(base) C:\Users\XC>pip install dlib==19.7.0 Collecting dlib==19.7.0 Using cached dlib-19.7.0.tar.gz (4.0 MB) Preparing metadata (setup.py) ... done Building wheels for collected packages: dlib DEPRECATION: Building 'dlib' using the legacy setup.py bdist_wheel mechanism, which will be removed in a future version. pip 25.3 will enforce this behaviour change. A possible replacement is to use the standardized build interface by setting the `--use-pep517` option, (possibly combined with `--no-build-isolation`), or adding a `pyproject.toml` file to the source tree of 'dlib'. Discussion can be found at https://github.com/pypa/pip/issues/6334 Building wheel for dlib (setup.py) ... error error: subprocess-exited-with-error × python setup.py bdist_wheel did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [76 lines of output] C:\Users\XC\AppData\Local\Temp\pip-install-t9ptlaxa\dlib_04710a2f6a364c8391ea5e7017c308fb\setup.py:360: SyntaxWarning: invalid escape sequence '\(' major = re.findall("set\(CPACK_PACKAGE_VERSION_MAJOR.*\"(.*)\"", open('dlib/CMakeLists.txt').read())[0] C:\Users\XC\AppData\Local\Temp\pip-install-t9ptlaxa\dlib_04710a2f6a364c8391ea5e7017c308fb\setup.py:361: SyntaxWarning: invalid escape sequence '\(' minor = re.findall("set\(CPACK_PACKAGE_VERSION_MINOR.*\"(.*)\"", open('dlib/CMakeLists.txt').read())[0] C:\Users\XC\AppData\Local\Temp\pip-install-t9ptlaxa\dlib_04710a2f6a364c8391ea5e7017c308fb\setup.py:362: SyntaxWarning: invalid escape sequence '\(' patch = re.findall("set\(CPACK_PACKAGE_VERSION_PATCH.*\"(.*)\"", open('dlib/CMakeLists.txt').read())[0] C:\Users\XC\AppData\Local\Temp\pip-install-t9ptlaxa\dlib_04710a2f6a364c8391ea5e7017c308fb\setup.py:72: DeprecationWarning: Use shutil.which instead of find_executable _cmake_path = find_executable("cmake") running bdist_wheel running build Detected Python architecture: 64bit Detected platform: win32 Configuring cmake ... D:\Anaconda\Lib\subprocess.py:1029: RuntimeWarning: line buffering (buffering=1) isn't supported in binary mode, the default buffer size will be used self.stdout = io.open(c2pread, 'rb', bufsize) Traceback (most recent call last): File "<string>", line 2, in <module> exec(compile(''' ~~~~^^^^^^^^^^^^ # This is <pip-setuptools-caller> -- a caller that pip uses to run setup.py ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ...<32 lines>... exec(compile(setup_py_code, filename, "exec")) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ''' % ('C:\\Users\\XC\\AppData\\Local\\Temp\\pip-install-t9ptlaxa\\dlib_04710a2f6a364c8391ea5e7017c308fb\\setup.py',), "<pip-setuptools-caller>", "exec")) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "<pip-setuptools-caller>", line 35, in <module> File "C:\Users\XC\AppData\Local\Temp\pip-install-t9ptlaxa\dlib_04710a2f6a364c8391ea5e7017c308fb\setup.py", line 616, in <module> setup( ~~~~~^ name='dlib', ^^^^^^^^^^^^ ...