Django中,python manage.py startapp发生ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

一开始直接使用pycharm新键Django项目
在这里插入图片描述
如果选择了第一个选项,那么接下来使用python manage.py startapp的时候就会发生
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块
但是新键项目的时候直接使用existing interpreter(第二个选项),python manage.py startapp则不会发生这个错误
注:
在每次新建python工程的时候都会有上边的选择,默认的是Virtualenv,大部分时间是对这个选项不进行修改的。那么Virtualenv是什么东西呢?
在开发Python应用程序的时候,系统安装的Python3只有一个版本:3.4。所有第三方的包都会被pip安装到Python3的site-packages目录下。如果我们要同时开发多个应用程序,那这些应用程序都会共用一个Python,就是安装在系统的Python 3。如果应用A需要jinja 2.7,而应用B需要jinja 2.6怎么办?这种情况下,每个应用可能需要各自拥有一套“独立”的Python运行环境。virtualenv就是用来为一个应用创建一套“隔离”的Python运行环境。
virtualenv为应用提供了隔离的Python运行环境,解决了不同应用间多版本的冲突问题。
当然有好处也存在着弊端,在每次新建工程的时候,pycharm都会"Creating Virtual Environment"花费一段时间。这样我们在新建工程的时候就可以选择以前建立好的虚拟环境,这样进入的时间就会快一点。

原因:
那么导致<ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块>这个错误应该就是环境变量的原因了,因为这个new environment并没有在环境变量的系统变量PATH中,所以找不到,因此添加进去即可
如果是existing interpreter都发生这个错误的话,请去系统变量PATH中添加anaconda的两条路径
在这里插入图片描述

另一个方法就是创建项目的时候,把new environment下面的inherit global site-packages勾上,也能解决问题

### 解析错误原因 当遇到 `ImportError: DLL load failed while importing _rust` 的问题时,通常是因为缺少必要的依赖库或环境配置不正确。此问题可能源于 Python 环境中的某些组件未能成功加载所需的动态链接库 (DLL)[^1]。 对于 Django WebSocket 连接过程中发生的此类错误,可以考虑以下几个方面: - **Rust 编译器及其工具链缺失**:Cryptography 库内部使用 Rust 实现部分功能,在 Windows 平台上如果未安装 MSVC 或者 MinGW 工具链,则可能导致无法到 `_rust.dll` 文件。 - **Python 版本兼容性**:不同版本之间可能存在 API 变化或其他差异,这可能会引起第三方包之间的冲突[^3]。 - **操作系统特定文件丢失**:有时即使所有软件都已正确安装,仍可能出现因路径设置不当而导致的不到指定程序的情况[^4]。 ### 解决策略 #### 安装 Visual C++ Redistributable Packages 为了确保能够正常调用由 Microsoft Visual Studio 构建的应用程序所必需的各种运行时组件,建议先下载并安装适用于当前系统的最新版 [Visual C++ Redistributable](https://support.microsoft.com/en-visual-c-downloads),特别是针对 x64 和 x86 架构的不同需求分别处理。 #### 更新或重新安装 Cryptography 包 尝试通过以下命令更新现有 cryptogaphy 包到最新稳定版本,或者完全卸载后再重装一次: ```bash pip uninstall cryptography pip install --upgrade cryptography ``` #### 验证并调整系统 PATH 环境变量 确认包含所需 DLL 的目录已被加入到系统的 PATH 环境变量中,以便于 Python 解释器能够在执行期间定位这些资源。可以通过右键点击“我的电脑”,选择属性 -> 高级系统设置 -> 环境变量来进行相应修改。 #### 使用 Conda 创建隔离开发环境 考虑到 Anaconda 提供了一个相对封闭且易于管理的生态系统,推荐利用 conda 来构建一个新的虚拟环境,并在此基础上完成项目的搭建工作。这样不仅可以有效规避潜在的依赖关系混乱问题,还能简化后续维护流程。 ```yaml name: myenv channels: - defaults dependencies: - python=3.9 - django - scrapy - cryptography prefix: ./my_env_folder ``` 保存上述内容至名为 environment.yml 的 YAML 文件后,可通过下面这条指令快速建立新环境: ```bash conda env create -f environment.yml ```
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