问题usr/bin/env: “python‘: Too many levels of symbolic links太多层链接的bug pycharm

文章建议避免使用过多的旧conda环境,提倡新建环境并在安装过程中选择现有解释器,以防止因解释器过多导致的问题。

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问题描述

解决建议不要用过去的conda环境了,直接新建一个环境,然后在图片这个步骤的时候务必选择现有的解释器 。(产生问题的原因可能就是新建的解释器太多了)

### 解决 `/usr/bin/env: "python": 没有那个文件或目录` 错误 当遇到 `/usr/bin/env: "python": 没有那个文件或目录` 这样的错误提示时,通常是因为系统默认的 `python` 命令未被正确配置。这可能发生在 Ubuntu 或其他 Linux 发行版中,默认情况下只安装了 Python 3 而没有创建 `python` 到 `python3` 的软链接。 #### 方法一:更改脚本解释器声明 对于特定的 Python 脚本,可以将头部的解释器声明从 `#!/usr/bin/env python` 修改为 `#!/usr/bin/env python3`[^2]。这样做能够确保该脚本总是调用 Python 3 版本来执行。 ```bash #! /usr/bin/env python3 ``` #### 方法二:建立符号链接 如果希望全局解决问题而不是逐个修改脚本,则可以在系统的 `/usr/bin/` 目录下创建一个名为 `python` 的符号链接指向实际存在的 Python 3 可执行文件: ```bash sudo ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python ``` 这条命令的作用是让所有的 `python` 请求都被转发给已有的 `python3` 安装位置[^4]。 #### 方法三:调整环境变量 PATH 中的优先级 另一种方式是通过编辑 `.bashrc`, `.zshrc` 或者其他的 shell 配置文件来改变 `$PATH` 环境变量中的顺序,使得 Python 3 所处的位置先于旧版本或其他不期望使用的路径。不过这种方法相对复杂一些,并且可能会引起意想不到的行为变化,在尝试前需谨慎考虑。 #### 方法四:针对 PySpark 场景下的特殊处理 如果是由于运行 PySpark 导致此问题发生的话,可以通过设置 SPARK_HOME 下面的 spark-env.sh 文件内的 PYSPARK_PYTHON 来指定确切要使用的 Python 解释器版本,例如: ```bash export PYSPARK_PYTHON=/usr/lib/python/python3.8/bin/python3.8 ``` 这样做的好处是可以不影响到整个系统的 Python 设置而仅限于 Spark 应用程序内部使用指定版本的 Python[^3]。
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