如何在 Microsoft Azure 上安装美汤答案

【问题标题】：How to install beautiful soup on Microsoft Azure如何在 Microsoft Azure 上安装美汤
【发布时间】：2022-09-24 20:37:00
【问题描述】：

我正在运行一个小项目。它从网站上抓取数据，运行 Prophet 并给出结果。我正在使用 ML Service 制作管道。我尝试安装这样的软件包：

run_config.environment.python.conda_dependencies = CondaDependencies.create(conda_packages=[\'scikit-learn\',\'beautifulsoup4\',\'requests\',\'pandas\'])

问题是它仍然无法识别 bs4 并给出此错误：[2022-09-02 08:03:24Z]

Job failed, job RunId is .... Error: {\"Error\":{\"Code\":\"UserError\",\"Severity\":null,\"Message\":\"{\\\"NonCompliant\\\":\\\"Process \'/azureml-envs/azureml_f3f7e6c5fb83d94df23933000bf02da3/bin/python\' exited with code 1 and error message \'Execution failed. Process exited with status code 1. Error: Traceback (most recent call last):\\\\n  File \\\\\\\"scrapping.py\\\\\\\", line 2, in <module>\\\\n    from bs4 import BeautifulSoup\\\\nModuleNotFoundError: No module named \'bs4\'\\\\n\\\\n\'. Please check the log file \'user_logs/std_log.txt\' for more details.\\\"}\\n{\\n  \\\"code\\\": \\\"ExecutionFailed\\\",\\n  \\\"target\\\": \\\"\\\",\\n  \\\"category\\\": \\\"UserError\\\",\\n  \\\"error_details\\\": [\\n    {\\n      \\\"key\\\": \\\"exit_codes\\\",\\n      \\\"value\\\": \\\"1\\\"\\n    }\\n  ]\\n}\",\"MessageFormat\":null,\"MessageParameters\":{},\"ReferenceCode\":null,\"DetailsUri\":null,\"Target\":null,\"Details\":[],\"InnerError\":null,\"DebugInfo\":null,\"AdditionalInfo\":null},\"Correlation\":null,\"Environment\":null,\"Location\":null,\"Time\":\"0001-01-01T00:00:00+00:00\",\"ComponentName\":null}

您能否澄清一下您要在 ML 工作区或 Visual Studio 或 databricks 中的何处安装上述软件包？
ML 工作区......在 ML 工作室中

标签： python azure

【解决方案1】：

我们不需要将这些库安装到 Microsoft Azure ML Studio 中。我们需要按照以下过程来使用所需的任何库。

去天蓝色门户并创建一个工作区.

创建一个资源的Azure 机器学习工作室

去笔记本和创造笔记本。

在第一个单元格中输入以下代码以使用美丽的汤4。不需要安装。只导入。在这种情况下再造。一个库用于导入和使用。

它将被执行。

我们可以将 Notebook 从 azure ML studio 连接到 VS Code 来编辑代码。为此，我们需要安装 VS 代码，并且必须安装 azure 的所有扩展，包括 python 编程。

在扩展中搜索 azure machine learning studio 并安装。然后来到 ML studio，点击在 VS Code 中编辑。单击复选框并继续。

它将自动打开 VS Code，然后单击打开。

VS Code 服务器的安装正在针对资源组进行。

进行身份验证并单击是

代码将显示在此工作区中，并且没有任何错误，我们可以使用 python 编程的库。这个工作空间是根据我们社区工作空间的资源组创建的。

同样的方式，我们可以尝试安装所需的库。可以通过这种方式解决依赖关系。尝试使用 ML Studio 从 ML 服务安装依赖项的方式不正确。

【讨论】：