle-2.10-all.zip

更新为:

distributionUrl=https://services.gradle.org/distributions/gradle-4.11-all.zip

最新版本查阅http://services.gradle.org/distributions/


step3:

  删除project下的build文件夹


step4:

clean项目,重新编译跑程序


<think>我们面对的问题是:pandas与numpy版本不兼容,错误信息显示当前安装的numpy版本低于pandas要求的最低版本(1.20.3)。我们需要升级numpy到1.20.3或更高版本。根据引用[1][2][3]中的错误示例,解决思路通常是升级numpy。但引用[4]提到了一种特殊情况:系统中可能存在多个版本的numpy,导致即使升级了numpy,系统仍然使用了旧版本。因此,解决步骤为:1.确认当前numpy版本。2.如果当前版本低于要求,则升级numpy。3.如果升级后问题仍然存在,考虑是否存在多个numpy版本,并进行清理。具体操作:步骤1:检查当前numpy版本在Python环境中运行:```pythonimportnumpyprint(numpy.__version__)```或者在命令行使用:```bashpython-c"importnumpy;print(numpy.__version__)"```步骤2:如果版本低于1.20.3,则升级numpy使用pip升级:```bashpipinstall--upgradenumpy```或者指定版本:```bashpipinstallnumpy>=1.20.3```步骤3:如果升级后问题依旧,可能存在多个numpy版本引用[4]提到,可能是由于多个numpy版本共存导致。此时需要卸载所有numpy版本,然后重新安装。首先,卸载numpy:```bashpipuninstallnumpy```执行此命令,直到没有numpy可卸载(可能会提示没有安装,或者需要多次执行以卸载不同位置的版本)。然后,重新安装所需版本的numpy:```bashpipinstallnumpy>=1.20.3```步骤4:验证重新运行Python,导入pandas,检查是否成功。另外,如果使用虚拟环境,请确保在正确的虚拟环境中操作。注意:有时,系统可能安装了多个Python环境(如同时有Python2和Python3,或者有多个Python3版本),请确保你使用的pip和Python命令指向同一个环境。可以使用以下命令检查:```bashwhichpython#Linux/Macwherepython#Windows```以及```bashwhichpipwherepip```如果存在多个环境,可能需要使用特定版本的pip,例如:```bashpip3install--upgradenumpy```或者```bashpython-mpipinstall--upgradenumpy```总结:先升级,若不行则彻底卸载重装。如果上述步骤仍无法解决问题,可能需要检查pandas的版本是否过高?有时pandas的某个版本可能要求过高的numpy版本,而实际我们不需要那么高的pandas,可以考虑降低pandas版本。但一般情况下,升级numpy是推荐做法。降低pandas版本的方法(备选):```bashpipinstallpandas==<compatible_version>```但需要知道哪个pandas版本与当前numpy版本兼容。例如,如果当前无法升级numpy,我们可以安装一个较旧的pandas版本,使其支持当前numpy版本。但这种方法不推荐,因为可能会缺少新功能。不过,根据错误信息,问题明确是numpy版本过低,所以升级numpy是直接解决方案。生成相关问题:§§相关问题§§1.如何检查当前环境中已安装的Python包版本?2.如何彻底卸载Python包(包括多个版本)?3.如何解决Python包之间的依赖冲突?4.使用虚拟环境管理Python项目有什么好处?5.如何创建和使用Python虚拟环境?</think>### 解决 Pandas 与 Numpy 版本不兼容问题 根据错误信息 `ImportError: this version of pandas is incompatible with numpy < 1.20.3`,这是由于安装的 Numpy 版本过低导致。以下是完整的解决步骤: #### 🛠️ 解决方案步骤 1. **确认当前版本** 在终端执行: ```bash python -c "import numpy; print('Numpy版本:', numpy.__version__)" ``` 检查输出是否低于 `1.20.3`。 2. **升级 Numpy** 执行升级命令: ```bash pip install --upgrade "numpy>=1.20.3" ``` 3. **处理多版本冲突** 如果升级后仍报错,可能是系统存在多个 Numpy 版本(常见于虚拟环境或旧版残留): ```bash # 卸载所有 Numpy 版本 pip uninstall numpy -y # 彻底清除残留 pip cache purge # 重新安装 pip install "numpy>=1.20.3" ``` 4. **验证修复** 重新导入 Pandas 测试: ```bash python -c "import pandas; print('Pandas加载成功!')" ``` #### ⚠️ 注意事项 - 若使用 Anaconda,改用 `conda install numpy=1.20.3` 可自动处理依赖[^4]。 - 虚拟环境中需先激活环境再操作:`source venv/bin/activate`(Linux/Mac)或 `venv\Scripts\activate`(Windows)。 - 服务器环境需添加 `--user` 参数:`pip install --user numpy>=1.20.3`[^2]。 #### 💡 根本原因 Pandas 新版本依赖 Numpy 的高级功能(如数组计算优化),当检测到 Numpy 版本低于要求时主动阻断运行,防止不可预测的错误[^1][^3]。 --- ### 📚 相关问题 1. **如何检查 Python 环境中所有包的版本?** `pip freeze` 或 `conda list` 命令的作用是什么?[^2] 2. **版本冲突时如何强制降级 Pandas?** 若无法升级 Numpy,如何安装兼容旧版 Numpy 的 Pandas 版本?[^4] 3. **为什么虚拟环境中仍出现全局包冲突?** Python 路径优先级问题如何导致虚拟环境失效?[^3] 4. `pip install --force-reinstall` 和 `--no-cache-dir` 参数在修复中的作用是什么?[^1] 5. **如何避免未来出现包版本冲突?** `requirements.txt` 和 `environment.yml` 文件在项目管理中的最佳实践?[^2] [^1]: 引用来源:ImportError: this version of pandas is incompatible with numpy < 1.13.3... [^2]: 引用来源:成功解决 “this version of pandas is incompatible with numpy... [^3]: 引用来源:ImportError: this version of pandas is incompatible with numpy < 1.17.3... [^4]: 引用来源:解决“this version of pandas is incompatible with numpy”...
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