windows下重用已安装过的ipython


   ipython的二进制文件中存储了安装时候的绝对路径,因此如果改变python路径,ipython将提示无法使用,这是后可以通过修改二进制文件中路径对应的字符串到当前python路径来实现ipython重用

    接下来GNU的gsar命令出场。使用方式:

    1 命令行切换到python执行程序的目录

    2 gsar  -s[原python执行创新路径] -r[当前python执行路径] -o \Scripts\ipython3.exe

   重新执行ipython,可以正常运行

 

彩蛋:

  gsar -b -s[keyword]:查看字符串在二进制文件中的偏移

  dd if=[文件] skip=[offset] count=[查看字节数]   可查看这个偏移值下的字符串是否修改成功

Py4JError Traceback (most recent call last) <ipython-input-24-5c2f5bc98344> in <module>() 1 # 创建SparkSession对象,用该对象读取HDFS上的CSV文件 2 ----> 3 spark = SparkSession.builder.getOrCreate() 4 5 # 读取HDFS上的CSV文件 ~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pyspark/sql/session.py in getOrCreate(self) 475 sparkConf.set(key, value) 476 # This SparkContext may be an existing one. --> 477 sc = SparkContext.getOrCreate(sparkConf) 478 # Do not update `SparkConf` for existing `SparkContext`, as it's shared 479 # by all sessions. ~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pyspark/context.py in getOrCreate(cls, conf) 510 with SparkContext._lock: 511 if SparkContext._active_spark_context is None: --> 512 SparkContext(conf=conf or SparkConf()) 513 assert SparkContext._active_spark_context is not None 514 return SparkContext._active_spark_context ~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pyspark/context.py in __init__(self, master, appName, sparkHome, pyFiles, environment, batchSize, serializer, conf, gateway, jsc, profiler_cls, udf_profiler_cls, memory_profiler_cls) 210 profiler_cls, 211 udf_profiler_cls, --> 212 memory_profiler_cls, 213 ) 214 except BaseException: ~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pyspark/context.py in _do_init(self, master, appName, sparkHome, pyFiles, environment, batchSize, serializer, conf, jsc, profiler_cls, udf_profiler_cls, memory_profiler_cls) 303 # data via a socket. 304 # scala's mangled names w/ $ in them require special treatment. --> 305 self._encryption_enabled = self._jvm.PythonUtils.isEncryptionEnabled(self._jsc) 306 os.environ["SPARK_AUTH_SOCKET_TIMEOUT"] = str( 307
最新发布
05-23
### 可能的原因分析 `Py4JError` 是在使用 PySpark 进程中常见的错误之一,通常发生在 Python 和 Java 之间的通信出现问题时。以下是可能导致该问题的一些原因: - **Java Gateway 启动失败**:如果 `launch_gateway()` 方法未能成功启动 Java 环境,则会引发此错误[^1]。 - **环境变量配置不正确**:缺少必要的环境变量(如 `SPARK_HOME`, `PYTHONPATH` 或者 `JAVA_HOME`),可能会导致无法正常加载依赖项。 - **版本兼容性问题**:Python 版本与 Spark 的版本之间可能存在不匹配的情况。 ### 解决方案 #### 配置环境变量 确保设置了正确的环境变量。例如,在 Linux/MacOS 下可以这样设置: ```bash export SPARK_HOME=/path/to/your/spark/directory export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-<version>-src.zip:$PYTHONPATH export JAVA_HOME=/usr/java/latest/ ``` 对于 Windows 用户来说,可以通过 PowerShell 设置这些路径: ```powershell $env:SPARK_HOME="C:\spark\" $env:PYTHONPATH="$env:SPARK_HOME\python;$env:SPARK_HOME\python\lib\py4j-<version>-src.zip;" $env:JAVA_HOME="C:\Program Files\Java\jdk-version" ``` #### 创建 SparkSession 实例 当创建 `SparkSession` 对象时,请确认传递给它的参数是否有效。下面是一个标准的例子来初始化它: ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("example-app") \ .config("spark.some.config.option", "some-value") \ .getOrCreate() ``` 注意这里调用了 `.getOrCreate()` 而不是仅仅构建对象实例;这一步骤能够保证即使已经存在一个活跃的 session 它也会被重用而不是重新建立一个新的连接。 另外还可以通过增加日志级别帮助调试具体哪里出了差错: ```python import logging logging.getLogger('py4j').setLevel(logging.INFO) ``` 以上调整应该可以帮助缓解大部分由 Py4J 导致的问题。但如果仍然遇到困难则需进一步检查是否有其他潜在因素干扰到程序执行流程比如网络状况或者文件权限等等。
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