This application failed to start because no Qt platform plugin could beinitialized,Reinstalling the

完整错误提示:This application failed to start because no Qt platform plugin could beinitialized,Reinstalling the application may fix this problem. Available platform plugins are: minimal, offscreen, webgl window


一般都是选择在系统环境变量用户环境变量添加路径(其实加系统环境变量就行):

变量名:QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH
变量值:(PyQt5安装的路径)C:\Users\Delin\anaconda3\Lib\site-packages\PyQt5\Qt\plugins

正常在pip install PyQt5后都会自动添加好系统环境变量,上面所示路径就是自动添加的。

如果系统环境变量不存在,需要手动添加并重启设备,再运行相关程序看是否报错。


本人在尝试路径添加以及PyQt5卸载重装后都依旧报错,如果和我一样尝试上述方法没有作用,建议修改变量值,在plugins后加platforms,如下:

变量名:QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH
变量值:(PyQt5安装的路径)C:\Users\Delin\anaconda3\Lib\site-packages\PyQt5\Qt\plugins\platforms

 完成后,重启尝试是否还会报错


如果还还还是不行,再执行以下步骤:

  1. 去到PyQt5安装路径,我的是C:\Users\Delin\anaconda3\Lib\site-packages\PyQt5,复制PyQt5文件,粘贴到一个全英路径下,我放到了D:\Program Files\PyQt5
  2. 添加系统环境变量用户环境变量如下:
    变量名:QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH
    变量值:(PyQt5粘贴的路径)D:\Program Files\PyQt5\Qt\plugins\platforms(platforms加或者不加都可以尝试下)
  3. 重启设备检查是否报错
湖仓一体化数据治理体系建设方案 一、引言 随着大数据时代的到来,银行需要运用内外部数据来提高商业洞察能力和决策效率。湖仓一体化数据治理体系的建设是实现这一目标的关键。本方案旨在提供一套完整的湖仓一体化数据治理体系建设方案,帮助银行建立高效、安全、可靠的数据治理体系。 二、建设目标 建立完善的数据治理体系,实现数据资源的有效整合和管理。 提高数据质量和可靠性,确保数据的准确性和一致性。 促进数据共享和业务协同,实现数据价值的最大化。 加强数据安全保障,确保数据的安全性和隐私性。 三、建设内容 数据湖建设 数据湖作为存储原始数据的仓库,需要满足大规模数据存储、高效访问和灵活管理的需求。我们将采用分布式存储技术,构建高性能、高可扩展的数据湖平台。同时,为了满足数据的安全性和隐私性需求,我们将实施严格的数据访问控制和加密措施。 数据仓库建设 数据仓库用于存储经过清洗、整合和加工后的数据,为数据分析和决策提供支持。我们将根据业务需求,设计合理的数据模型和数据仓库架构,实现数据的快速加载、查询和分析。同时,为了保障数据质量和可靠性,我们将建立数据质量监控和治理机制。 数据治理体系建设 数据治理体系是湖仓一体化数据治理体系的核心。我们将从以下几个方面构建数据治理体系: (1)数据资产管理:建立数据资产目录,实现数据资产的统一管理和监控。 (2)数据安全管理:实施严格的数据访问控制和加密措施,确保数据的安全性和隐私性。 (3)数据质量管理:建立数据质量监控和治理机制,确保数据的准确性和一致性。 (4)数据共享和协同:推动数据共享和业务协同,实现数据价值的最大化。 四、实施步骤 需求分析和规划:明确业务需求和数据治理目标,制定详细的建设规划。 技术选型和平台搭建:根据需求分析和规划结果,选择合适的技术和平台,搭建数据湖和数据仓库。 数据迁移和整合:将现有数据迁移至数据湖和数据仓库中,进行数据整合和清洗。 数据治理体系建设:按照数据治理体系的要求,建立数据资产目录、实施数据安全管理、建立数据质量监控和治理机制等。 系统测试和上线:进行系统测试和性能优化,确保系统的稳定性和可靠性。正式上线后,持续监控和优化系统性能。 五、总结 本方案为银行提供了一套完整的湖仓一体化数据治理体系建设方案,包括数据湖和数据仓库的建设、数据治理体系的构建以及实施步骤的详细说明。通过实施本方案,银行可以建立高效、安全、可靠的数据治理体系,提高数据质量和可靠性,促进数据共享和业务协同,实现数据价值的最大化。
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