return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)





ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory


你遇到的错误 `ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory` 表明你运行的程序需要 OpenGL 库（`libGL.so.1`），但它没有安装在你的系统上或无法被访问到。

以下是解决这个问题的步骤：

### 针对 Ubuntu/Debian 系统:

1. **更新软件包列表**:

   ```sh
   sudo apt update
   ```

2. **安装 `libgl1` 软件包**:

   ```sh
   sudo apt install libgl1
   ```

### 针对 Fedora/RPM 系统:

1. **更新软件包列表**:

   ```sh
   sudo dnf check-update
   ```

2. **安装 `mesa-libGL` 软件包**:

   ```sh
   sudo dnf install mesa-libGL
   ```

### 针对 Arch Linux 系统:

1. **更新软件包列表**:

   ```sh
   sudo pacman -Syu
   ```

2. **安装 `libglvnd` 软件包**:

   ```sh
   sudo pacman -S libglvnd
   ```

### 验证安装:

安装完必要的软件包后，验证 `libGL.so.1` 是否已安装并可访问:
```sh
ls /usr/lib | grep libGL.so.1
```

或
```sh
ls /usr/lib/x86_64-linux-gnu/ | grep libGL.so.1
```

### 针对虚拟环境:

如果你在虚拟环境中工作，安装软件包后需要先退出虚拟环境再重新进入:
```sh
deactivate
source venv/bin/activate
```

### 针对 Docker 容器:

如果你在 Docker 容器中运行程序，需要在 Dockerfile 中添加安装步骤:
```Dockerfile
FROM your-base-image
RUN apt update && apt install -y libgl1
```

按照上述步骤操作后，系统中应该已经安装了 `libGL.so.1` 库，程序应该能够找到它。如果问题仍然存在，确保系统的库路径包含 `libGL.so.1` 所在的目录，通常是 `/usr/lib` 或 `/usr/lib/x86_64-linux-gnu`。如果有必要，可以设置 `LD_LIBRARY_PATH` 环境变量:
```sh
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH
```

如果问题仍然没有解决，请提供更多关于你操作系统和运行程序的环境信息。

ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

# 如何安装ubuntu-24.04？如何分区






经过一系列折腾，我总结了这几点：

（1）在BIOS启动设置里，如果是GPT的硬盘格式，那么对应的就是UEFI的启动方式；如果是MBR的硬盘格式，那么对应就是legacy、BIOS、UEFI启动方式。GPT的硬盘格式支持更大的分区和分区数量，对应需要的挂载点是/boot/efi，但兼容性可能在老机器不行；而MBR的硬盘格式，现在在逐渐不用了，要对应到/boot的挂载点。

（2）我实践出来的经验是，我的BIOS里支持UEFI，所以我用rufus写硬盘写为GPT格式硬盘（仅仅只是为了这个格式，也可以用winPE去修改硬盘格式），然后用傲梅分区助手将硬盘分区全部删除，然后才把这个硬盘装到了小主机中。也就是说，要保持一个GPT格式的空硬盘后再安装。

（3）**一定需要一个外部介质来安装ubuntu！** 比如一个U盘。我在实践中，使用的是一个M.2转USB的硬盘，硬盘读写比U盘要快得多。我在最开始没使用外部介质是没成功的，因为系统文件不会全在内存中。

（4）关于分区，我手动分区装了很多次，都在最后一步失败，我最后反思可能是因为/boot挂载的原因，如（1）中所说，GPT硬盘就只需要设置/boot/efi VFAT文件格式 的挂载点，不需要设置/boot。就像这样：

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03282.png)

这个图是我用ubuntu-24.04-desktop.iso带的自动分区安装后得到的系统，这个手动分区不知道哪里有个教程，自己分区是有安装失败的风险。






# 制作 Ubuntu 启动盘的过程相对简单，你可以按照以下步骤进行

1. **下载 Ubuntu 镜像文件：**首先，你需要从 Ubuntu 官方网站上下载 Ubuntu 的镜像文件。确保选择与你计算机架构相匹配的版本（通常是 64 位）以及你想要安装的 Ubuntu 版本。

2. **准备 USB 启动盘：**你需要一个空的 USB 驱动器来制作 Ubuntu 启动盘。确保备份其中的数据，因为在制作过程中，驱动器上的所有数据都将被删除。

3. **下载并运行启动盘制作工具：**有许多免费的工具可以帮助你在 USB 驱动器上创建 Ubuntu 启动盘。其中最常用的是 Rufus（适用于 Windows）或 Etcher（适用于 Windows、macOS 和 Linux）。https://rufus.ie/zh/。

4. **选择 Ubuntu 镜像文件：**在启动盘制作工具中，选择下载好的 Ubuntu 镜像文件。确保选择的是正确的镜像文件，以免出现问题。

5. **选择 USB 驱动器：**连接 USB 驱动器到你的计算机上，并在启动盘制作工具中选择该驱动器。请注意，在这一步之前，确认没有重要数据在 USB 驱动器上，因为这一过程会清除所有数据。

