无法在 osx-arm64 上安装 Python 3.7

Question

我正在尝试使用 Conda 创建一个带有 Python 3.7 的新环境，例如：

conda create -n qnn python=3.7 

我收到以下错误：

Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source.
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: failed

PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:

  - python==3.7

Current channels:

  - https://conda.anaconda.org/conda-forge/osx-arm64
  - https://conda.anaconda.org/conda-forge/noarch

To search for alternate channels that may provide the conda package you're
looking for, navigate to

    https://anaconda.org

and use the search bar at the top of the page.

为什么 Python 3.7 明显不可用？

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系统详情

这是在运行 macOS 的 Apple Silicon ( osx-arm64 ) 机器上。

Answer 1

没有可用的本机构建

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由于 Apple Silicon 上市时 Python 3.8 已发布大约一年，因此针对osx-arm64 的Python 3.7 构建从未成为 Conda Forge 常规构建矩阵的一部分。

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解决方法：模拟

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在 Apple Silicon 系统上使用 3.7 的直接替代方案是使用Rosetta模拟 x86_64或使用容器系统，例如 Docker。

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创建osx-64环境

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与在 x86_64 计算机上运行win-32环境类似，可以创建osx-64环境，例如

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## create empty environment\nconda create -n py37\n\n## activate\nconda activate py37\n\n## use x86_64 architecture channel(s)\nconda config --env --set subdir osx-64\n\n## install python, numpy, etc. (add more packages here...)\nconda install python=3.7 numpy\n

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\xe2\x9a\xa0\xef\xb8\x8f 重要提示：请务必在安装软件包之前激活此环境。否则，默认的 CONDA_SUBDIR 值 ( osx-arm64 ) 可能处于活动状态，并可能导致在同一环境中混合架构。

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请注意，MacOS 将自动识别该体系结构并通过 Rosetta 运行（安装后） - 无需执行任何特殊操作。

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YAML

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通过 YAML 环境定义，可以CONDA_SUBDIR在创建环境时使用环境变量临时设置平台。同样，仍然应该subdir在创建后立即设置特定于环境的选项。

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## create environment from YAML\nCONDA_SUBDIR=osx-64 conda env create -n py37 -f py37.yaml\n\n## activate\nconda activate py37\n\n## use x86_64 architecture channel(s)\nconda config --env --set subdir osx-64\n

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请求本机构建

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从长远来看，您可以尝试请求包含osx-arm64python-feedstock的 3.7 版本。然而，3.7.12（2021 年 9 月）在技术上是最终的功能版本，现在已进入仅维护阶段（请参阅PEP 537）。此外，构建特定于 Python 版本的变体的其他包不会为osx-arm64构建，因此即使有，这些包也不会在那里（至少不会通过 Conda）。基本上，我不会打赌有人会接受这个。python=3.7

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Answer 2

不确定这是否是最好的策略，但运行

CONDA_SUBDIR=osx-64 conda

适用于我的用例。