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ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'

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Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
42/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
numpy, python
Área
performance

Línea de trabajo

Comienza ejecutando ./run_benchmarks e inspecciona la configuración de imports y dependencias utilizada por ./echo_client, que falla al importar numpy. Comprueba cómo este repositorio documenta o instala las dependencias de Python y, después, verifica que el comando del benchmark se ejecuta más allá del calentamiento sin ModuleNotFoundError.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

./run_benchmarks leads to -


Warming up server...
./echo_client --output-format=json --addr=127.0.0.1:25000 --msize=1024 --duration=10 --concurrency=10
Traceback (most recent call last):
  File "./echo_client", line 14, in <module>
    import numpy as np
ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'
Traceback (most recent call last):
  File "./run_benchmarks", line 587, in <module>
    main()
  File "./run_benchmarks", line 517, in main
    subprocess.check_output(warmup_cmd)
  File "/usr/lib/python3.8/subprocess.py", line 415, in check_output
    return run(*popenargs, stdout=PIPE, timeout=timeout, check=True,
  File "/usr/lib/python3.8/subprocess.py", line 516, in run
    raise CalledProcessError(retcode, process.args,
subprocess.CalledProcessError: Command '['./echo_client', '--output-format=json', '--addr=127.0.0.1:25000', '--msize=1024', '--duration=10', '--concurrency=10']' returned non-zero exit status 1.```

Note - The installation progressed without any issues.
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
189
Forks
48
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

  • Incluye un Dockerfile o un archivo de Docker Compose
  • Sin plantilla de pull request
  • Sin guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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