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### Catkin 构建时因缺少 `empy` 模块导致 CMake 错误的解决方案 当在 ROS Noetic 中使用 Catkin 工具进行构建时，如果遇到类似于 `CMake Error at /opt/ros/noetic/share/catkin/cmake/empy.cmake:30 (message)` 的错误，通常是因为 Python 环境配置不正确或者缺失必要的依赖项 `python3-empy`。 #### 问题分析 此错误的根本原因可能是以下两种情况之一： 1. **Python 版本冲突**：Catkin 默认可能尝试调用 Anaconda 下的 Python 解释器而不是系统的默认解释器。这可能导致路径或模块解析失败。 2. **缺少必要模块**：如果没有安装 `python3-empy` 或者其未被正确识别，则会引发该错误。 --- #### 解决方法 ##### 方法一：安装 `python3-empy` 确保系统已安装 `python3-empy` 模块。可以通过以下命令完成安装： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install python3-empy ``` 这条命令会在 Ubuntu 系统中安装适用于 Python 3 的 `empy` 模块[^1]。 ##### 方法二：指定 Python 可执行文件路径 为了防止 Catkin 使用 Anaconda 提供的 Python 而非系统自带的 Python，可以在构建过程中显式指定使用的 Python 执行程序。通过运行以下命令实现这一点： ```bash catkin_make -DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 ``` 这一操作强制指定了 `/usr/bin/python3` 作为 Python 解析器的位置，从而避免了潜在的环境干扰[^1]。 ##### 方法三：清理并重新构建工作空间 有时旧的缓存数据可能会引起不必要的麻烦。因此，在应用上述更改之后，建议先清除之前的构建产物再重新构建整个项目： ```bash cd ~/catkin_ws/ rm -rf build devel source /opt/ros/noetic/setup.bash catkin_make -DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 ``` 以上步骤可以有效移除任何残留的数据，并基于新的设置重建工程结构[^1]。 ##### 方法四：切换到 `catkin_tools` 对于更复杂的项目管理需求，推荐考虑迁移到 `catkin_tools` 来代替传统的 `catkin_make` 命令集。它提供了更为灵活的工作流选项以及更好的隔离机制来处理不同虚拟环境中存在的差异性问题。启动方式如下所示： ```bash pip3 install --upgrade catkin-tools catkin clean catkin config --cmake-args -DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 catkin build ``` 这里同样强调了对特定 Python 实例的选择支持，同时利用现代化工具链提升开发效率和稳定性。 --- ### 总结 综上所述，针对由 `empy` 缺失所引起的 CMake 配置阶段报错现象，主要应关注于确认基础软件包是否齐全以及调整实际参与运算过程中的脚本引擎指向位置两项核心要素之上加以应对措施实施即可恢复正常运作状态。 ---

<think>嗯，用户遇到了一个Python脚本运行时出现的PermissionError，具体是在使用multiprocessing.Pool时发生的。首先，我需要理清楚错误发生的位置和可能的原因。 错误信息显示在创建Pool时，尝试设置队列的过程中，获取锁的时候权限被拒绝。这通常和系统的资源限制有关，比如进程间通信（IPC）的权限问题。可能的原因有几个： 1. **文件描述符限制**：系统允许打开的文件描述符数量不足，导致无法创建足够的进程间通信所需的资源。multiprocessing模块在创建进程池时会使用大量的文件描述符，尤其是在进程数较多的情况下（比如用户设置的workers=64）。如果系统的ulimit设置较低，可能会触发这个问题。 2. **临时目录权限问题**：multiprocessing模块在Linux下默认使用/tmp目录来存放共享内存对象。如果该目录的权限被修改，或者当前用户没有写入权限，就会导致创建锁文件时失败。 3. **SELinux或AppArmor策略限制**：某些安全模块可能会限制进程创建子进程或访问共享内存，导致权限错误。 接下来，我需要验证这些可能性。首先检查文件描述符的限制。用户可以使用`ulimit -n`查看当前设置。如果数值较低（比如默认的1024），当进程数较多时，每个进程需要多个文件描述符，可能会超过限制。这时候需要调高ulimit值，比如设置为65536，或者在代码中减少workers的数量。 然后是检查/tmp目录的权限。确保用户有读写权限，并且有足够的空间。如果有问题，可以尝试设置环境变量`export TMPDIR=/另一个有权限的目录`，让multiprocessing使用其他目录。 如果安全模块的问题，可能需要暂时禁用SELinux或AppArmor来测试，但生产环境中需谨慎处理。 另外，用户代码中使用了workers=64，可能过高的并发数导致资源不足。建议适当减少workers数量，比如改为CPU核心数的两倍左右，或者根据系统资源调整。 可能的解决方案包括：调整ulimit、更换临时目录、减少并发进程数、检查安全策略。用户需要根据具体情况逐一排查。此外，建议用户检查代码中是否有其他地方导致权限问题，比如访问特定文件或目录时的权限不足，但根据错误堆栈，问题更可能出在进程创建本身而非文件访问。</think>这个错误提示表明你的Python脚本在尝试创建多进程池时遇到了权限问题。以下是分步排查和解决方案： **错误分析：** ```python PermissionError: [Errno 13] Permission denied ``` 出现在创建`multiprocessing.Pool`时，具体是在初始化进程间通信队列的锁文件时失败。常见于Linux系统对进程间通信(IPC)资源的限制。 **解决方案：** 1. **降低并发进程数** ```python # 将workers=64改为更小的数值（根据CPU核心数调整） process_nested_folders(PDF_FOLDER, OUTPUT_DIR, workers=8, max_depth=2) ``` 原理：每个进程需要占用文件描述符，默认系统限制可能导致资源耗尽 2. **临时调整系统限制** ```bash # 临时提高用户进程数限制（需管理员权限） ulimit -n 65535 # 或者修改/etc/security/limits.conf永久生效 * soft nofile 65535 * hard nofile 65535 ``` 3. **指定临时目录路径** ```bash # 在运行脚本前设置环境变量 export TMPDIR=/your/custom/tmp ``` 确保目标目录有写入权限，用于存放进程间通信的共享内存文件 4. **检查SELinux状态** ```bash # 临时禁用SELinux（需谨慎） sudo setenforce 0 ``` **补充建议：** - 检查`/tmp`目录权限：`ls -ld /tmp` 应显示drwxrwxrwt权限 - 监控系统资源使用：`watch -n 1 'lsof | wc -l'` 查看文件描述符使用情况 - 考虑改用`ThreadPool`替代`ProcessPool`（但受GIL限制） 建议从降低并发数开始测试，逐步排查系统资源限制问题。如果处理的是I/O密集型任务，适当减少进程数反而可能提升整体性能。