点安装 - 杀死答案

【问题标题】：pip install - killed点安装 - 杀死
【发布时间】：2015-08-13 12:56:46
【问题描述】：

我正在尝试在 Ubuntu 服务器上使用 pip 安装软件包：

$ pip install MySQLdb
Downloading/unpacking MySQLdb
Killed

而且它正在被杀死。服务器上有足够的可用 RAM。为什么会被杀？

UPD 日志：

内存不足：杀死进程6627（pip）得分297或牺牲孩子

这很奇怪，因为我有大约 150 mb 的可用 RAM。

【问题讨论】：

/var/log/kern.log 中的任何内容？或者运行tail -f /var/log/kern.log 并再次尝试安装。
另一方面，包名实际上是 mysql-python 但这并不能解释您的输出
问题解决了吗？

标签： python ubuntu pip

【解决方案1】：

您必须检查日志，具体取决于 ubuntu 的版本和其他东西，它应该在 /var/log/messages 或至少在 /var/log 中，以便您可以在该文件夹中 grep python 或 pip。这应该提供提示。

另外，如果您不在 virtualenv 中，您可能应该使用 sudo 来执行（隐式）特权操作，例如将库复制到全局 lib 文件夹中。

【讨论】：

我在 virtualenv 中，仍然必须使用 sudo 才能成功完成安装。感谢您的解决方案！
在 virtualenv 中使用 sudo 听起来您的设置存在严重问题。你确定 pip 来自你的 virtualenv 吗？

【解决方案2】：

如果您的内存不足，您可以尝试使用pip install package --no-cache-dir

【讨论】：

我很震惊这有助于降低 RAM，但它有帮助
谢谢，这对我有用！我在之前的安装尝试中内存不足，然后腾出了更多空间，随后的安装尝试只是打印“Killed”。我猜它是从缓存中读取损坏的文件？
已确认解决方案（也适用于 tensorflow 和 mysql），@artem 应将其检查为正确答案
也适用于 opencv-python。
这解决了我在 vps 服务器上的 tensorflow

【解决方案3】：

如果--no-cache-dir 标志还不够，请尝试增加交换空间。

我试图在具有 2GB RAM 和 512 交换空间的 Linode 服务器上安装 PyTorch。添加 2GB 的交换空间解决了这个问题。

方法#3：创建交换文件。

在当前文件系统（例如在根目录）上创建一个交换文件，为此可以创建一个新目录。 $ sudo mkdir /swap

在这个新目录中创建一个新文件，在本例中，创建一个 2Gb 的新文件。 $ sudo dd if=/dev/zero of=/swap/swapfile1 bs=1M count=2048

在已创建的文件上创建一个新的交换区。 $ sudo mkswap /swap/swapfile1

更改文件的权限。 $ sudo chmod 600 /swap/swapfile1

在此步骤中将交换分区添加到 /etc/fstab 文件中，如下所示： /swap/swapfile1 交换交换默认值 0 0

加载已为实例创建的新交换空间。 $ sudo swapon -a

指南来源：TheGeekDiary

【讨论】：

如果您只是暂时需要交换空间，您可以跳过步骤 5 并将步骤 6 替换为 sudo swapon /swap/swapfile1，然后在完成后运行 swapoff /swap/swapfile1 以禁用交换，然后您可以清理文件并如果您已完成整个文件夹，请使用 rm /swap/swapfile1 或 rm -rf /swap 取回空间。

【解决方案4】：

第一步：

pip install package --no-cache-dir 如果问题仍然存在，请转到第 2 步。

第二步：

sudo swapoff -a

sudo swapon -a

然后再试第 1 步。

【讨论】：

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【解决方案5】：

在我的情况下，使用pip3 cache purge 清除 pip 缓存是解决方案，但要小心：它会删除整个 pip 缓存。

我有足够的空闲 RAM 处于空闲状态 (~3Gb)，但安装 Torch 一次又一次地被杀死，即使没有显示下载进度：

Collecting torch>=1.5.0
Killed

所以我想，就像@embiem 猜测的那样，我在缓存中损坏了文件，因为我曾经中止安装模块的依赖项。清除整个 pip 缓存后，安装成功（释放了 15GB 的可用磁盘空间 - 我使用了很多虚拟环境）。您可以使用pip3 cache info 和所有缓存管理命令pip3 cache -h 查看简要信息，这在某些情况下非常有用。

【讨论】：