Apple Silicon을 사용하여 macOS에 Python 3.7을 어떻게 설치할 수 있습니까?
osx-arm64에 Python 3.7을 설치할 수 없습니다
Conda는 현재 다음 문제로 인해 osx-arm64용 Python 3.7의 기본 빌드를 제공하지 않습니다. 다양한 이유는 주로 Apple Silicon이 시장에 출시되었을 때 Python 3.8이 이미 출시되었고 Python 3.7.12가 최종 기능 릴리스이고 유지 관리 전용 단계에 들어갔기 때문에 3.7에 대한 기본 빌드가 제공될 가능성이 낮기 때문입니다. .
해결 방법: 에뮬레이션
기본 빌드를 기다리는 대신 Rosetta 또는 Docker와 같은 컨테이너 시스템을 사용하여 Apple Silicon 시스템에서 Python 3.7을 에뮬레이션할 수 있습니다. .
osx-64 환경 생성
osx-64 환경을 생성하려면 다음 단계를 따르세요.
- 빈 환경:
conda create -n py37
- 환경 활성화:
conda activate py37
- osx-64 아키텍처 채널 설정:
conda config --env --set subdir osx-64
- 원하는 Python 버전 및 패키지를 설치합니다.
conda install python=3.7 numpy
YAML
또는 다음을 사용할 수 있습니다. YAML 환경 정의.
# Create an environment from YAML CONDA_SUBDIR=osx-64 conda env create -n py37 -f py37.yaml # Activate the environment conda activate py37 # Set the osx-64 architecture channel conda config --env --set subdir osx-64
네이티브 빌드 요청
osx-arm64용 Python 3.7의 네이티브 빌드를 요청할 수 있지만, Python 3.8이 권장 버전이고 다른 패키지 변형도 osx-arm64용으로 빌드해야 하기 때문에 승인될 가능성이 없습니다.
위 내용은 Apple Silicon을 사용하여 macOS에 Python 3.7을 어떻게 설치할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.
