AFNetworking required by Podfile AFNetworking (= 2.6.0) required by Podfile.lock

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本文介绍了如何解决由Podfile和Podfile.lock文件中指定的不同版本的AFNetworking导致的冲突问题。提供了具体的步骤来确保所有依赖项使用相同的AFNetworking版本。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

AFNetworking required by Podfile
AFNetworking (= 2.6.0) required by Podfile.lock

solution: remove or rename Podfile.lock and run pod install again
if AFNetworking (= 2.6.0) required by other library, make they use same version of AFNetworking and run pod install again

the following is from
http://blog.youkuaiyun.com/timtian008/article/details/50773257
pod ‘AFNetworking’ //不显式指定依赖库版本，表示每次都获取最新版本
pod ‘AFNetworking’, ‘2.0’ //只使用2.0版本
pod ‘AFNetworking’, ‘>2.0′ //使用高于2.0的版本
pod ‘AFNetworking’, ‘>=2.0′ //使用大于或等于2.0的版本
pod ‘AFNetworking’, ‘<2.0′ //使用小于2.0的版本
pod ‘AFNetworking’, ‘<=2.0′ //使用小于或等于2.0的版本
pod ‘AFNetworking’, ‘~>0.1.2′ //使用大于等于0.1.2但小于0.2的版本，相当于>=0.1.2并且<0.2.0
pod ‘AFNetworking’, ‘~>0.1′ //使用大于等于0.1但小于1.0的版本
pod ‘AFNetworking’, ‘~>0′ //高于0的版本，写这个限制和什么都不写是一个效果，都表示使用最新版本

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iOS开发-pod install 出错 The dependency `AFNetworking (~> 2.6.0)` is not used in any concrete target....
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低版本的cocoapods的Podfile文件pod install可以正常运行 platform :ios, '8.0' pod 'AFNetworking' 高版本的cocoapods的Podfile文件必须添加target platform :ios, '8.0' target "targetName" do pod 'AFNetworking' en...
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关于这是错误提示，看到了这边文章应该会有所帮助，自己也备忘： 传送门
my cloud test bed (by quqi99)
技术并艺术着
03-10 2009
若容器里如果上不了网，如无法访问api.snapcraft.io，是因为lxd容易默认使用了eth1上的dns=10.10.10.1，下面的配置可让eth0, eth1, eth2都默认使用dns=192.168.99.1来避免特色网络对api.snapcraft.io的污染。下列netplan配置创建了br-eth0，也让br-eth0支持wol通过魔术包唤醒，也创建了一个没有dhcp的br-maas用于maas实验。
Windows上安装Redmine-2.6.0的日志（话说这个软件还是不如JIRA好用，话说是不是再尝试一下trac？）
cteng的专栏
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C:\redmine-2.6.0>gem install bundler Fetching: bundler-1.6.2.gem (100%) Successfully installed bundler-1.6.2 1 gem installed Installing ri documentation for bundler-1.6.2... Installing RDoc docum
npm warn ERESOLVE overriding peer dependency npm warn While resolving: vite-plugin-inspect@0.8.9 npm warn Found: vite@7.0.0 npm warn node_modules/vite npm warn peer vite@"^5.0.0 || ^6.0.0 || ^7.0.0" from @vitejs/plugin-vue@6.0.0 npm warn node_modules/@vitejs/plugin-vue npm warn dev @vitejs/plugin-vue@"^6.0.0" from the root project npm warn 4 more (vite-hot-client, vite-plugin-vue-devtools, ...) npm warn npm warn Could not resolve dependency: npm warn peer vite@"^3.1.0 || ^4.0.0 || ^5.0.0-0 || ^6.0.1" from vite-plugin-inspect@0.8.9 npm warn node_modules/vite-plugin-vue-devtools/node_modules/vite-plugin-inspect npm warn