我正在设置一个单独的工作环境。但是，每当我尝试运行spyder时，我收到以下错误：
/Users/user/anaconda3/envs/myenv/bin/pythonw: line 3: 84700 Segmentation fault: 11 /Users/user/anaconda3/envs/myenv/python.app/Contents/MacOS/python "$@"我不知道这是什么意思。我使用的命令是：
conda create -n myenv python
conda activate myenv
conda config --add channels conda-forge
conda install -c conda-forge spyder
spyder我安装了anaconda navigator，spyder在根环境下运行良好，每次运行它时我都会收到“link image 0 hasn 't been detected！”的语句。
我一直使用spyder和anaconda，以前从未遇到过这些问题
1条答案
按热度按时间xdnvmnnf1#
这个问题我已经处理了好几个星期，花了很多天试图修复它，在我尝试的无数次操作中，我终于让spyder成功地从它自己的conda环境中运行，而没有抛出你提到的分段错误。
在macOS 10.14.6上全新安装anaconda3后，我从命令行创建了一个conda环境，如图所示：
conda create -n myenv pythonconda activate myenvconda创建-n myenv Python
spyder"，则无需将 "python" 作为软件包包括在内，除非您希望具有特定版本。例如，"python=2.7.9" 或 "python=3.10.*"。否则，python将在创建环境时自动添加。*接下来，
conda配置--添加通道conda-forge
而不是设置conda配置使用conda-forge通道，也不是在安装spyder到你的conda环境中时将它作为一个通道，简单地安装spyder使用virgin（未修改的）默认通道配置，只需键入：
conda install spyder现在，当您在活动环境中从命令行运行
spyder时，它应该按预期打开。如前所述，您可以在创建环境的过程中安装spyder：
conda create -n myenv spyder然后，您可以激活环境来测试所有内容：
conda activate myenvspyder-c conda-forge* 频道，但我删除了这个条目，以避免分割错误。我怀疑尽管conda-forge的社区存储库保持最新的版本，但在创建新的本地环境时仍有冲突没有解决。*此外，您可能会注意到，上述方法安装了spyder 5.3.3版和spyder-kernels 2.3.3版，这两个版本都不是最新的，您可以通过从命令行运行
conda list，然后搜索相应的条目来检查这一点。然而，如果你试图通过调用
conda update spyder来更新spyder，系统会告诉你所有的软件包当前都已安装，这是因为virgin频道默认的是查看anaconda库。不是康达福吉我现在的建议是不是尝试在你的conda环境中更新spyder，因为它将更新其他软件包作为依赖项，这将导致破坏应用程序再一次。如果你好奇的话，要根据我上面描述的过程获得最新版本的spyder，可以按如下方式设置频道：
conda update spyder -c conda-forge。根据您的操作系统，这将安装spyder 5.4.1和spyder-kernels 2.4.1（截至2013年1月16日），但它也将删除和更新其他几个软件包，因此导致兼容性问题。我的主要收获是从安装代码行中删除
-c conda-forge，以防止使用 * conda * 时出现分段错误。其他一切都取决于用户。使用pip、brew或任何其他方法进行安装是可以自由选择的，但也可能会给已经沮丧的用户带来更多的麻烦。如果您在创建环境时运行
conda create -n myenv spyder，或者在创建环境后运行conda install spyder，pyqt和qtpy包会与spyder一起安装，因为它们是依赖项，并且不是明确需要的（除非指定特定版本）。如果您运行pip install spyder，pyqt5和qtpy包会被安装。（截至2013年1月16日）根据文档，使用pip在conda环境中安装软件包是为有经验的用户保留的，这一警告的一个重要原因是因为pip和conda不通信，所以如果用户不知道发生了什么，软件包的版本和依赖关系可能会变得不兼容，还应该指出，如果使用pip，通常应该在安装具有PIP的包之前安装所有期望的Conda包。问题通常在更新时出现，或者在pip之后用conda安装。当这变得必要时，一般的建议是重新开始，在新的环境中安装新的包以及更新的版本。