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  • Jupyter Lab 升级后 Build 失败

    万次阅读 热门讨论 2020-08-13 09:37:44
    @[toc](Jupyter Lab 升级后 Build 失败 (RuntimeError: npm dependencies failed to install)) 背景 在作者安装了各式各样的 labextension 后,作者最近闲着蛋疼 把 Jupyter Lab 从 2.2.2 版本升级到了 2.2.4 版本,...

    Jupyter Lab 升级后 Build 失败 (RuntimeError: npm dependencies failed to install

    背景

    在作者安装了各式各样的 labextension 后,作者最近闲着蛋疼 把 Jupyter Lab 从 2.2.2 版本升级到了 2.2.4 版本,结果一打开 Jupyter Lab 就告知我所有插件需要重新 build所有插件,在可视化界面下的 Jupyter Lab(网页)上点击build后却没有任何反应,插件也没有生效,遂有了本文的故事。
    以下是环境及升级信息:

    环境 信息
    系统 Win10
    软件 Anaconda3
    升级前程序 Jupyterlab 2.2.2
    升级后程序 Jupyterlab 2.2.4
    语言 Python 3.7.4
    命令提示符 Anaconda Prompt

    解决过程

    1. 既然版本升级了,rebuild对于插件而言是必须的,既然可视化界面下的build失败了,自然是从Anaconda Prompt开始入手。
      作者按照流程先clean再build,代码如下:
      Clean:jupyter lab clean
      Build:jupyter lab build

    2. Anaconda Prompt显示结果:

    (base) C:\Users\admin>jupyter lab clean
    [LabCleanApp] Cleaning E:\Anaconda3\share\jupyter\lab...
    [LabCleanApp] Removing staging...
    [LabCleanApp] Success!
    
    (base) C:\Users\admin>jupyter lab build
    [LabBuildApp] JupyterLab 2.2.4
    [LabBuildApp] Building in E:\Anaconda3\share\jupyter\lab
    [LabBuildApp] Building jupyterlab assets (build:prod:minimize)
    Build failed.
    Troubleshooting: If the build failed due to an out-of-memory error, you
    may be able to fix it by disabling the `dev_build` and/or `minimize` options.
    
    If you are building via the `jupyter lab build` command, you can disable
    these options like so:
    
    jupyter lab build --dev-build=False --minimize=False
    
    You can also disable these options for all JupyterLab builds by adding these
    lines to a Jupyter config file named `jupyter_config.py`:
    
    c.LabBuildApp.minimize = False
    c.LabBuildApp.dev_build = False
    
    If you don't already have a `jupyter_config.py` file, you can create one by
    adding a blank file of that name to any of the Jupyter config directories.
    The config directories can be listed by running:
    
    jupyter --paths
    
    Explanation:
    
    - `dev-build`: This option controls whether a `dev` or a more streamlined
    `production` build is used. This option will default to `False` (ie the
    `production` build) for most users. However, if you have any labextensions
    installed from local files, this option will instead default to `True`.
    Explicitly setting `dev-build` to `False` will ensure that the `production`
    build is used in all circumstances.
    
    - `minimize`: This option controls whether your JS bundle is minified
    during the Webpack build, which helps to improve JupyterLab's overall
    performance. However, the minifier plugin used by Webpack is very memory
    intensive, so turning it off may help the build finish successfully in
    low-memory environments.
    
    An error occured.
    RuntimeError: npm dependencies failed to install
    See the log file for details:  C:\Users\admin\AppData\Local\Temp\jupyterlab-debug-o_1ngxvu.log
    
    1. 可以发现这里发生了RuntimeError: npm dependencies failed to install的报错。
      但是同时也被告知了可以尝试的内容及对应解释
    If you are building via the `jupyter lab build` command, you can disable
    these options like so:
    
    jupyter lab build --dev-build=False --minimize=False
    
    Explanation:
    
    - `dev-build`: This option controls whether a `dev` or a more streamlined
    `production` build is used. This option will default to `False` (ie the
    `production` build) for most users. However, if you have any labextensions
    installed from local files, this option will instead default to `True`.
    Explicitly setting `dev-build` to `False` will ensure that the `production`
    build is used in all circumstances.
    