vite-plugin-inspect@"0.8.9" from vite-plugin-vue-devtools@7.7.7 npm warn node_modules/vite-plugin-vue-devtools npm warn npm warn Conflicting peer dependency: vite@6.3.5 npm warn node_modules/vite npm warn peer vite@"^3.1.0 || ^4.0.0 || ^5.0.0-0 || ^6.0.1" from vite-plugin-inspect@0.8.9 npm warn node_modules/vite-plugin-vue-devtools/node_modules/vite-plugin-inspect npm warn vite-plugin-inspect@"0.8.9" from vite-plugin-vue-devtools@7.7.7 npm warn node_modules/vite-plugin-vue-devtools npm warn EBADENGINE Unsupported engine { npm warn EBADENGINE package: '@vitejs/plugin-vue@6.0.0', npm warn EBADENGINE required: { node: '^20.19.0 || >=22.12.0' }, npm warn EBADENGINE current: { node: 'v18.20.8', npm: '10.8.2' } npm warn EBADENGINE } npm warn EBADENGINE Unsupported engine { npm warn EBADENGINE package: 'vite@7.0.0', npm warn EBADENGINE required: { node: '^20.19.0 || >=22.12.0' }, npm warn EBADENGINE current: { node: 'v18.20.8', npm: '10.8.2' } npm warn EBADENGINE }解释错误
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提交 `package-lock.json` 确保团队环境一致。 > **风险提示**：`--legacy-peer-deps` 可能导致运行时错误，建议仅在明确兼容时使用（引用[1]）。 #### 四、典型场景示例 **Angular项目冲突解决**（引用[2]）： `...
【iOS】CocoaPods、Podfile.lock文件
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08-04 1654
一、CocoaPods 是什么 CocoaPods是一个负责管理 iOS 项目中第三方开源库的工具 CocoaPods 在引入第三方库时自动为我们完成各种配置 CocoaPods 可以很方便的查找第三方库以及它们的各种信息 二、Podfile.lock文件 （1）Podfile.lock文件是什么？ Podfile.lock 文件是iOS pod引入第三方库的配置文件 记录了引入的第三方库列表和版本 （2）团队合作开发时 团队合作开发时，一定要保证Podfile.lock 一致 如果版本和Coco
Pod 问题（diff: /../Podfile.lock:）
zww学习笔记
03-08 856
最近把以前代码放到新电脑上运行，在执行pod update之后build工程遇到如下提示：diff: /../Podfile.lock: No such file or directory diff: /Manifest.lock: No such file or directory error: The sandbox is not in sync with the Podfile.lock
Podfile、Podfile.lock、Manifest.lock、Podspec
onebutterfly
08-29 1760
开发编写的文件，包含了关于工程的targets、Pods的信息，比如依赖的第三方库的版本、资源的加载路径等。— vendored_libraries：配置需要引用的非系统静态库（要注意，这里的.a静态库名字必须要带lib前缀，如果引用的静态库名字没lib前缀会导致编译报错，只需要重命名加上即可）— resources：配置工程需要的资源文件，一般包括.bundle.png等文件，资源文件会放在mainBundle中，需要避免命名冲突。第一部分是简单的内容，我们不展开介绍，大家从属性名字即可知道属性的作用。.
Xcode工程使用CocoaPods管理第三方时，出现diff: /../Podfile.lock: No such file or directory diff: /Manifest.lock:
虔诚往事
01-20 2952
问题： diff: /../Podfile.lock: No such file or directory diff: /Manifest.lock: No such file or directory error: The sandbox is not in sync with the Podfile.lock. Run 'pod install' or updat
Cocoapods里Podfile与Podfile.lock的作用机制:解决Fastlane google-api-client-0.23.9 requires ruby version ~＞ 2.0
Lea__DongYang的博客
03-29 1465
在安装fastlane pgyer插件时候遇到了这个问题，刚开始看是ruby的问题，但是在升级ruby后仍然是这个错误，记录下解决过程： 由图显示，是google-api库和ruby库的版本不匹配，在更新ruby不起作用的情况下，我们来更新goolgle-api库的版本，然后查到一个命令：bundle install/update: 这里普及下，Cocoapods里Podfile与Podfile.lock的作用机制： 在开始使用CocoaPods，执行完pod install之后，会生成一个Po.
