_ME19242/python38.dll

时间: 2024-08-15 13:06:25 浏览: 49
`python38.dll`是一个与Python 3.8版本相关的动态链接库文件。在Windows操作系统上,DLL(Dynamic Link Library)文件是用来存储可共享的、跨应用程序使用的代码库的二进制文件。当您安装了Python 3.8及其集成环境(如Anaconda或PyCharm等IDE)时,系统会自动将相应的`python38.dll`文件放置到适当的位置,通常是Windows系统目录下(例如:%SystemRoot%\SysWOW64 或 %SystemRoot%\System32)。 `python38.dll`的作用在于提供Python解释器核心功能的一个部分支持,包括但不限于内存管理、线程支持、异常处理以及与外部C/C++代码交互等功能。由于Python是一种解释型语言,它需要依赖于底层的操作系统服务来运行某些系统级功能,而这些功能往往是由这类动态链接库提供的。 请注意,如果您需要运行Python脚本或使用特定的Python模块,确保您的计算机上有对应的Python版本,并且其必要的DLL文件(比如`python38.dll`)也已存在于适当的路径中。对于较新的系统和环境配置,`python38.dll`可能会与其他更现代的文件名(如`python310.dll`等)一起存在,这取决于您安装的是Python的哪个版本。 -
相关问题

error: attempt to use unversioned python, define %__python to /usr/bin/python2 or /usr/bin/python3 explicitly error: line 59: rm $RPM_BUILD_ROOT%{python_sitearch}/gtksourceview2.la

这看起来像是一个错误的命令行输出,可能是在执行一个 RPM 构建过程中出现的。它表明某个程序尝试使用未经版本控制的 Python,因此需要明确指定要使用的 Python 版本。具体来说,可以通过定义 %__python 宏来明确指定要使用的 Python 二进制文件的路径,例如: %define __python /usr/bin/python3 这将定义一个名为 %__python 的宏,将其设置为 /usr/bin/python3。这样,在 RPM 构建过程中使用 Python 时,就会使用指定的 Python 二进制文件。请注意,此示例假定您想要使用 Python 3。如果您想使用 Python 2,则应将路径更改为 /usr/bin/python2。

/home/jenkins/workspace/custom/Single_Cproject/PYTHON_testPytest/Single_C python 3 处理该路径后 为 /home/jenkins/workspace/custom/Single_Cproject/PYTHON_testPytest 不使用os.path.dirname 还可以使用什么方法

除了使用 `os.path.dirname()` 函数外,你还可以使用字符串的拆分操作来处理路径。在 Python 3 中,你可以使用 `split()` 方法来拆分字符串。 以下是使用字符串拆分操作来处理路径的示例代码: ```python app_root = "/home/jenkins/workspace/custom/Single_Cproject/PYTHON_testPytest/Single_C" split_path = app_root.split("/") processed_path = "/".join(split_path[:-1]) print(processed_path) ``` 运行这段代码后,会输出 `/home/jenkins/workspace/custom/Single_Cproject/PYTHON_testPytest`,即处理后的路径。 这段代码首先使用 `split("/")` 方法将路径字符串拆分成一个列表。然后,通过切片操作 `[:-1]` 取出除最后一个元素外的所有元素。最后,使用 `"/".join()` 方法将列表中的元素重新连接为一个字符串。 你可以根据需要将这段代码应用到你的 Python 3 程序中。如果还有其他问题,请随时提问。

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# Byte-compiled / optimized / DLL files __pycache__/ *.py[cod] *$py.class # C extensions *.so # Distribution / packaging .Python build/ develop-eggs/ dist/ downloads/ eggs/ .eggs/ lib/ lib64/ parts/ sdist/ var/ wheels/ pip-wheel-metadata/ share/python-wheels/ *.egg-info/ .installed.cfg *.egg MANIFEST # PyInstaller # Usually these files are written by a python script from a template # before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it. *.manifest *.spec # Installer logs pip-log.txt pip-delete-this-directory.txt # Unit test / coverage reports htmlcov/ .tox/ .nox/ .coverage .coverage.* .cache nosetests.xml coverage.xml *.cover *.py,cover .hypothesis/ .pytest_cache/ # Translations *.mo *.pot # Django stuff: *.log local_settings.py db.sqlite3 db.sqlite3-journal # Flask stuff: instance/ .webassets-cache # Scrapy stuff: .scrapy # Sphinx documentation docs/_build/ # PyBuilder target/ # Jupyter Notebook .ipynb_checkpoints # IPython profile_default/ ipython_config.py # pyenv .python-version # pipenv # According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control. # However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies # having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not # install all needed dependencies. #Pipfile.lock # PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow __pypackages__/ # Celery stuff celerybeat-schedule celerybeat.pid # SageMath parsed files *.sage.py # Environments .env .venv env/ venv/ ENV/ env.bak/ venv.bak/ # Spyder project settings .spyderproject .spyproject # Rope project settings .ropeproject # mkdocs documentation /site # mypy .mypy_cache/ .dmypy.json dmypy.json # Pyre type checker .pyre/

>> %Run first2.py Traceback (most recent call last): File "/home/pi/Desktop/first2.py", line 74, in <module> model.load_state_dict(torch.load(r"/home/pi/Desktop/epoch50.pkl"))#模型位置 File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 592, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 851, in _load result = unpickler.load() File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 843, in persistent_load load_tensor(data_type, size, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 832, in load_tensor loaded_storages[key] = restore_location(storage, location) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 151, in _cuda_deserialize device = validate_cuda_device(location) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 135, in validate_cuda_device raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA ' RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.

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