import requests,json ModuleNotFoundError: No module named 'requests'

时间: 2025-01-18 07:56:08 浏览: 100
### 解决 Python 导入 `requests` 模块时出现的 ModuleNotFoundError 错误 当遇到 `ModuleNotFoundError: No module named 'requests'` 的错误提示时,这表明 Python 解释器无法找到名为 `requests` 的模块。此问题通常由以下几个原因引起: - 请求的模块未被正确安装。 - 安装路径不在当前使用的 Python 环境中。 - 使用了不匹配的操作系统命令行工具。 #### 方法一:确认并安装缺失的库 如果尚未安装 `requests` 库,则可以通过 pip 来完成安装操作。对于大多数情况而言,执行如下命令即可解决问题: ```bash pip install requests ``` 为了确保安装成功以及验证版本信息,可以在终端输入 python 或者 python3 进入交互模式后运行下面这段代码来进行测试: ```python import requests print(requests.__version__) ``` #### 方法二:检查虚拟环境设置 有时开发者会在不同的项目之间切换工作区,而每个项目的依赖关系可能不同。因此建议每次启动新项目前都创建独立的虚拟环境,并在此环境中单独管理所需的第三方包。这样不仅可以避免全局污染,还能有效防止因路径冲突而导致找不到特定模块的情况发生。 要激活或新建一个虚拟环境,请参照以下步骤操作(假设目标文件夹为 myproject): ```bash cd /path/to/myproject/ python -m venv env_name source ./env_name/bin/activate # Linux or macOS .\env_name\Scripts\activate # Windows PowerShell ``` 接着再重复上述提到的方法一中的指令来安装必要的软件包。 #### 方法三:校验 PATH 变量配置 在某些情况下,即使已经完成了正确的安装流程,但由于系统的 PATH 环境变量没有更新到最新的 Python 版本目录下,仍然会抛出类似的异常。此时应该手动调整对应的环境变量指向最新版 Python 所处的位置。 对于 Windows 用户来说,可通过控制面板 -> 系统安全中心 -> 系统 -> 高级系统设置 -> 环境变量...;而对于 Unix 类似平台则可以直接编辑 ~/.profile 文件添加相应的内容。 最后重启计算机使更改生效后再试一次是否能够正常引入所需模块[^1]。
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Collecting wxbot Using cached wxbot-1.2.2.tar.gz (10 kB) 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 ╰─> [23 lines of output] Traceback (most recent call last): File "D:\python\lib\site-packages\pip\_vendor\pyproject_hooks\_in_process\_in_process.py", line 353, in <module> main() File "D:\python\lib\site-packages\pip\_vendor\pyproject_hooks\_in_process\_in_process.py", line 335, in main json_out['return_val'] = hook(**hook_input['kwargs']) File "D:\python\lib\site-packages\pip\_vendor\pyproject_hooks\_in_process\_in_process.py", line 118, in get_requires_for_build_wheel return hook(config_settings) File "C:\Users\-\AppData\Local\Temp\pip-build-env-kf4uc9at\overlay\Lib\site-packages\setuptools\build_meta.py", line 341, in get_requires_for_build_whee l return self._get_build_requires(config_settings, requirements=['wheel']) File "C:\Users\-\AppData\Local\Temp\pip-build-env-kf4uc9at\overlay\Lib\site-packages\setuptools\build_meta.py", line 323, in _get_build_requires self.run_setup() File "C:\Users\-\AppData\Local\Temp\pip-build-env-kf4uc9at\overlay\Lib\site-packages\setuptools\build_meta.py", line 487, in run_setup super(_BuildMetaLegacyBackend, File "C:\Users\-\AppData\Local\Temp\pip-build-env-kf4uc9at\overlay\Lib\site-packages\setuptools\build_meta.py", line 338, in run_setup exec(code, locals()) File "<string>", line 4, in <module> File "C:\Users\-\AppData\Local\Temp\pip-install-r4fell1n\wxbot_d0b076599174493fa5c95e82314a67df\wxbot\__init__.py", line 7, in <module> from .wxcore import * File "C:\Users\-\AppData\Local\Temp\pip-install-r4fell1n\wxbot_d0b076599174493fa5c95e82314a67df\wxbot\wxcore.py", line 4, in <module> from wxbot import wxparse File "C:\Users\-\AppData\Local\Temp\pip-install-r4fell1n\wxbot_d0b076599174493fa5c95e82314a67df\wxbot\wxparse.py", line 8, in <module> import requests ModuleNotFoundError: No module named 'requests' [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with 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.

