File "D:\anaconda\envs\license_plate_recognition\Lib\site-packages\cv2\__init__.py", line 11, in <module> import numpy File "D:\anaconda\envs\license_plate_recognition\Lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 139, in <module> from . import _distributor_init File "D:\anaconda\envs\license_plate_recognition\Lib\site-packages\numpy\_distributor_init.py", line 9, in <module> import glob File "D:\anaconda\Lib\glob.py", line 5, in <module> import re File "D:\anaconda\Lib\re\__init__.py", line 125, in <module> from . import _compiler, _parser File "D:\anaconda\Lib\re\_compiler.py", line 18, in <module> assert _sre.MAGIC == MAGIC, "SRE module mismatch" AssertionError: SRE module mismatch

### 关于 'SRE module mismatch' 错误的原因分析 'SRE module mismatch' 是一种常见的错误，通常发生在 Python 中导入某些库（如 `numpy` 或 `cv2`）时。这种错误的根本原因在于系统中存在多个不同版本的 `_sre.cpython-XXm.so` 文件[^1]。这些文件可能来自不同的 Python 安装环境或者第三方包管理工具。 当程序尝试加载某个模块时，如果检测到当前使用的 `_sre` 模块与预期不匹配，则会抛出此异常。具体来说： - **Python 版本冲突**：在同一环境中混用了不同版本的 Python 可执行文件及其对应的依赖项[^4]。 - **虚拟环境配置不当**：未正确隔离开发环境，导致全局安装的模块被优先加载而不是本地虚拟环境中的模块[^5]。 - **路径污染**：`.bashrc` 或其他 shell 配置文件中设置了可能导致路径混乱的变量。 --- ### 解决方案 #### 方法一：检查并清理多余版本的 SRE 模块 确认是否存在多份 `_sre.cpython-XXm.so` 文件，并删除不必要的副本。可以通过以下命令定位它们的位置： ```bash find /usr -name "_sre*.so" ``` 对于发现的重复文件，保留属于目标 Python 版本的那一份，其余全部移除或重命名以便备份。 #### 方法二：验证 Python 和 pip 是否一致 确保所用的 `pip` 命令对应的是期望的 Python 版本。可以运行如下指令来核实两者关联关系是否正常： ```bash which python which pip python -m ensurepip --upgrade ``` 必要时重新指定特定版本的 pip 来更新所需软件包，例如针对 Python 3.6 使用 `pip3.6 install ...` 而不是通用形式。 #### 方法三：重建虚拟环境 创建一个新的干净虚拟环境有助于排除因先前操作失误引发的各种潜在隐患。步骤如下所示： ```bash virtualenv my_new_env source my_new_env/bin/activate pip install numpy opencv-python ``` 激活后的环境中仅需关注新下载的内容而无需顾虑旧有干扰因素的影响。 #### 方法四：调整 Shell 初始化脚本设置 如果有手动编辑过 `.bashrc`, 则应仔细审查其中涉及 PATH 修改的部分以防引入意外后果。比如下面这段代码片段可能会引起问题除非确实需要切换至特殊编译版解释器: ```bash export PATH=/opt/python/custom-version/bin:$PATH module load apps/python/3.x.y/gnu ``` 建议恢复默认状态后再单独测试各个功能组件能否独立运作良好。 --- ### 示例代码展示如何安全卸载再重装相关依赖 假设已经进入正确的项目工作区并且启用了适当配置好的 virtualenv 后可按照下述方式处理现有状况: ```python import sys print(sys.executable) # 确认正在调用哪个具体的 python binary !{sys.executable} -m pip uninstall numpy opencv-python -y !{sys.executable} -m pip cache purge !{sys.executable} -m pip install numpy==latest_version opencv-python==compatible_version ``` 上述过程强制清除了之前有问题的数据结构定义同时也替换了最新稳定发行版本从而减少再次遭遇同类事件的可能性[^3]. ---