Jupyter“500：内部服务器错误”； “ImportError：无法导入名称 ConverterMapping”

Question

我正在尝试在全新安装的 Ubuntu 19.04 上使用 Jupyter notebook。我已经完成了通常的安装步骤，但 Jupyter 不起作用。当我尝试打开笔记本时，我得到了

500 : Internal Server Error

当我查看终端时，我看到 Jupyter 遇到了错误

ImportError: cannot import name ConverterMapping

我已经搜索并找到了有关 Jupyter 中内部服务器错误的其他原因的问题/答案，但我找不到解决 ConverterMapping 问题的方法。我已尝试卸载 (pip uninstall ...) 并重新安装 (pip install --user ...) 所有与 Jypyter 相关的软件包，但没有任何效果。

更新：

在例行系统更新后，问题又回来了。这向我表明，删除pip 已安装包的.local 目录（然后重新安装）不一定是长期修复，因为自动更新似乎会导致问题再次出现。 其他包（通过 apt 安装）虽然没有明确与 python 相关，但也可能以某种方式改变了 python 环境，从而破坏了 Jupyter 笔记本。

任何想法或建议将不胜感激。

Answer 1

（回答我自己的问题）

根据我的经验，这些问题通常是由通过apt 安装的python 包与通过pip 安装的python 包之间的兼容性问题引起的。

不幸的是，我无法重新构建安装 jupyter/scipy/etc 环境所采取的一系列冗长步骤。有些包一定是通过apt拉进来的，有些是通过pip拉进来的，导致版本冲突。

这种方法最初解决了这个问题：

• 在this answer 之后，我运行python -c "import site; print(site.USER_BASE)" 来查找pip 安装--user 包的位置
• 对我来说，这是~/.local
• 我将~/.local 移至~/.local_disabled 以消除所有本地安装的包
• 此时，Jupyter 又开始工作了，（它一定是通过apt 与系统python 一起安装的）。
• 我只添加了用户包的最小子集，并且会留意不兼容的地方。
• 我想避免通过apt 引入 Jupyter/ipython 可能是将来避免此问题的更好方法。

后续系统更新后问题再次出现

这似乎证实了问题的出现是由于通过apt 安装的python 包与通过pip 安装的python 包不匹配。这一次，为了解决这个问题，我：

• 已卸载通过apt 安装的python 包（但不是随Ubuntu 一起安装的核心系统的一部分）。这主要包括 jupyter 及其许多依赖项。
• 使用 pip install jupyter --user 重新安装了 Jupyter。
• 这正在工作（目前）。

（请随时编辑/评论/扩展此答案。）

Answer 2

我也有类似经历，找到Mrule的回答。删除/重命名.local 也对我有用，但他的长期解决方案并不可悲。因此，我深入挖掘了第一个解决方案的原因。

当.local 未被删除时which jupyter 返回$HOME/.local/bin/jupyter，而当我删除时/usr/bin/jupyter 返回。所以问题出在 pip 包中（通过pip install --user jupyter 选项安装在.local 中的包）。

我之前曾多次执行sudo pip uninstall jupyter，但这并没有删除.local 中的包（请参阅here）。您必须在没有sudo 的情况下执行pip uninstall jupyter 才能卸载主目录中的那些（或手动删除它们）。通过使用pip list | grep jupyter 和apt list | grep jupyter 找到它们，我卸载了系统中任何其他与jupyter 相关的包。

最后通过sudo apt install jupyter 重新安装了jupyter。现在它似乎工作了。

底线是通过 pip 系统范围和主目录 (.local) 安装的软件包和通过 apt 安装的软件包以某种方式发生冲突（我找不到确切的原因）。

Answer 3

对此最安全的解决方案是创建一个虚拟环境并从中运行您的 jupyter。这清楚地将 pip 和 apt 的所有操作分开。它对我有用。我用的是 Ubuntu

要创建虚拟环境，请运行：

1)sudo pip install --upgrade virtualenv (install virtualenv)

2)virtualenv  xyz --python=python3.7  (xyz is the name of the new virtual environment)

3) cd into the directory of xyz

4) source ./bin/activate 

5)pip install jupyter