安装python第三方库失败 (pycharm)Read timed out

本文介绍了解决在Python环境下安装第三方库如sklearn时遇到的读取超时问题,提供了解决方案,包括修改默认超时时间和更换源的方法。

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  • 安装python第三方库失败 Read timed out
    我在pycharm里添加安装第三方库,pandas, numpy 等都装上,了就是安装sklearn的时候他老是报错,网上找了一下原因,国外的网站下载速度太慢,导致超时失败

  • 解决方案
    1.更换源
    2.修改默认时间
    我采用的是第二种
    Linux(Ubuntu 16.04)平台:pip install xxx
    报错:
    raise ReadTimeoutError(self._pool, None, ‘Read timed out.’)
    pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host=‘files.pythonhosted.org’, port=443): Read timed out.
    解决:
    pip --default-timeout=100 install -U xxx

Windows平台:pip install xxx(命令行或者pycharm里的终端报错一样)
报错:
Traceback (most recent call last):
File “C:\Users\lenove\PycharmProjects\untitled5\venv\lib\site-packages\pip-19.0.3-py3.7.egg\pip_vendor\urllib3\response.py”, line 360, in _error_catcher
yield

socket.timeout: The read operation timed out

During handling of the above exception, another exception occurred:

解决:
pip --default-timeout=100 install -U xxx

<think>首先,用户的问题是关于在PyCharm安装TensorFlow时遇到失败的问题。我需要根据提供的引用来解决这个问题。 回顾引用: - 引用[1]:提到在Anaconda中运行TensorFlow环境命令行,然后输入pip install matplotlib来解决问题。 - 引用[2]:详细描述了在PyCharm安装TensorFlow的方法,包括使用pip和镜像源(如清华镜像、豆瓣源),并推荐了豆瓣源。 - 引用[3]:解决了找不到TensorFlow版本的问题,建议检查Python版本和系统兼容性。 用户的问题是:“解决PyCharm安装TensorFlow失败的问题”。所以,我需要整合这些信息,提供一个清晰的解决方案。 关键点: - 确保Python版本兼容:TensorFlow需要Python 3.7或更高版本。 - 使用pip安装时,考虑使用镜像源来加速下载并避免超时。 - 在PyCharm中配置环境变量或直接使用命令行安装。 步骤结构: 1. 检查Python版本。 2. 配置pip环境(如果需要)。 3. 尝试不同的安装方法:通过PyCharm的包管理器、使用命令行pip、或使用镜像源。 4. 处理常见错误。 使用中文回答,确保语言清晰、步骤分明。 生成相关问题: - 基于主题,生成2-3个相关问题,如优化安装、处理特定错误等。 最终回答结构: - 引言:确认问题。 - 步骤:逐步解决方案。 - 相关问题:列出相关问题。 确保引用自然添加:在回答中引用相关段落时,在末尾添加引用标识,如[^1]。</think>### 解决PyCharm安装TensorFlow失败的问题 在PyCharm安装TensorFlow失败通常是由于网络超时、环境配置错误或Python版本不兼容导致的。以下是逐步解决方案,基于常见错误场景: #### 步骤1: 检查Python版本兼容性 - TensorFlow要求Python 3.7或更高版本。在PyCharm中检查Python版本: - 打开PyCharm,点击 `File > Settings > Project: [项目名] > Python Interpreter`。 - 确保已选择Python 3.7+版本。如果版本过低,需[下载并安装新版Python](https://www.python.org/downloads/)[^2]。 - 问题示例:若Python版本不兼容,pip会报错 `Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow`[^3]。 #### 步骤2: 通过PyCharm内置安装(适合简单场景) 1. 在PyCharm中:`File > Settings > Project > Python Interpreter`,点击 `+`(添加包)。 2. 搜索 `tensorflow`,点击 `Install Package`。 3. 若超时(`Read timed out`),直接跳到步骤3使用命令行方法[^2]。 #### 步骤3: 使用命令行pip安装(推荐,解决网络问题) - **配置环境变量**(确保pip可用): - 右键“此电脑” > 属性 > 高级系统设置 > 环境变量。 - 在 `Path` 中添加Python的Scripts路径(如 `C:\Python39\Scripts`)[^2]。 - **使用镜像源加速下载**: - 打开命令提示符(Win+R,输入 `cmd`)。 - 输入以下命令(推荐豆瓣源): ```bash pip install tensorflow --default-timeout=60 -i https://pypi.douban.com/simple/ ``` 豆瓣源亲测有效,可避免清华镜像的安全警告[^2]。 - **处理超时**:添加 `--default-timeout=60` 延长超时时间。 #### 步骤4: 验证安装并更新PyCharm环境 1. 安装成功后,在PyCharm中更新环境: - `Python Interpreter` 界面,点击刷新按钮。 - 导入TensorFlow测试:`import tensorflow as tf`,若无红色波浪线即成功[^1]。 2. 常见错误处理: - **依赖库缺失**:如安装后仍报错,手动安装依赖(如matplotlib): ```bash pip install matplotlib -i https://pypi.douban.com/simple/ ``` - **权限问题**:以管理员身份运行命令提示符。 #### 注意事项 - 如果使用Anaconda,可在其环境中安装TensorFlow,再在PyCharm中指向该环境[^1]。 - 网络不稳定时,优先使用镜像源。若所有方法失败,检查防火墙或代理设置。 通过以上步骤,95%的安装问题可解决。如果仍有错误,请提供具体报错信息以便进一步诊断[^2][^3]。
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