错误: 无法建立使用 PEP 517和不能直接安装的脚轮

小开

我在使用 opencv-python 时也遇到了同样的问题:

pip3 install --upgrade pip

注意: 我在 Linux 上使用 docker。

小开

我遇到的问题不是 scypy，而是 xmlsec:

ERROR: Could not build wheels for xmlsec which use PEP 517 and cannot be installed directly

我需要这个库，因为它是 python3-saml 的依赖项。从文档中我读到他们首先安装这些软件包:

sudo apt-get install libxml2-dev libxmlsec1-dev

在这样做之后，python3-saml 的安装为我工作。

pip3 -V
pip 20.2.3


python -V
Python 3.8.0b3

也许其他库的答案是不同的，但是它们都需要一些软件包才能构建，您应该找到这个软件包是什么。

小开

我也遇到过同样的问题，我在 run under command 后解决了这个问题

pip install --upgrade pip setuptools wheel

小开

我有同样的问题，并解决了它通过安装模块使用 conda。在我的情况下，Conda 安装 -c conda-锻造统计模型工作没有错误。

小开

直接做

pip install p5py
pip install PEP517

这个可以。

小开

如果使用 Windows 操作系统，请在“开始”> “设置”> “更新及安全”> “ Windows 安全”> “病毒及威胁保护”> “保护历史记录”下进行验证，如果 Windows 正在识别用 Pip 安装 PyInstaller 的文件为潜在的恶意软件，从而阻止它。对我有用。

小开

这个错误也适用于 numpy，如果您正在使用新的 M1芯片，恐怕您必须以不同的方式安装像 numpy这样的软件包。看看这个。

小开

就我个人而言，我通过将位于 ~/.poetry/bin/poetry的文件中的 #!/usr/bin/env python3.9改为 #!/usr/bin/env python3，并且运行 pip3 install --upgrade pip setuptools wheel显然 python3.9在诗歌方面遇到了一些困难，从而消除了这个错误。

小开

我也面临同样的问题。看起来 pip 使用 pkg-config-如果您的主机操作系统中缺少这个命令，它就会运行到这个错误中。我决定:

sudo apt-get install -y pkg-config

然后重新运行 pip

小开

在我的例子中，我使用以下命令从 requirements.txt文件安装:

pip install -r requirements.txt

得到了这个错误。我解决了单独安装软件包(pip install scipy)和替换版本的 Scipy 我在 requirements.txt与一个工作。

小开

ERROR: Failed building wheel for h5py
Failed to build h5py
ERROR: Could not build wheels for h5py which use PEP 517 and cannot be installed directly

我在安装 Kera 时遇到过类似的问题，通过以下步骤解决了上述问题:

Conda install h5py
Pip install keras

小开

我在尝试安装 tidyms 包时遇到了这个问题(这取决于 scypy < = 1.4.1)。

在我的例子中，使用 python 3.8而不是 python 3.9“解决”了这个问题(至少能够安装)。

小开

我在 macOS 11.5.2(M1芯片)上尝试 pip3 install aws-sam-cli awscli时发生了这个错误。

添加以下两行对我来说很有用

dnf install -y python3-devel
dnf group install -y "Development Tools"

完整的 Dockerfile 文件

FROM centos:8


RUN dnf upgrade -y && \
dnf module -y install nodejs:14 && \
dnf install -y python3 python3-devel git-all && \
dnf group install -y "Development Tools" && \
pip3 install --upgrade pip setuptools && \
pip3 install aws-sam-cli awscli

小开

试试:

apt-get install build-essential python-dev python-pip

然后:

pip install couchbase

小开

我也遇到了同样的问题，尽管是在苹果 M1 Macbook Pro 上。这种情况下的解决方案是使用 Miniforge 而不是 Anaconda，因为后者还不支持 arm64架构。

小开

对于最新的 M1类型的 mac，在创建 viralenv do switch zsh to x86 type 之前

第一步:

arch -x86_64 zsh
uname -m

输出将是 x86_64，也就是之前的 arm64。

第二步:

brew install openblas
export OPENBLAS=$(brew --prefix openblas)
export CFLAGS="-falign-functions=8 ${CFLAGS}"
pip install Cython pybind11 pythran
pip install --no-use-pep517 scipy

(步骤1之后不需要: —— no-use-pep517)

之后一切都很正常

小开

尝试安装订单版本。我在使用 python 3.10时遇到了同样的问题。我只是把它降级到 python3.9.7，并且工作得很好

小开

我当时面临的问题是，一旦 Python 版本发布，我就立即升级到了下一个版本。

建议: 等待至少1-2个月升级。

Web 上的不同模块和库不会在 Python 更新发布后立即更新，因此它们不兼容。

只要把你的 python 版本降级到当前版本之前的版本，你就可以开始了。

不管你安装了什么或者你做了什么，除非开发人员更新，否则你都不能安装这个模块。

小开

在将 macOS 升级到最新版本之后，我开始出现这个错误。

我必须先运行 xcode-select --install重新安装 Xcode 工具。
关闭并重新打开终端窗口

然后，能够安装熊猫没有任何问题。

小开

我在 Docker 上的 Django RestFramework (运行在 M1Mac 上)也有同样的问题，对我有效的是添加

RUN pip install --upgrade pip

就在我安装所有项目依赖项之前。

小开

我的问题是 mpi4py。我的 pip 安装产生了这个错误，但是通过 Anaconda GUI 安装软件包解决了这个问题。

小开

也有类似的问题。我不得不安装一些操作系统，在那之后，我能够安装丢失的 scikit 软件包(在我的例子中，scikit 是稀疏的)

sudo apt-get install libsuitesparse-dev

小开

试试看

pip install --pre --extra-index https://pypi.anaconda.org/scipy-wheels-nightly/simple scikit-learn

用于 Python 3.10或更高版本。

小开

在我的例子中，我只是使用了一个特定的 python 版本，即3.8作为我的基本映像，而不是最新的

以前: FROM python:3

之后: FROM python:3.8

我的问题解决了

小开

我使用的是基于 Windowsx64的处理器。我还没有找到解决这个问题的办法。以上我都试过了，但对我没用。

但是在尝试了几百次之后，我找到了解决的办法。我将 python 版本从3.10.0降级到3.8.10，现在已经很好了

小开

我在安装 pycocotools时遇到了类似的问题。这个答案适用于任何试图安装 pycocotools但在安装时遇到类似问题的人。

试着用这个代替:

pip install pycocotools-windows

如果您正在使用 conda 环境，请同时使用以下内容:

conda install cython

小开

只需单独安装相关的失败包(在您的情况下是 scipy)就可以解决这个问题。

python3 -m pip install scipy

然后是 pip 安装你一开始尝试的软件包。

小开

如果您正在使用 Mac，那么可能是因为 Xcode 许可协议。 < br/> 在终端中尝试下面的操作。

sudo xcodebuild -license

小开

我在用 Jupiter (Ubuntu)安装熊猫时遇到了困难，我使用的命令是 pip install pandas:

建造熊猫失败错误: 不能为熊猫建造轮子使用 PEP517，不能直接安装

下面是我的解决方案:

pip install --upgrade pip setuptools wheel

那么

pip install pandas -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

小开

如果你是在康达环境中，你应该使用:

conda install scipy

因为 conda 将安装所有必要的依赖，并确保建设成功。