【Xcode】【iOS-pod】The sandbox is not sync with the Podfile.lock
IT小透明
11-05 905
更新svn的时候，podfile没解锁，报了这样一个错： 据说，在git里面下载demo用到库比较多得时候也会出现。这个bug出现的原因是： 解决方法：重pod一个workspace 1、关闭工程 2、删除项目中的workspace 3、打开终端 3.1）pod setup setup完成标志： 3.2）pod install install完成标
pod install
paocai_2019的博客
11-06 1287
当我们新建一个Podfile文件运行后，会自动生成一个Podfile.lock文件，Podfile.lock文件里存储着我们已经安装的依赖库(pods)的版本。 当我们第一次运行Podfile时，如果对依赖库不指定版本的话，cocoapods会安装最新的版本，同时将pods的版本记录在Podfile.lock文件中。这个文件会保持对每个pod已安装版本的跟踪，并且锁定这些版本。 再执行pod in...
代码管理podfile.lock报错
weixin_34408717的博客
03-11 132
删除podfile.lock+xcworkspace+Pods文件 pod setup -> pod install podfile.lock作用 获取Pods依赖库的最新版本号 保持多人开发时Pods依赖库版本一致，避免冲突 例子 A库有a、b、c三个版本 甲开发者b版本 lock记录b版本号 上传代码 乙下拉并pod install 如果本地有a版本则更新至b版...
CocoaPods增加或者删除第三方依赖库
ios_xumin的专栏
10-29 3716
Podfile.lock 的作用 锁定各个依赖库的当前版本，从而执行pod install不会更改版本，使得多方协作的情况下，防止第三方库升级导致的各人使用的版本不一致。因此建议将此库放入到版本控制中。 常用的安装依赖库的命令 pod update 命令 更新本地的第三方库为最新的库，会忽略Podfile.lock文件对于第三方库的锁定，根据Podfile的文件内容，获取满足条件的最新第三...
安装tensorflow==2.6.0 keras==2.6.0 和jupyter notebook
03-17
<think>好的，我现在需要帮助用户安装TensorFlow 2.6.0、Keras 2.6.0和Jupyter Notebook。首先，我应该回顾用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息可以参考。 用户提供的引用[1]和[2]提到了在Windows上安装TensorFlow和配置环境的步骤，特别是使用Anaconda来管理环境。引用[3]涉及如何在Jupyter Notebook中使用虚拟环境，需要安装nb_conda。引用[4]和[5]则是一些安装过程中可能出现的GPU相关的问题，不过用户这次可能只需要CPU版本，所以暂时可以忽略GPU的部分。 首先，用户需要安装特定版本的TensorFlow和Keras，即2.6.0。根据经验，TensorFlow和Keras的版本需要兼容，而且对应的Python版本也需要匹配。我需要确认TensorFlow 2.6.0支持的Python版本。查阅资料发现，TensorFlow 2.6.0通常需要Python 3.6到3.9之间的版本，所以可能需要创建一个Python 3.8或3.7的虚拟环境。 接下来，步骤应该是使用conda创建新环境，激活环境，然后安装TensorFlow 2.6.0和Keras 2.6.0。安装完成后，再安装Jupyter Notebook，并在其中配置虚拟环境，可能需要用到nb_conda来让Jupyter识别conda环境。 需要注意的是，用户可能在安装过程中遇到版本冲突的问题，比如某些依赖库的版本不兼容。这时候可能需要手动调整或者使用pip指定版本。另外，安装Jupyter后，如果要在该虚拟环境中使用，需要安装ipykernel或者按照引用[3]的方法安装nb_conda，这样在Jupyter中切换内核会更方便。 可能的步骤分解： 1. 创建conda环境，指定Python版本。 2. 激活环境，安装TensorFlow和Keras的指定版本。 3. 安装Jupyter Notebook和相关组件（nb_conda）。 4. 验证安装是否成功，检查版本是否正确。 5. 处理可能出现的错误，例如GPU库的问题，但用户可能不需要GPU支持，所以可以忽略相关警告。 