PS D:\science research\deep learning\core codes and datas\rl_learning> pip list Package Version ------------------------- -------------- anyio 4.6.2.post1 argon2-cffi 23.1.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0 arrow 1.3.0 asttokens 2.4.1 async-lru 2.0.4 attrs 24.2.0 babel 2.16.0 beautifulsoup4 4.12.3 bleach 6.2.0 certifi 2024.8.30 cffi 1.17.1 charset-normalizer 3.4.0 colorama 0.4.6 comm 0.2.2 contourpy 1.3.1 cycler 0.12.1 debugpy 1.8.9 decorator 5.1.1 defusedxml 0.7.1 executing 2.1.0 fastjsonschema 2.20.0 fonttools 4.55.3 fqdn 1.5.1 h11 0.14.0 httpcore 1.0.7 httpx 0.27.2 idna 3.10 imageio 2.36.1 imageio-ffmpeg 0.5.1 ipykernel 6.29.5 ipython 8.29.0 ipywidgets 8.1.5 isoduration 20.11.0 jedi 0.19.2 Jinja2 3.1.4 json5 0.9.28 jsonpointer 3.0.0 jsonschema 4.23.0 jsonschema-specifications 2024.10.1 jupyter 1.1.1 jupyter_client 8.6.3 jupyter-console 6.6.3 jupyter_core 5.7.2 jupyter-events 0.10.0 jupyter-lsp 2.2.5 jupyter_server 2.14.2 jupyter_server_terminals 0.5.3 jupyterlab 4.2.6 jupyterlab_pygments 0.3.0 jupyterlab_server 2.27.3 jupyterlab_widgets 3.0.13 kiwisolver 1.4.7 MarkupSafe 3.0.2 matplotlib 3.10.0 matplotlib-inline 0.1.7 mistune 3.0.2 nbclient 0.10.0 nbconvert 7.16.4 nbformat 5.10.4 nest-asyncio 1.6.0 notebook 7.2.2 notebook_shim 0.2.4 numpy 2.1.3 overrides 7.7.0 packaging 24.2 pandas 2.2.3 pandocfilters 1.5.1 parso 0.8.4 pillow 11.0.0 pip 24.3.1 platformdirs 4.3.6 prometheus_client 0.21.0 prompt_toolkit 3.0.48 psutil 6.1.0 pure_eval 0.2.3 pycparser 2.22 Pygments 2.18.0 pyparsing 3.2.0 python-dateutil 2.9.0.post0 python-json-logger 2.0.7 pytz 2024.2 pywin32 308 pywinpty 2.0.14 PyYAML 6.0.2 pyzmq 26.2.0 referencing 0.35.1 requests 2.32.3 rfc3339-validator 0.1.4 rfc3986-validator 0.1.1 rpds-py 0.21.0 Send2Trash 1.8.3 setuptools 75.6.0 six 1.16.0 sniffio 1.3.1 soupsieve 2.6 terminado 0.18.1 tinycss2 1.4.0 tornado 6.4.2 traitlets 5.14.3 types-python-dateutil 2.9.0.20241003 tzdata 2024.2 uri-template 1.3.0 urllib3 2.2.3 wcwidth 0.2.13 webcolors 24.11.1 webencodings 0.5.1 websocket-client 1.8.0 widgetsnbextension 4.0.13 PS D:\science research\deep learning\core codes and datas\rl_learning> pip install gym==0.18.3 Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Collecting gym==0.18.3 Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/1a/db/816fd52c0c196b6799e89d1f65b6c74fead2707cf7d447f3f354edfa7a44/gym-0.18.3.tar.gz (1.6 MB) Installing build dependencies ... done Getting requirements to build wheel ... error error: subprocess-exited-with-error × Getting requirements to build wheel did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [3 lines of output] C:\Users\Zhang\AppData\Local\Temp\pip-build-env-ugk09oli\overlay\Lib\site-packages\setuptools\_distutils\dist.py:289: UserWarning: Unknown distribution option: 'tests_require' warnings.warn(msg) error in gym setup command: 'extras_require' must be a dictionary whose values are strings or lists of strings containing valid project/version requirement specifiers. [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. [notice] A new release of pip is available: 24.3.1 -> 25.1.1 [notice] To update, run: python.exe -m pip install --upgrade pip error: subprocess-exited-with-error × Getting requirements to build wheel did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> See above for output. note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
