[root@192 Python-3.7.0]# yum clean all File "/usr/bin/yum", line 30 except KeyboardInterrupt, e: ^ SyntaxError: invalid syntax

根据您提供的错误信息，看起来您正在尝试使用 `yum` 命令进行清理操作。然而，这个错误是由于使用了 Python 2.x 的语法导致的，而您所在的环境中可能使用的是 Python 3.x。

在 Python 3.x 中，`except` 语句的语法有所不同，应该使用 `as` 关键字来捕获异常，并且不再支持使用逗号分隔多个异常。

要解决这个问题，您可以尝试以下方法之一：

1. 使用 `yum` 命令的正确语法。例如：

yum clean all

2. 如果您确实需要在 Python 环境中执行某些操作，可以确认您的环境是否正确配置。您可以尝试使用 `python3` 命令来运行 Python 3.x 版本，而不是使用 `python` 命令。

请注意，这只是一个根据提供的错误信息推测的解决方案。如果问题仍然存在或者您有其他相关信息，请提供更多细节以便我能够更准确地帮助您解决问题。

相关问题

[root@test-01 Python-3.7.0]# python3 -V python3: error while loading shared libraries: libpython3.7m.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory [root@test-01 Python-3.7.0]# pip3 -V /usr/local/python3/bin/python3.7: error while loading shared libraries: libpython3.7m.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory

根据错误信息显示，你的Python安装缺少名为`libpython3.7m.so.1.0`的共享库文件。这可能是由于缺少依赖项或安装过程中出现了问题所致。

你可以尝试以下解决方法：

1. 检查你的Python安装是否完整：确保你已经正确地安装了Python，并且安装过程没有出现错误。

2. 确认依赖关系：检查你的系统是否缺少Python所需的依赖项。你可以尝试使用以下命令来安装缺失的依赖项：

sudo apt-get install libpython3.7-dev

这将安装Python 3.7开发库，其中包括`libpython3.7m.so.1.0`共享库文件。

3. 配置LD_LIBRARY_PATH环境变量：如果依赖项已经安装，但系统仍然无法找到共享库文件，你可以尝试配置`LD_LIBRARY_PATH`环境变量。在终端中运行以下命令：

export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/python3/lib:$LD_LIBRARY_PATH"

确保将`/usr/local/python3/lib`替换为你的Python库所在的路径。

如果问题仍然存在，请尝试重新安装Python，并确保按照正确的步骤进行安装。你也可以尝试使用其他Python版本，或者在其他平台上进行打包。

希望这能帮助你解决问题！如果你有任何其他问题，请随时提问。

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/DELL/Desktop/python_flask-dc/python_flask/bpnn_tf.py", line 106, in <module> last_three = column.str[-3:] File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5137, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\pandas\core\accessor.py", line 187, in __get__ accessor_obj = self._accessor(obj) File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\pandas\core\strings.py", line 2100, in __init__ self._inferred_dtype = self._validate(data) File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\pandas\core\strings.py", line 2157, in _validate raise AttributeError("Can only use .str accessor with string values!") AttributeError: Can only use .str accessor with string values!Traceback (most recent call last): File "C:/Users/DELL/Desktop/python_flask-dc/python_flask/bpnn_tf.py", line 106, in <module> last_three = column.str[-3:] File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5137, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\pandas\core\accessor.py", line 187, in __get__ accessor_obj = self._accessor(obj) File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\pandas\core\strings.py", line 2100, in __init__ self._inferred_dtype = self._validate(data) File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\pandas\core\strings.py", line 2157, in _validate raise AttributeError("Can only use .str accessor with string values!") AttributeError: Can only use .str accessor with string values!

这个错误信息是由于你使用了`pandas`库中的`str`属性，但是该属性只能用于字符串类型的数据，而你传入的数据类型不是字符串类型，导致报错。

解决方法：

1. 检查你传入的数据类型是否正确。如果不是字符串类型，则需要将其转换为字符串类型。

2. 如果你的数据类型是`pandas`的`Series`类型，可以使用`astype()`函数将其转换为字符串类型，例如：

import pandas as pd

# 将数字类型的Series转换为字符串类型
s = pd.Series([1, 2, 3])
s = s.astype(str)

3. 如果你的数据类型是`pandas`的`DataFrame`类型，可以使用`apply()`函数将其每一列转换为字符串类型，例如：

import pandas as pd

# 将数字类型的DataFrame每一列转换为字符串类型
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.apply(lambda x: x.astype(str))

4. 如果你的数据类型是列表类型，则可以使用列表推导式将其转换为字符串类型，例如：

# 将数字类型的列表转换为字符串类型
a = [1, 2, 3]
a = [str(i) for i in a]