当前位置: 首页 > 知识库问答 >
问题:

python - Python项目运行报错,请教大家一下是版本问题,还是代码有问题?

百里鸿祯
2024-06-03

我想运行一个GitHub上的图片转字符的Python项目,https://github.com/hellflame/terminal_printer
但是运行报错,是代码有问题,还是我的版本,电脑环境有问题。
image.png

共有4个答案

韦翰音
2024-06-03

关于您提到的Python项目运行报错的问题,这个无法具体定位您的情况,不过可以给出自己的建议,关于这个情况,需要从软件版本作为第一个排查重点,因为不同的版本所兼容的代码或许有区别;其次就是关于代码运行的情况,可以采用逐句调试的方法进行排查和定位。

邹俊拔
2024-06-03

看一下你的 Pillow 版本号,估计是大于等于10的。

image.png

在版本10的Pillow中,报错的那个方法已经被舍弃掉了。
具体你参考官方文档:https://pillow.readthedocs.io/en/stable/releasenotes/10.0.0.html

陆翔飞
2024-06-03

textsize 方法被弃用了,改用 textbbox 方法试试。

米迪
2024-06-03

没有提供具体的错误信息,很难确定具体的问题所在。但是,我可以提供一些通用的排查步骤来帮助你定位问题

  1. 检查Python版本

    • 查看项目文档或requirements.txt文件,确认所需的Python版本。
    • 使用python --versionpython3 --version命令检查你的Python版本是否兼容。
  2. 安装依赖

    • 在项目的根目录下,通常会有一个requirements.txt文件,列出了所有依赖库及其版本。
    • 使用pip install -r requirements.txt命令安装所有依赖。
  3. 检查代码

    • 查看报错信息,定位到具体的代码行。
    • 如果报错信息指向了某个特定的库或函数,检查该库或函数在你的环境中是否可用。
    • 如果报错是语法错误,可能是代码不兼容你的Python版本。
  4. 虚拟环境

    • 使用Python虚拟环境(如venvconda)可以确保项目依赖不会与全局Python环境冲突。
    • 在项目目录下创建并激活虚拟环境,然后再次尝试安装依赖和运行项目。
  5. 阅读文档和Issue

    • 查阅项目的官方文档,看是否有提到任何关于环境配置或兼容性的注意事项。
    • 查看GitHub仓库的Issues页面,看是否有其他用户遇到了类似的问题,以及是否有解决方案。
  6. 尝试在另一个环境中运行

    • 如果可能的话,尝试在另一个电脑或环境中运行该项目,看是否能够成功运行。这有助于确定问题是否与你的特定环境有关。

由于你没有提供具体的错误信息,这些只是一些通用的排查步骤。如果你能提供具体的报错信息或错误堆栈跟踪,我可以给出更具体的建议。

 类似资料:
  • 我在运行代号为one的项目时突然遇到了一个问题, com.codename1.impl.javase.Simulator课程不在我的项目里 我也没有改变类路径或任何东西,其他项目工作正常, 任何人都可以帮忙,

  • 刚刚备份的数据并通过远程备份备份到目标服务器,在目标服务器上还原时报错了.

  • let res = await $http.get("api.cart") 在$http上报了 $http is undefined的错误不知道怎么回事 看了网上说好多是没有配置jquery?配置了也还是没有搞好

  • 找软件公司开发的游戏项目快到测试阶段了,第一次乙方合作,有点担心质量问题,在想要不要找第三方来做个项目检测,但是第三方检测就靠谱吗?

  • 问题内容: 我注意到使用pandas的迭代器时性能非常差。 这是别人所经历的吗?它特定于迭代吗?对于一定大小的数据(我正在处理2-3百万行),应该避免使用此功能吗? 在GitHub上进行的讨论使我相信,这是在数据帧中混合时引起的,但是下面的简单示例显示,即使使用一个也存在该问题。这在我的机器上需要36秒: 为什么矢量化运算之类的应用这么快?我想象那里也必须进行逐行迭代。 我无法弄清楚在我的情况下如

  • 我从kaggle中选择了一个数据集作为我的类项目。这是数据集的链接。https://www.kaggle.com/iabhishekofficial/mobile-price-classification 在这个数据集中,有20个特征和一个名为“Price_range”的目标变量。这个目标变量有四个类别。低价,中价,高价,非常高的价格。现在,这个数据集已经编码如下:低价-0,中等价格-1,高价格-