Building wheel for scikit-surprise (pyproject.toml) did not run successfully

当尝试为scikit-surprise库构建wheel（预打包的Python模块）时，如果操作失败，这通常意味着在安装过程中遇到了一些问题。可能是由于依赖项缺失、版本冲突、环境设置不当，或者是编码问题等。以下是几个可能的原因和解决步骤：

1. **检查依赖**：确认所有必需的构建工具如`setuptools`, `wheel`以及`numpy`和`scipy`（取决于sklearn-surprise的依赖）是否已正确安装，并且版本兼容。

   pip list | grep setuptools wheel numpy scipy

2. **清理并重建**：有时清除以前的build和dist文件夹可能会解决问题，然后再次尝试构建。

   rm -rf build dist *.egg-info
   python setup.py bdist_wheel

3. **环境变量**：确保你在虚拟环境中工作，如果没有，可能需要激活它，或配置正确的系统路径。

4. **更新包**：尝试更新所有包到最新版，有时候旧版本可能存在已知的问题。

5. **查看错误日志**：查找`setup.py bdist_wheel`命令的日志，通常会在当前目录的`log.txt`或其他类似文件中，那里会有更详细的错误信息。

6. **在线帮助**：如果以上都试过了还是无法解决，可以在GitHub上查找该库的issue页面，看看是否有其他人遇到相似问题并找到了解决方案。

相关问题

Could not build wheels for scikit-surprise, which is required to install pyproject.toml-based projects

这个错误通常是由于缺少编译环境或缺少相关依赖项导致的。您可以尝试安装Microsoft Visual C++ Build Tools和Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015、2017和2019，或者安装Anaconda并使用conda安装scikit-surprise。

ERROR: Could not build wheels for scikit-surprise, which is required to install pyproject.toml-based

这个错误提示表示在安装某个 Python 库时，需要用到 scikit-surprise 库，但是 scikit-surprise 库没有成功编译。解决这个问题可以尝试以下几个方法：

1. 确认已经安装了正确的编译工具（比如 gcc、g++）和依赖库（比如 numpy、cython）。可以使用 pip 安装它们，例如 pip install numpy cython。

2. 如果使用的是 Windows 系统，在安装 scikit-surprise 库之前需要先安装 Microsoft Visual C++ 14.0 或更高版本，可以在官网下载并安装。

3. 尝试使用 conda 安装 scikit-surprise，可以避免编译的问题。具体操作为在 Anaconda Prompt 或者终端中输入 conda install -c conda-forge scikit-surprise。

4. 如果以上方法都无法解决问题，可以尝试手动编译和安装 scikit-surprise 库。具体步骤可以参考官方文档 https://surprise.readthedocs.io/en/stable/installation.html#installation-from-sources。