    - `minimize`: This option controls whether your JS bundle is minified
    during the Webpack build, which helps to improve JupyterLab's overall
    performance. However, the minifier plugin used by Webpack is very memory
    intensive, so turning it off may help the build finish successfully in
    low-memory environments.
    
    1. 按照推荐的内容进行build操作:

    jupyter lab build --dev-build=False --minimize=False

    (base) C:\Users\admin>jupyter lab build --dev-build=False --minimize=False
    [LabBuildApp] JupyterLab 2.2.4
    [LabBuildApp] Building in E:\Anaconda3\share\jupyter\lab
    [LabBuildApp] Building jupyterlab assets (build:prod)
    \
    
    1. 重新打开Jupyter Lab,所有插件恢复,成功解决问题!

    总结

    对于 Jupyter Lab 整体:

    • 当前版本的 Jupyter Lab 网页版可视化界面虽然用起来很方便,但是也存在很多问题,目前最好的解决方法是尽量将对 Jupyter Lab 有改动的操作自己在 Anaconda Prompt 下进行,最主要的原因就是即使发生了问题,也可以从Prompt中直观的看到错误原因甚至解释。这对于解决问题其实是至关重要的一环。也不知道是不是人品问题 😦, 作者的 Jupyter Lab 即使发生问题也没有任何报错,可以正常运行,所以这种情况对于解决问题十分不便!

    对于jupyter lab build --dev-build=False --minimize=False问题:

    • 从解释和报错中可以发现,如果不对dev-build(本地\非本地安装)和minimize(内存\资源)进行限制,在build时会因为npm的依赖(dependencies)产生影响,导致安装失败。

    此外,欢迎大家回复交流关于 Anaconda Lab 的各类问题。(作者也想一起避坑!毕竟当前版本的BUG还是挺多的)

    展开全文
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    以前: 想安装最全最完整最新的 vc++ 运行库,莫非用 vs2017 安装了,这是 Microsoft 官方出品的,但是安装要安装整个 vs,非常的麻烦。

    如今:
    终于,终于,被我找到了这款工具!

    Microsoft Visual C++ Build Tools单独安装工具!
    太爽了,真让人爱不释手!
    马上分享给大家!

    获取方式:
    小蓝枣的资源仓库,提取码:u2v6
    在这里插入图片描述
    喜欢的点个赞❤吧!

    展开全文
  • yarn build 和 npm run build打包的区别

    千次阅读 2020-03-21 12:11:11
    yarn build 和 npm run build打包有什么区别 结论: 没区别,yarn build === yarn run build === npm run build

    yarn build 和 npm run build打包有什么区别

    结论:

    没区别,yarn build === yarn run build === npm run build

    在这里插入图片描述

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  • missing script: build,后来发现package.json中scripts参数为 "scripts": { "dev": "vue-cli-service serve", "build:prod": "vue-cli-service build", "build:stage": "vue-cli-service build --mode stag...

    结果报错npm ERR! missing script: build,后来发现package.json中scripts参数为

    "scripts": {

    "dev": "vue-cli-service serve",

    "build:prod": "vue-cli-service build",

    "build:stage": "vue-cli-service build --mode staging",

    "preview": "node build/index.js --preview",

    "lint": "eslint --ext .js,.vue src",

    "test:unit": "jest --clearCache && vue-cli-service test:unit",

    "test:ci": "npm run lint && npm run test:unit",

    "svgo": "svgo -f src/icons/svg --config=src/icons/svgo.yml"

    },

     

     

    所以正确的命令应该为

    1

    npm run build:prod --report

    展开全文
  • docker build命令详解

    万次阅读 2017-05-12 13:36:59
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