解决报错: × Preparing metadata (pyproject.toml) did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [19 lines of output] + /root/miniconda3/envs/aiagent/bin/python3.12 /tmp/pip-install-2ol9fl9j/numpy_3abedf8728414f3e9fe0b67bf15cd266/vendored-meson/meson/meson.py setup /tmp/pip-install-2ol9fl9j/numpy_3abedf8728414f3e9fe0b67bf15cd266 /tmp/pip-install-2ol9fl9j/numpy_3abedf8728414f3e9fe0b67bf15cd266/.mesonpy-3tr7o3wk -Dbuildtype=release -Db_ndebug=if-release -Db_vscrt=md --native-file=/tmp/pip-install-2ol9fl9j/numpy_3abedf8728414f3e9fe0b67bf15cd266/.mesonpy-3tr7o3wk/meson-python-native-file.ini The Meson build system Version: 1.6.1 Source dir: /tmp/pip-install-2ol9fl9j/numpy_3abedf8728414f3e9fe0b67bf15cd266 Build dir: /tmp/pip-install-2ol9fl9j/numpy_3abedf8728414f3e9fe0b67bf15cd266/.mesonpy-3tr7o3wk Build type: native build Project name: NumPy Project version: 2.3.2 C compiler for the host machine: cc (gcc 4.8.5 "cc (GCC) 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-44)") C linker for the host machine: cc ld.bfd 2.27-44 C++ compiler for the host machine: c++ (gcc 4.8.5 "c++ (GCC) 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-44)") C++ linker for the host machine: c++ ld.bfd 2.27-44 Cython compiler for the host machine: cython (cython 3.1.3) Host machine cpu family: x86_64 Host machine cpu: x86_64

时间: 2025-09-03 15:23:24 AIGC 浏览: 18
`Preparing metadata (pyproject.toml) did not run successfully. exit code: 1` 报错通常表示在准备包元数据时出现了问题,构建 NumPy 2.3.2 时使用 Meson 1.6.1、C 编译器 gcc 4.8.5 和 Cython 3.1.3 可能会因为依赖缺失、版本不兼容等情况导致此错误。以下是一些可能的解决办法: #### 1. 确保依赖项已安装 构建 NumPy 通常需要一些系统级依赖,例如 BLAS 和 LAPACK 库,它们提供了线性代数的基本运算功能。可以使用系统包管理器来安装这些依赖。 ```bash # 对于基于 Debian 或 Ubuntu 的系统 sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev # 对于基于 Red Hat 或 CentOS 的系统 sudo yum install blas-devel lapack-devel ``` #### 2. 更新 Meson 和 Ninja Meson 是一个构建系统,Ninja 是一个快速的构建工具,确保它们是最新版本可能会解决一些兼容性问题。 ```bash pip install --upgrade meson ninja ``` #### 3. 检查 GCC 版本兼容性 gcc 4.8.5 可能对于 NumPy 2.3.2 来说版本过低,NumPy 可能需要更新的 GCC 版本来支持其新特性。可以尝试更新 GCC 到较新的版本。 ```bash # 对于基于 Debian 或 Ubuntu 的系统 sudo apt-get install build-essential # 对于基于 Red Hat 或 CentOS 的系统 sudo yum groupinstall "Development Tools" ``` #### 4. 检查 Cython 版本 确保 Cython 版本与 NumPy 兼容。虽然 Cython 3.1.3 通常是比较新的版本,但也可能存在兼容性问题。可以尝试安装指定版本的 Cython。 ```bash pip install Cython==<desired_version> ``` #### 5. 清理缓存并重新安装 有时候,缓存文件可能会导致构建问题。可以清理 pip 缓存并重新安装 NumPy。 ```bash pip cache purge pip install numpy==2.3.2 ``` #### 6. 查看详细错误日志 在安装命令中添加 `--verbose` 选项可以查看更详细的错误信息,帮助定位问题。 ```bash pip install --verbose numpy==2.3.2 ```
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