需要提醒用户注意版本兼容性，以及安装顺序。比如，先安装TensorFlow再安装Keras可能会更好，但有时候Keras已经作为TensorFlow的一部分存在，但用户需要特定版本，所以可能需要分别指定。此外，安装Jupyter后，确保在虚拟环境中安装jupyter notebook，或者使用nb_conda来让环境出现在Jupyter的kernel列表中。 可能遇到的问题包括： - 找不到TensorFlow 2.6.0的版本，这时候可能需要使用pip而不是conda来安装，因为conda的源可能没有该版本。 - Keras 2.6.0可能与TensorFlow 2.6.0存在兼容性问题，需要确认两者的兼容性。 - Jupyter Notebook在虚拟环境中无法识别，这时候需要安装ipykernel或者nb_conda，并确保环境激活。 综上，步骤大致如下： 1. 创建conda环境：conda create -n tf26 python=3.8 2. 激活环境：conda activate tf26 3. 使用pip安装TensorFlow 2.6.0：pip install tensorflow==2.6.0 4. 安装Keras 2.6.0：pip install keras==2.6.0 5. 安装Jupyter Notebook：conda install jupyter notebook 6. 安装nb_conda以便在Jupyter中选择环境：conda install nb_conda 7. 验证安装，运行Jupyter并测试导入库。 过程中可能需要处理依赖问题，比如某些包需要降级或其他版本。这时候需要根据错误信息调整安装命令。另外，引用[5]提到的GPU警告可能出现在安装TensorFlow时，但用户如果不需要GPU，可以忽略这些警告。</think>### 分步安装指南 #### 1. 创建并激活虚拟环境 使用 **Anaconda** 创建独立环境，避免版本冲突： ```bash conda create -n tf26 python=3.8 # 推荐Python 3.7-3.9适配TensorFlow 2.6.0 conda activate tf26 ``` #### 2. 安装TensorFlow 2.6.0 通过 `pip` 安装指定版本（conda源可能无此版本）： ```bash pip install tensorflow==2.6.0 ``` #### 3. 安装Keras 2.6.0 Keras通常与TensorFlow兼容，但需明确版本： ```bash pip install keras==2.6.0 ``` #### 4. 安装Jupyter Notebook并关联环境 确保在虚拟环境中安装： ```bash conda install jupyter notebook # 安装Jupyter核心组件 conda install nb_conda # 使Jupyter识别conda环境[^3] ``` #### 5. 验证安装 启动Jupyter Notebook并测试： ```python import tensorflow as tf print("TensorFlow版本:", tf.__version__) # 应输出2.6.0 from keras import __version__ print("Keras版本:", __version__) # 应输出2.6.0 ``` #### 6. 常见问题处理 - **GPU警告处理**：若出现`GPU库缺失`警告，需按[官方指南](https://www.tensorflow.org/install/gpu)安装CUDA/cuDNN（仅GPU需要）[^5]。 - **环境未显示在Jupyter**：重新安装`nb_conda`后重启Jupyter。 ### 版本兼容性参考 | 组件 | 推荐版本 | Python支持范围 | |--------------|----------------|----------------| | TensorFlow | 2.6.0 | 3.7-3.9 | | Keras | 2.6.0 | 与TF同步 | | Jupyter | Latest | ≥3.6 | ### 引用说明 - 使用虚拟环境可避免污染系统环境[^2] - `nb_conda`实现环境无缝切换 - GPU支持需要额外配置 ---
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