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我正在尝试将python和一系列软件包安装到64位Windows 7桌面上.我安装了Python 3.4,安装了Microsoft Visual Studio C++,并成功安装了numpy,pandas和其他一些.我在尝试安装scipy时遇到以下错误;

numpy.distutils.system_info.NotFoundError: no lapack/blas resources found

我正在使用pip install离线,我正在使用的安装命令是;

pip install --no-index --find-links="S:\python\scipy 0.15.0" scipy

我已经阅读了这里有关要求编译器的帖子,如果我理解正确的是VS C++编译器.我正在使用2010版本,因为我正在使用Python 3.4.这适用于其他包.

我是否必须使用窗口二进制文件,或者有一种方法可以让pip install工作吗？

非常感谢您的帮助

我试图在Windows 10下使用Visual Studio 2015终极安装在python 3.5中安装numpy.

短版本:vcvarsall.batvs14文件C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC夹文件夹中缺少文件.为什么？

长版:跑步pip install numpy给我这个错误error: Unable to find vcvarsall.bat

研究这个错误让我得到了几个stackoverflow答案,帮助我弄清楚python需要c ++编译器来编译一些包.并且它需要使用用于编译python 3.5的相同版本的编译器来执行此操作( 错误:无法找到vcvarsall.bat).我的python是使用[MSC v.1900 64位(AMD64)]编译的 - 这是vs 14(visual studio 2015)

与我的研究,我从中学到了进一步的运动: PIP安装提示错误:无法找到vcvarsall.bat是 get_build_version()从$python_install_prefix/Lib/distutils/msvc9compiler.py回报的VS是768,16可以用来寻找路径的版本,vcvarsall.bat 对于我这个方法返回14,所以一切都正确.

现在,当我查看文件夹时C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC,文件vcvarsall.bat丢失了.

但是当我查看文件夹时,C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC有一个vcvarsall.bat.

为什么vs 14.0中缺少vcvarsall.bat？

当我尝试构建一个包时:

C:\Linter\intlib\PYTHON>python setup.py build

我收到此错误消息:

运行构建

运行build_ext

建立'LinPy'扩展

错误:无法找到vcvarsall.bat

这是我的Python版本:

在win32上的Python 3.4.4(v3.4.4:737efcadf5a6,2015年12月20日,20:20:57)[MSC v.1600 64位(AMD64)]

我正在使用Windows 10 x64.我知道这个线程和其他几十个(像这样,这个和列表继续).所以,我想我几乎尝试了一切,但没有任何作用.似乎所有这些线程已经过时,所以我需要一些新的收据.BTW.我试过这个:

SET VS90COMNTOOLS=%VS100COMNTOOLS%

而这(在Visual Studio 2015 Visual Studio命令提示符中):

set DISTUTILS_USE_SDK=1

我vcvarsall.bat在我的机器上到处寻找,但找不到它.

我调查了这个文件夹C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\Common7\Tools,但它不包含任何.bat文件.无论如何,在我所有的操作之后python setup.py build仍然会引发同样的错误.所以,我需要帮助.谢谢!

我知道在处理作为类的数据成员的函数时(由于Pickling问题),多处理模块的局限性的各种 讨论.

但是,在多处理中是否存在另一个模块或任何类型的解决方案,它允许特定的类似下面的内容(特别是不强制并行应用函数的定义以存在于类外)？

class MyClass():

    def __init__(self):
        self.my_args = [1,2,3,4]
        self.output  = {}

    def my_single_function(self, arg):
        return arg**2

    def my_parallelized_function(self):
        # Use map or map_async to map my_single_function onto the
        # list of self.my_args, and append the return values into
        # self.output, using each arg in my_args as the key.

        # The result should make self.output become
        # {1:1, 2:4, 3:9, 4:16}


foo = MyClass()
foo.my_parallelized_function()
print foo.output

注意:我可以通过移动my_single_function到类之外并将类似的东西传递foo.my_args给map或map_async …