<40 lines>... ], ^^ ) ^ File "D:\Anaconda\Lib\site-packages\setuptools\__init__.py", line 108, in setup return distutils.core.setup(**attrs) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^ File "D:\Anaconda\Lib\site-packages\setuptools\_distutils\core.py", line 184, in setup return run_commands(dist) File "D:\Anaconda\Lib\site-packages\setuptools\_distutils\core.py", line 200, in run_commands dist.run_commands() ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^ File "D:\Anaconda\Lib\site-packages\setuptools\_distutils\dist.py", line 970, in run_commands self.run_command(cmd) ~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^ File "D:\Anaconda\Lib\site-packages\setuptools\dist.py", line 945, in run_command super().run_command(command) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^ File "D:\Anaconda\Lib\site-packages\setuptools\_distutils\dist.py", line 989, in run_command cmd_obj.run() ~~~~~~~~~~~^^ File "D:\Anaconda\Lib\site-packages\setuptools\command\bdist_wheel.py", line 373, in run self.run_command("build") ~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^ File "D:\Anaconda\Lib\site-packages\setuptools\_distutils\cmd.py", line 316, in run_command self.distribution.run_command(command) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^ File "D:\Anaconda\Lib\site-packages\setuptools\dist.py", line 945, in run_command super().run_command(command) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^ File "D:\Anaconda\Lib\site-packages\setuptools\_distutils\dist.py", line 989, in run_command cmd_obj.run() ~~~~~~~~~~~^^ File "C:\Users\XC\AppData\Local\Temp\pip-install-t9ptlaxa\dlib_04710a2f6a364c8391ea5e7017c308fb\setup.py", line 410, in run self.build_dlib() ~~~~~~~~~~~~~~~^^ File "C:\Users\XC\AppData\Local\Temp\pip-install-t9ptlaxa\dlib_04710a2f6a364c8391ea5e7017c308fb\setup.py", line 567, in build_dlib if run_process(cmake_cmd): ~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\XC\AppData\Local\Temp\pip-install-t9ptlaxa\dlib_04710a2f6a364c8391ea5e7017c308fb\setup.py", line 303, in run_process while t.isAlive(): ^^^^^^^^^ AttributeError: 'Thread' object has no attribute 'isAlive'. Did you mean: 'is_alive'? [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for dlib Running setup.py clean for dlib Failed to build dlib ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (dlib)
时间: 2025-07-04 07:15:44 浏览: 18
从错误日志来看，`pip install dlib==19.7.0` 失败的核心原因是 **Python 3.9+ 中 `Thread.isAlive()` 方法已被弃用**（需替换为 `Thread.is_alive()`），而 `dlib-19.7.0` 的源码未适配这一变更。以下是详细解决方案：
---
### **解决方案**
#### 方法 1：修改源码后手动安装
1. **下载源码包**：
```bash
pip download dlib==19.7.0 --no-deps
```
解压生成的 `dlib-19.7.0.tar.gz` 文件。
2. **修改 `setup.py`**：
- 找到文件中的 `t.isAlive()`（约第 303 行），替换为 `t.is_alive()`。
- 同时修复 `SyntaxWarning`（可选）：
```python
# 将以下代码中的反斜杠转义替换为原始字符串或双反斜杠
major = re.findall(r"set\(CPACK_PACKAGE_VERSION_MAJOR.*\"(.*)\"", open('dlib/CMakeLists.txt').read())[0]
```
3. **本地安装**：
```bash
pip install /path/to/modified/dlib-19.7.0
```
#### 方法 2：使用更高版本的 `dlib`
直接安装兼容 Python 3.9+ 的版本（如 `19.24.0`）：
```bash
pip install dlib --upgrade
```
#### 方法 3：通过 Conda 安装（推荐）
Conda 的预编译包通常已解决兼容性问题：
```bash
conda install -c conda-forge dlib=19.7.0
```
#### 方法 4：降级 Python 版本
临时使用 Python 3.8（`dlib-19.7.0` 官方支持的最高版本）：
```bash
conda create -n py38 python=3.8
conda activate py38
pip install dlib==19.7.0
```
---
### **关键错误分析**
1. **`Thread.isAlive()` 问题**：
- Python 3.9+ 移除了 `threading.Thread.isAlive()`，需改用 `is_alive()`。
- 这是 `dlib-19.7.0` 的遗留代码缺陷。
2. **CMake 配置警告**：
