lization of _internal failed without raising asn exception

Question

哪里出错了，是arch包出问题了吗，请问怎么修正才能成功运行？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从你提供的错误信息来看，问题出现在尝试导入arch库中的ADF模块时。错误信息显示numba库在初始化过程中遇到了问题，具体是在尝试加载_internal模块时失败了，而且没有抛出异常，这通常意味着底层的Cython或Numba扩展模块在加载时遇到了未捕获的错误。

解决这个问题的步骤如下：

1. 确认环境兼容性

确保你的Python环境、arch库和numba库版本都是兼容的。arch库依赖于numba进行性能优化，因此它们之间可能存在版本依赖关系。可以尝试更新或降级numba版本来匹配arch的要求。

2. 卸载并重新安装相关库

首先，卸载可能引起冲突的库，包括arch和numba，然后重新安装。这可以通过下面的命令完成：

pip uninstall arch numba

接着，重新安装这些库，确保安装的是与你的Python环境兼容的版本。你可以指定一个版本号来安装，例如：

pip install numba==0.54.1 # 选择一个与你的环境兼容的版本
pip install arch

3. 检查环境变量

错误信息中提到了DISABLE_NUMBA环境变量，这意味着可能是环境变量设置阻止了numba的使用。检查你的环境变量设置，确保没有误设DISABLE_NUMBA为真，这会禁用numba的加速功能。

4. 清理编译缓存

有时候，编译缓存可能会导致加载问题。你可以尝试清理arch和numba相关的编译缓存文件，然后重新安装或重新运行你的代码。

对于numba，你可以使用下面的命令来清理缓存：

numba-clear-cache

对于arch，你可能需要手动删除~/.cache/arch/目录下的缓存文件（根据你的操作系统和安装路径可能有所不同）。

5. 检查操作系统和Python版本

确认你的操作系统和Python版本是否支持arch和numba的当前版本。某些版本的库可能只在特定的操作系统或Python版本上运行良好。

6. 使用虚拟环境

为了防止系统级别的其他库影响，建议在一个新的虚拟环境中安装和测试这些库。这样可以确保不会受到其他全局安装的库的影响。

通过以上步骤，你应该能够诊断并解决arch库在导入时遇到的问题。如果问题仍然存在，可能需要查看更详细的错误日志或向arch库的官方GitHub页面提交一个issue，以便获得进一步的帮助。