Проблемы с настройкой работы datalad в ноутбуке Juypter lab?
Я не могу заставить datalad работать в записной книжке python jupyter lab, но он отлично работает в обычном терминале. Есть ли что-то, что мне нужно сделать специально для интеграции datalad с ноутбуками Jupyter? Я установил на основе справочника Datalad: http://handbook.datalad.org/en/latest/intro/installation.html#install . Вот некоторые особенности:
Технические характеристики машины: macOS Mojave 10.14.6, Python 3.8.5
Не получится использовать! для установки с помощью терминала оболочки, но работал в приложении терминала. Вот пример терминала jupyter, когда я пытаюсь использовать data lad :! Datalad status --annex all; дает следующую ошибку: [ОШИБКА] git-приложение версии>= 7.20190503 отсутствует. Посетите http://handbook.datalad.org/r.html?install, чтобы узнать, как установить DataLad и git-app. [applicationrepo.py:_check_git_annex_version:555] (MissingExternalDependency)
Я попытался установить pip install в jupyter (pip install datalad), и он дал мне это предупреждение, но в остальном все прошло нормально: ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: каталог '/Users / eprzysinda / Library / Caches / pip' или его родительский каталог не принадлежит или не принадлежит не доступен для записи текущему пользователю. Кеш отключен. Проверьте разрешения и владельца этого каталога. При выполнении pip с помощью sudo вам может понадобиться флаг sudo -H.
Когда я пытаюсь импортировать datalad.api, я получаю очень длинную ошибку времени выполнения, но начинается с этого:
*/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/datalad/__init__.py in <module>
46
47 from .config import ConfigManager
---> 48 cfg = ConfigManager()
49
50 from .log import lgr
```*
Let me know if anyone has any ideas on this. I'm new to python and jupyter lab, so it's very possible I'm missing something obvious.
Thank you!
~Emily
2 ответа
Я отправил решение этого вопроса на Jupyter дискурсе форуме здесь , что включает в себя импортирование
nest_asyncioи примените его перед импортом datalad в соответствии с предложением здесь .
В будущем, если вы собираетесь попросить о помощи несколько сообществ, пожалуйста, дайте ссылку на свои сообщения. Наличие нескольких групп, работающих над вашей проблемой, просто разделяет ресурсы и потенциально удваивает усилия всех участников. Это также потенциально фрагментирует путь к поиску решения для тех, у кого такая же проблема, потому что они не понимают, что ответ может быть где-то еще.
Fwiw: Текущая основная ветвь Datalad (которая в конечном итоге будет выпущена как 0.15.0) заменила имплантацию asyncio бегуна и должна работать в jupyterlab и т. Д. Без каких-либо обходных путей.