时间: 2025-07-21 15:57:20 浏览: 3
<think>我们正在尝试安装gym==0.18.3，但遇到了构建错误，错误信息涉及`extras_require`格式问题。根据引用[1][2][3][4]，我们可以总结出以下关键点：
1. 问题可能由setuptools版本过高引起（引用[1]和[3]）
2. 解决方案是降低setuptools和wheel的版本（引用[1]和[3]）
3. 引用[4]直接指出错误是`error in gym setup command: 'extras_require' must be a dictionary whose values are strings or lists of strings ...`，这进一步证实了setuptools版本兼容性问题。
因此，解决步骤为：
步骤1：降低setuptools版本至63.2.0（引用[1]建议）或兼容版本
步骤2：降低wheel版本至0.37.0（引用[3]建议）
步骤3：安装gym==0.18.3
具体命令如下：</think>### 解决 `pip install gym==0.18.3` 的 `extras_require` 错误
#### 问题原因
该错误是由于 **setuptools 和 wheel 版本过高**与旧版 gym 0.18.3 不兼容导致。当 `extras_require` 配置不符合新版 setuptools 的格式要求时，会触发此错误[^1][^3][^4]。
$$
\text{错误根源} = \begin{cases}
\text{setuptools 版本} \geq 64.0.0 \\
\text{wheel 版本} \geq 0.38.0
\end{cases}
$$
---
### 解决方案（逐步操作）
#### 1️⃣ **降级 setuptools 和 wheel**
```bash
# 降级 setuptools 到兼容版本
pip install setuptools==63.2.0
# 降级 wheel 到兼容版本
pip install wheel==0.37.0
```
#### 2️⃣ **安装 gym 0.18.3**
```bash
pip install gym==0.18.3
```
#### 3️⃣ **验证安装**
```python
import gym
print(gym.__version__) # 应输出 0.18.3
```
---
### 补充说明
1. **版本兼容性**
gym 0.18.3 发布于 2021 年，需搭配旧版构建工具：
- Setuptools ≤ 63.2.0（推荐）
- Wheel ≤ 0.37.0（推荐）[^1][^3]
2. **替代方案**
若需使用新版工具，可尝试兼容层：
```bash
pip install --use-deprecated=legacy-resolver gym==0.18.3
```
3. **环境隔离建议**
使用虚拟环境避免影响其他项目：
```bash
python -m venv gym_env
source gym_env/bin/activate # Linux/macOS
gym_env\Scripts\activate # Windows
```
> **注意**：部分强化学习代码（如《动手学强化学习》）需此特定版本才能正常运行[^2]。
相关问题：
1. 如何检查当前环境中 setuptools 和 wheel 的版本？
2. 除了 gym 0.18.3，哪些旧版 Python 包容易遇到类似构建问题？
3. 在 Docker 中如何永久固定 setuptools 和 wheel 版本？
阅读全文
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首先，我们要明确一个概念：.gz文件是一种基于GNU zip压缩算法的压缩文件格式，广泛用于Unix、Linux等操作系统上，对文件进行压缩以节省存储空间或网络传输时间。要解压.gz文件，开发者需要使用到支持gzip格式的解压缩库。
在C++中，处理.gz文件通常依赖于第三方库，如zlib或者Boost.IoStreams。codeproject.com是一个提供编程资源和示例代码的网站，程序员可以在该网站上找到现成的C++解压lib代码，来实现.gz文件的解压功能。
解压库（Decompress Library）提供的主要功能是读取.gz文件，执行解压缩算法，并将解压缩后的数据写入到指定的输出位置。在使用这些库时，我们通常需要链接相应的库文件，这样编译器在编译程序时能够找到并使用这些库中定义好的函数和类。
下面是使用C++解压.gz文件时，可能涉及的关键知识点：
1. Zlib库
- zlib是一个用于数据压缩的软件库，提供了许多用于压缩和解压缩数据的函数。
- zlib库支持.gz文件格式，并且在多数Linux发行版中都预装了zlib库。
- 在C++中使用zlib库，需要包含zlib.h头文件，同时链接z库文件。
2. Boost.IoStreams
- Boost是一个提供大量可复用C++库的组织，其中的Boost.IoStreams库提供了对.gz文件的压缩和解压缩支持。
- Boost库的使用需要下载Boost源码包，配置好编译环境，并在编译时链接相应的Boost库。
3. C++ I/O操作
- 解压.gz文件需要使用C++的I/O流操作，比如使用ifstream读取.gz文件，使用ofstream输出解压后的文件。
- 对于流操作，我们常用的是std::ifstream和std::ofstream类。
4. 错误处理
- 解压缩过程中可能会遇到各种问题，如文件损坏、磁盘空间不足等，因此进行适当的错误处理是必不可少的。
- 正确地捕获异常，并提供清晰的错误信息，对于调试和用户反馈都非常重要。
5. 代码示例
- 从codeproject找到的C++解压lib很可能包含一个或多个源代码文件，这些文件会包含解压.gz文件所需的函数或类。
- 示例代码可能会展示如何初始化库、如何打开.gz文件、如何读取并处理压缩数据，以及如何释放资源等。
6. 库文件的链接
- 编译使用解压库的程序时，需要指定链接到的库文件，这在不同的编译器和操作系统中可能略有不同。
- 通常，在编译命令中加入-l参数，比如使用g++的话可能是`g++ -o DecompressLibrary DecompressLibrary.cpp -lz`，其中`-lz`表示链接zlib库。
7. 平台兼容性
- 在不同平台上使用解压库可能需要考虑平台兼容性问题。
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#### 1.2 数据库类型
数据库按照数据模型可以分为关系型数据库（如MySQL、Oracle）、层次型数据库、网状型数据库、面向对象型数据库等。其中，关系型数据库因其简单性和强大的操作能力而广泛使用。
#### 1.3 数据库特性
数据库具备安全性、完整性、一致性和可靠性等重要特性。安全性指的是防止数据被未授权访问和破坏。完整性指的是数据和数据库的结构必须符合既定规则。一致性保证了事务的执行使数据库从一个一致性状态转换到另一个一致性状态。可靠性则保证了系统发生故障时数据不会丢失。
### 2. 课程设计目的
#### 2.1 理论与实践结合
数据库课程设计旨在将学生在课堂上学习的数据库理论知识与实际操作相结合，通过完成具体的数据库设计任务，加深对数据库知识的理解。
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### 4. 常用数据库技术
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