运行后出现import websockets import asyncio import json import base64 import uuid import requests import logging import struct import os import sys from typing import Dict, Optional, Union # 确保当前目录在Python路径中 sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) try: from config import VOLCANO_TTS_CONFIG except ImportError: # 默认配置(仅用于演示) VOLCANO_TTS_CONFIG = { "appid": "YOUR_APP_ID", "token": "YOUR_API_TOKEN", "secret_key": "YOUR_SECRET_KEY", "http_voice": "zh_female_wanwanxiaohe_moon_bigtts", "websocket_voice": "BV701_streaming", "websocket_url": "wss://openspeech.bytedance.com/api/v2/tts", "http_url": "https://openspeech.bytedance.com/api/v2/tts", "log_level": "INFO" } print("警告: 未找到config.py,使用默认配置") # 配置日志 log_level = getattr(logging, VOLCANO_TTS_CONFIG.get("log_level", "INFO").upper()) logging.basicConfig( level=log_level, format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s:%(lineno)d - %(message)s", handlers=[logging.StreamHandler()] ) logger = logging.getLogger("VolcanoTTS") class VolcanoTTS: def __init__(self, uid: str = "default_uid"): """ 从config.py加载配置初始化TTS客户端 """ self.config = VOLCANO_TTS_CONFIG self.appid = self.config["appid"] self.token = self.config["token"] self.secret_key = self.config["secret_key"] self.uid = uid self.websocket_url = self.config["websocket_url"] self.http_url = self.config["http_url"] self.http_voice = self.config["http_voice"] self.websocket_voice = self.config["websocket_voice"] logger.info(f"TTS客户端初始化完成 | 应用ID: {self.appid[:3]}*** | HTTP音色: {self.http_voice} | WebSocket音色: {self.websocket_voice}") def _build_base_request(self, text: str, voice_type: str, operation: str, **kwargs) -> Dict: """构建基础请求参数""" request = { "app": { "appid": self.appid, "token": self.token, "cluster": "volcano_tts" }, "user": { "uid": self.uid }, "audio": { "voice_type": voice_type, "encoding": kwargs.get("encoding", "mp3"), "speed_ratio": kwargs.get("speed_ratio", 1.0), "rate": kwargs.get("rate", 24000), "volume": kwargs.get("volume", 1.0), "pitch_ratio": kwargs.get("pitch_ratio", 1.0), }, "request": { "reqid": str(uuid.uuid4()), "text": text, "operation": operation } } # 可选参数处理 if "emotion" in kwargs: request["audio"]["emotion"] = kwargs["emotion"] if "extra_param" in kwargs: request["request"]["extra_param"] = kwargs["extra_param"] return request async def websocket_tts(self, text: str, output_file: str, **kwargs): """ WebSocket流式语音合成(使用配置中的流式音色) """ voice_type = kwargs.pop("voice_type", self.websocket_voice) logger.info(f"开始WebSocket TTS合成 | 文本长度: {len(text)} | 音色: {voice_type}") # 构建请求数据 request_data = self._build_base_request(text, voice_type, "submit", **kwargs) headers = { "Authorization": f"Bearer; {self.token}", "X-Secret-Key": self.secret_key } # 直接发送JSON文本(火山引擎API要求) request_message = json.dumps(request_data) audio_data = b"" try: async with websockets.connect( self.websocket_url, extra_headers=headers, ping_interval=20, ping_timeout=20, close_timeout=10, max_size=10*1024*1024 ) as websocket: logger.debug(f"发送请求: {request_message[:200]}...") await websocket.send(request_message) # 接收初始响应 init_response = await websocket.recv() logger.debug(f"初始响应: {init_response}") # 验证初始响应 if isinstance(init_response, str): try: init_data = json.loads(init_response) if init_data.get("code") != 3000: logger.error(f"初始响应错误: {init_data}") return False except json.JSONDecodeError: logger.warning(f"无法解析初始响应: {init_response}") # 接收音频数据 while True: try: response = await asyncio.wait_for(websocket.recv(), timeout=30.0) if isinstance(response, bytes): # 二进制音频数据 audio_data += response logger.debug(f"收到音频数据块: {len(response)}字节") elif isinstance(response, str): # 文本控制消息 control_msg = json.loads(response) logger.debug(f"控制消息: {control_msg}") # 检查结束标志 if control_msg.get("status") == 2: logger.info("收到合成结束消息") break # 检查错误 if control_msg.get("code") != 3000: logger.error(f"服务端错误: {control_msg.get('message')}") return False except asyncio.TimeoutError: logger.error("接收响应超时") break except websockets.exceptions.ConnectionClosed as e: logger.error(f"连接异常关闭: 代码={e.code}, 原因={e.reason}") if e.code == 1006: logger.error("1006错误可能原因: 1.