在我的MacOS Mojave终端上,我想用pip安装一个python包。最后它说:

You are using pip version 10.0.1, however version 18.1 is available.
You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command.

所以我想用给定的命令更新pip,但我得到了一个错误:

Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 13] Permission denied: 
'/Library/Python/2.7/site-packages/pip-18.0-py2.7.egg/EGG-INFO/PKG-INFO'
Consider using the `--user` option or check the permissions.

我真不知道现在该怎么办。我也意识到它在错误消息中说Python 2.7,但我已经并且只想使用Python 3。


当前回答

答案在错误消息中。在过去,你或进程执行了sudo pip,导致/Library/Python/2.7/site-packages/…拥有高于当前用户的权限。

然后执行pip install,修改一个你没有写权限的目录。

因此,要修复它,请访问/Library/Python/2.7/site-packages/…找到具有根或提升权限的目录,rm -rf yourpackages,然后用你的用户重新安装包,或者只是强制所有权给应该访问的用户使用chown -R…或chmod -R…

其他回答

答案在错误消息中。在过去,你或进程执行了sudo pip,导致/Library/Python/2.7/site-packages/…拥有高于当前用户的权限。

然后执行pip install,修改一个你没有写权限的目录。

因此,要修复它,请访问/Library/Python/2.7/site-packages/…找到具有根或提升权限的目录,rm -rf yourpackages,然后用你的用户重新安装包,或者只是强制所有权给应该访问的用户使用chown -R…或chmod -R…

对于permissions命令,尝试在终端命令前使用sudo:

sudo pip install --upgrade pip

Sudo允许您以超级用户的特权运行该命令,并将安装用于全局系统级Python安装的包。理想情况下,您应该为正在进行的项目创建一个虚拟环境。看看这个

尝试像这样将pip作为可执行文件运行:

python3.6 -m pip install <package>

当我试图安装一个包(flask-classful)时,我得到了同样的错误。 我犯了个错误,把anaconda安装成了根目录。我改变了已安装的anaconda文件夹的所有权,我可以成功安装包。

使用chown命令和选项-R来递归地改变已安装的anaconda文件夹的所有权,如下所示:

chown -R owner:group /path/to/anaconda

这里的owner是用户名,group是组名。

我也有同样的问题,我尝试了很多不同的命令行,这个对我有用:

Try:

    conda install py-xgboost

这就是我得到的:

Collecting package metadata: done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /home/simplonco/anaconda3

  added / updated specs:
    - py-xgboost


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    _py-xgboost-mutex-2.0      |            cpu_0           9 KB
    ca-certificates-2019.1.23  |                0         126 KB
    certifi-2018.11.29         |           py37_0         146 KB
    conda-4.6.2                |           py37_0         1.7 MB
    libxgboost-0.80            |       he6710b0_0         3.7 MB
    mkl-2019.1                 |              144       204.6 MB
    mkl_fft-1.0.10             |   py37ha843d7b_0         169 KB
    mkl_random-1.0.2           |   py37hd81dba3_0         405 KB
    numpy-1.15.4               |   py37h7e9f1db_0          47 KB
    numpy-base-1.15.4          |   py37hde5b4d6_0         4.2 MB
    py-xgboost-0.80            |   py37he6710b0_0         1.7 MB
    scikit-learn-0.20.2        |   py37hd81dba3_0         5.7 MB
    scipy-1.2.0                |   py37h7c811a0_0        17.7 MB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:       240.0 MB

The following NEW packages will be INSTALLED:

  _py-xgboost-mutex  pkgs/main/linux-64::_py-xgboost-mutex-2.0-cpu_0
  libxgboost         pkgs/main/linux-64::libxgboost-0.80-he6710b0_0
  py-xgboost         pkgs/main/linux-64::py-xgboost-0.80-py37he6710b0_0

The following packages will be UPDATED:

  ca-certificates     anaconda::ca-certificates-2018.12.5-0 --> pkgs/main::ca-certificates-2019.1.23-0
  mkl                                            2019.0-118 --> 2019.1-144
  mkl_fft                              1.0.4-py37h4414c95_1 --> 1.0.10-py37ha843d7b_0
  mkl_random                           1.0.1-py37h4414c95_1 --> 1.0.2-py37hd81dba3_0
  numpy                               1.15.1-py37h1d66e8a_0 --> 1.15.4-py37h7e9f1db_0
  numpy-base                          1.15.1-py37h81de0dd_0 --> 1.15.4-py37hde5b4d6_0
  scikit-learn                        0.19.2-py37h4989274_0 --> 0.20.2-py37hd81dba3_0
  scipy                                1.1.0-py37hfa4b5c9_1 --> 1.2.0-py37h7c811a0_0

The following packages will be SUPERSEDED by a higher-priority channel:

  certifi                                          anaconda --> pkgs/main
  conda                                            anaconda --> pkgs/main
  openssl                anaconda::openssl-1.1.1-h7b6447c_0 --> pkgs/main::openssl-1.1.1a-h7b6447c_0


Proceed ([y]/n)? y


Downloading and Extracting Packages
libxgboost-0.80      | 3.7 MB    | ##################################### | 100% 
mkl_random-1.0.2     | 405 KB    | ##################################### | 100% 
certifi-2018.11.29   | 146 KB    | ##################################### | 100% 
ca-certificates-2019 | 126 KB    | ##################################### | 100% 
conda-4.6.2          | 1.7 MB    | ##################################### | 100% 
mkl-2019.1           | 204.6 MB  | ##################################### | 100% 
mkl_fft-1.0.10       | 169 KB    | ##################################### | 100% 
numpy-1.15.4         | 47 KB     | ##################################### | 100% 
scipy-1.2.0          | 17.7 MB   | ##################################### | 100% 
scikit-learn-0.20.2  | 5.7 MB    | ##################################### | 100% 
py-xgboost-0.80      | 1.7 MB    | ##################################### | 100% 
_py-xgboost-mutex-2. | 9 KB      | ##################################### | 100% 
numpy-base-1.15.4    | 4.2 MB    | ##################################### | 100% 
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

只需执行PIP install packagename