Python tips

本文记录 Python 的一些技巧、疑难现象。

在内网安装 Python 第三方包

参考：如何在内网安装python第三方包（库）

本文将采取参考链接中的第 3 种方法，批量安装 python 包。根据研发需求，要 python 3.8.16 环境，故首先安装 python38 包：yay -S python38，得到的 Python 版本为 python 3.8.18，与研发需求接近。然后运行 mkdir temp && cd temp && python3.8 -m venv .venv，建立 Python venv 环境。

然后，按照参考链接中的做法，首先：

• 在 temp 目录下的 venv 环境中，安装内网所需的 Python 包；

• 运行 pip freeze --all > requirements.txt，将这些所需的包，记录在 requirements.txt 文件中；

• 运行 pip down -r requirements -d ~/packages_required/，将这些所需包下载到 ~/packages_required/ 目录中；

• 将 requirements.txt 和 packages_required 文件夹，放在内网机器的同一文件夹下，执行 pip install --no-index --find-links /path/to/packages_required -r requirements.txt，就可以批量安装了。

注意：批量安装 requirements.txt 中的库时，建议将 pip 的安装包删掉，因为内网机器上以及有 pip 这个包了，删除时应将 packages_required 文件夹中的 pip*.whl 文件、requirements.txt 中 pip 这行删掉。

import git 报出 Segmentation fault

此问题较难发现、解决，耗时较长。期间发现 import git 疑似与 GitPython 相关，但实则是 python-git 所提供。

随后偶然发现在 import pygit 随后再 import git 时，就不报 Segmentation fault 错误了。且随后可以在 Python 程序中使用 git 这个模块了。

import pandas 报出 segmentation fault

Python 3.6.8 中，运行程序时，始终报出 segmentation fault。逐一排查，程序依赖 pandas 包，而 pandas 包又依赖 numpy 这个包。在环境中成功安装了 numpy 包后直接 import numpy 时，会报出 segmentation fault。

此问题并非个例，如：Segmentation fault (core dumped) while trying to print numpy and pandas objects in python via cygwin。

但是，与上一个 import git 报 segmentation fault 类似，在 import pandas（或 import numpy）前，放一个 import pip 的行，就不会再报出 segmentation fault 错误。