- 日志中 `Configuring cmake ...` 后的错误表明 CMake 未正确安装或未加入系统路径。
3. **`SyntaxWarning`**：
- 源码中的正则表达式使用了无效的转义序列（如 `\(`），虽不影响运行但需修复。
---
### **附加建议**
- **安装 CMake**：确保系统已安装 CMake 并添加到环境变量：
```bash
conda install -c conda-forge cmake
```
- **启用 Pip 的 PEP 517 构建**（可能绕过部分问题）：
```bash
pip install dlib==19.7.0 --use-pep517
```
---
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Mockingbird v2：PocketMine-MP新防作弊机制详解
标题和描述中所涉及的知识点如下：
1. Mockingbird反作弊系统：
Mockingbird是一个正在开发中的反作弊系统，专门针对PocketMine-MP服务器。PocketMine-MP是Minecraft Pocket Edition（Minecraft PE）的一个服务器软件，允许玩家在移动平台上共同游戏。随着游戏的普及，作弊问题也随之而来，因此Mockingbird的出现正是为了应对这种情况。
2. Mockingbird的版本迭代：
从描述中提到的“Mockingbird的v1变体”和“v2版本”的变化来看，Mockingbird正在经历持续的开发和改进过程。软件版本迭代是常见的开发实践，有助于修复已知问题，改善性能和用户体验，添加新功能等。
3. 服务器性能要求：
描述中强调了运行Mockingbird的服务器需要具备一定的性能，例如提及“WitherHosting的$ 1.25计划”，这暗示了反作弊系统对服务器资源的需求较高。这可能是因为反作弊机制需要频繁处理大量的数据和事件，以便及时检测和阻止作弊行为。
4. Waterdog问题：
Waterdog是另一种Minecraft服务器软件，特别适合 PocketMine-MP。描述中提到如果将Mockingbird和Waterdog结合使用可能会遇到问题，这可能是因为两者在某些机制上的不兼容或Mockingbird对Waterdog的特定实现尚未完全优化。
5. GitHub使用及问题反馈：
作者鼓励用户通过GitHub问题跟踪系统来报告问题、旁路和功能建议。这是一个公共代码托管平台，广泛用于开源项目协作，便于开发者和用户进行沟通和问题管理。作者还提到请用户在GitHub上发布问题而不是在评论区留下不好的评论，这体现了良好的社区维护和用户交流的实践。
6. 软件标签：
“pocketmine”和“anticheat”（反作弊）作为标签，说明Mockingbird是一个特别为PocketMine-MP平台开发的反作弊软件。而“PHP”则可能指的是Mockingbird的开发语言，虽然这个信息与常见的Java或C++等开发Minecraft相关软件的语言不同，但并不排除使用PHP进行服务器端开发的可能性，尤其是对于处理动态网页、服务器端脚本等场景。
7. 压缩包文件：
“Mockingbird-stable”是一个文件名称，很可能表示这是一个包含最新稳定版Mockingbird反作弊系统的压缩包。通常，这样的文件名中包含“stable”意味着这是一个经过充分测试且推荐用于生产环境的版本。
8. 社区协作和用户参与：
特别感谢部分提到了shur，这可能是对某位贡献者或社区成员的感激之情。这种感谢表明了软件开发不仅是开发者个人的劳动成果，同时也依赖于社区的支持和参与，包括提供反馈、报告问题、贡献代码和文档等。
总结以上内容，我们可以看到Mockingbird作为一款反作弊系统，其开发和维护需要依赖于社区的广泛参与和支持，同时还需要强大的服务器后端作为支撑。通过不断迭代更新版本，开发者希望解决现有问题，提高反作弊效率，并希望与社区保持良好的沟通，以持续优化产品。
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### 标题知识点
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**集中度措施**
集中度（Centralization）是衡量网络节点分布状况的指标，它反映了网络中节点之间的连接关系。在网络分析中，集中度常用于识别网络中的“枢纽”或“中心”节点。例如，通过计算网络的度中心度（degree centrality）可以了解节点与其他节点的直接连接数量；接近中心度（closeness centrality）衡量节点到网络中其他所有节点的平均距离；中介中心度（betweenness centrality）衡量节点在连接网络中其他节点对的最短路径上的出现频率。集中度高意味着节点在网络中处于重要位置，对信息的流动和控制具有较大影响力。
### 描述知识点
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Flask是一个轻量级的Web应用框架，它使用Python编程语言开发。它非常适合快速开发小型Web应用，以及作为微服务架构的一部分。Flask的一个核心特点是“微”，意味着它提供了基本的Web开发功能，同时保持了框架的小巧和灵活。Flask内置了开发服务器，支持Werkzeug WSGI工具包和Jinja2模板引擎，提供了RESTful请求分发和请求钩子等功能。
**应用布局**
一个典型的Flask应用会包含以下几个关键部分：
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- `templates/`：存放HTML模板文件，Flask将使用这些模板渲染最终的HTML页面。模板语言通常是Jinja2。
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**部署到Heroku**
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### 标签知识点
**HTML**
HTML（HyperText Markup Language，超文本标记语言）是用于创建网页和Web应用的标准标记语言。它定义了网页的结构和内容。HTML文件由一系列元素组成，这些元素通过标签（tags）来表示，如`<p>`代表段落，`<a>`代表链接，`<img>`代表图像等。HTML5是当前使用的最新版本，支持更多的特性，如离线存储、多媒体和图形等。
### 压缩包子文件的文件名称列表知识点
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这里的文件名称“IMproblem-using-AHP-and-centralisation-of-nodes-master”表明了一个GitHub仓库的名称，其中包含了源代码以及与项目相关的所有文件。从名称中可以看出，该仓库是关于如何结合AHP和节点集中度分析来解决IM问题的Flask应用程序。文件名中的“master”表明这是仓库的主分支（现在叫做main分支），它是项目最新的、可部署的代码版本。
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视