音色不支持流式 2.认证失败 3.协议错误") return False except Exception as e: logger.exception("处理响应时发生意外错误") return False except Exception as e: logger.exception("WebSocket连接失败") return False # 保存音频文件 if audio_data: encoding = kwargs.get("encoding", "mp3") self._save_audio(audio_data, output_file, encoding) logger.info(f"音频已保存至: {output_file} | 大小: {len(audio_data)}字节") return True else: logger.error("未收到有效音频数据") return False def http_tts(self, text: str, output_file: str, **kwargs): """ HTTP非流式语音合成(使用配置中的HTTP音色) """ voice_type = kwargs.pop("voice_type", self.http_voice) logger.info(f"开始HTTP TTS合成 | 文本长度: {len(text)} | 音色: {voice_type}") # 构建请求 request_data = self._build_base_request(text, voice_type, "query", **kwargs) headers = { "Authorization": f"Bearer; {self.token}", "X-Secret-Key": self.secret_key, "Content-Type": "application/json" } try: # 发送请求 response = requests.post( self.http_url, json=request_data, headers=headers, timeout=30.0 ) response.raise_for_status() # 解析响应 result = response.json() if result.get("code") != 3000: error_msg = result.get("message", "未知错误") logger.error(f"合成失败: {error_msg} (代码: {result.get('code')})") return False # 解码并保存音频 audio_data = base64.b64decode(result["data"]) encoding = kwargs.get("encoding", "mp3") self._save_audio(audio_data, output_file, encoding) logger.info(f"合成成功 | 时长: {result['addition']['duration']}ms | 保存至: {output_file}") return True except requests.exceptions.RequestException as e: logger.error(f"HTTP请求失败: {str(e)}") except (KeyError, ValueError) as e: logger.error(f"响应解析失败: {str(e)}") except Exception as e: logger.exception("处理HTTP响应时发生意外错误") return False def _save_audio(self, data: bytes, file_path: str, encoding: str): """ 保存音频数据到文件 """ # 确保文件扩展名匹配编码格式 ext_mapping = { "mp3": ".mp3", "wav": ".wav", "pcm": ".pcm" } # 获取扩展名 ext = ext_mapping.get(encoding.lower(), ".mp3") # 确保文件路径有正确的扩展名 if not file_path.endswith(ext): if "." in file_path: # 移除现有扩展名 base_path = os.path.splitext(file_path)[0] file_path = base_path + ext else: file_path += ext # 保存文件 with open(file_path, "wb") as f: f.write(data) logger.debug(f"音频保存成功 | 路径: {file_path} | 格式: {encoding} | 大小: {len(data)}字节") return file_path # 使用示例 if __name__ == "__main__": # 初始化TTS客户端 tts = VolcanoTTS(uid="app_user_001") # 示例1: HTTP合成 http_text = "欢迎使用火山引擎语音合成服务,这是HTTP合成示例" http_output = "http_tts_sample" tts.http_tts( text=http_text, output_file=http_output, encoding="mp3", speed_ratio=1.2 ) # 示例2: WebSocket流式合成 async def run_websocket_example(): ws_text = "这是WebSocket流式合成示例,已解决1006连接问题" ws_output = "websocket_tts_sample" success = await tts.websocket_tts( text=ws_text, output_file=ws_output, encoding="wav", emotion="happy" # 情感参数示例 ) if success: logger.info(f"WebSocket合成成功: {ws_output}") else: logger.error("WebSocket合成失败") asyncio.run(run_websocket_example())

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<think>嗯,用户想了解GaAs外延设备维修的定义和技术背景。这个问题涉及半导体制造领域的专业知识,需要准确解释核心概念并梳理技术要点。 首先明确GaAs外延设备指用于砷化镓材料外延生长的设备,常见于MBE和MOCVD系统。维修定义应包含预防性维护和故障修复两个维度。技术背景方面需要覆盖外延工艺特点对设备的影响,比如高真空环境要求、温度控制精度等关键参数。 网络检索显示GaAs外延设备维修的核心在于维持晶体生长环境的稳定性。常见维护点包括:反应室清洁(防止砷沉积物积累)、源材料补给系统校准(确保III/V族元素比例精确)、真空泵组维护(维持10⁻⁸Torr级真空度)。技术难点在于处理剧