6. **开始制作启动盘：**一旦选择了镜像文件和 USB 驱动器，你就可以开始制作启动盘了。这个过程可能需要一些时间，取决于你的计算机性能和 USB 驱动器的速度。

7. **完成制作：**一旦制作完成，你会收到通知。此时你可以安全地退出启动盘制作工具，并断开 USB 驱动器。

8. **设置 BIOS/UEFI 启动顺序：**在安装 Ubuntu 之前，你需要将计算机设置为从 USB 启动。这通常需要进入计算机的 BIOS 或 UEFI 设置界面，并将 USB 启动设备排在启动顺序的首位。

9. **安装 Ubuntu：**现在，插入制作好的 Ubuntu 启动盘到你的计算机上，并重新启动计算机。它应该会从 USB 启动，并显示 Ubuntu 安装界面。按照提示进行安装 Ubuntu 的步骤，直到安装完成。

这些步骤应该能够帮助你成功制作 Ubuntu 启动盘并在你的计算机上安装 Ubuntu。

【运维】如何安装ubuntu-24.04？ 如何分区？

# 创建名为 "docker" 的组





要创建名为 "docker" 的组，您可以使用以下命令：

```bash
sudo groupadd docker
```

这将创建一个名为 "docker" 的组。您可以使用此组来管理 Docker 容器的访问权限。

# 查看 Docker 组中的用户

要查看 Docker 组中的用户，可以使用以下命令：

```
getent group docker
```

这将显示 Docker 组的详细信息，包括组名以及属于该组的用户列表。


# 将用户 "zhangsan" 加入 Docker 组

要将用户 "zhangsan" 加入 Docker 组，可以使用以下命令：

```bash
sudo usermod -aG docker zhangsan
```

这将向用户 "zhangsan" 添加 Docker 组的成员身份，使其能够运行 Docker 命令而无需使用 sudo。请确保在运行此命令之前已经创建了用户 "zhangsan"。

# 查看 Linux 系统上的所有用户的用户名

要查看 Linux 系统上的所有用户的用户名，您可以使用以下命令：

```bash
cut -d: -f1 /etc/passwd
```

这将列出 `/etc/passwd` 文件中的所有用户名。每行都代表一个用户，用户名在每行的开头。

将普通用户加入Docker组，使用docker

在运行 Docker 容器的时候，如果容器内应用需要使用 UTF-8 编码来正常处理中文，你可以通过设置环境变量来指定编码。





可以使用 `-e` 或者 `--env` 标志来设置环境变量。比如，设置 `LANG` 和 `LC_ALL` 环境变量为 `C.UTF-8` 或者 `en_US.UTF-8`：

```bash
docker run -e LANG=C.UTF-8 -e LC_ALL=C.UTF-8 -it <image_name>
```

或者，如果你的应用支持 `en_US.UTF-8` 编码：

```bash
docker run -e LANG=en_US.UTF-8 -e LC_ALL=en_US.UTF-8 -it <image_name>
```

请注意，不同的基础镜像可能需要不同的设置。比如，一些基础镜像可能需要你首先生成 locale 数据。如果你发现设置了环境变量后中文仍然显示乱码，可以尝试在构建 Docker 镜像时使用以下命令：

```dockerfile
FROM your_base_image
# 安装 locales 并设置 UTF-8
RUN apt-get update \
    && apt-get install -y locales \
    && locale-gen en_US.UTF-8
ENV LANG en_US.UTF-8
ENV LC_ALL en_US.UTF-8
# ... 后面是你构建镜像的其他步骤 ...
```

上述 Dockerfile 是以 Debian 或者 Ubuntu 为基础的镜像示例，如果你使用的是别的 Linux 发行版，你可能需要调整命令来适应相应的包管理器和配置方式。

记得，每当你修改了 Dockerfile 之后，都需要重新构建镜像。

```bash
docker build -t your_custom_image_name .
```

然后你运行容器时就不需要再指定环境变量了，除非你需要覆盖 Dockerfile 中的设置。

```bash
docker run -it your_custom_image_name
```

docker 容器指定utf-8编码

官网教程：https://www.gradio.app/guides/sharing-your-app#mounting-within-another-fast-api-app






实践：

```cpp
import gradio as gr
from fastapi import FastAPI
from starlette.middleware.cors import CORSMiddleware
CUSTOM_PATH = "/gradio"
app = FastAPI()
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)
@app.get("/")
def read_main():
    return {"message": "This is your main app"}
# 定义当按钮被点击时执行的函数
def greet(text):
    return f"Hello, {text}!"
def create_gradio():
    # 使用 Blocks API 创建界面
    with gr.Blocks() as demo:
        gr.Markdown("### Enter your name to be greeted")
        # 创建一个文本输入框
        name_input = gr.Textbox(label="Your name")
        # 创建一个按钮
        greet_button = gr.Button("Greet")
        # 创建一个输出区域
        output = gr.Textbox(label="Greeting")
        # 当按钮被点击时，调用greet函数，并将结果显示在output中
        greet_button.click(fn=greet, inputs=name_input, outputs=output)
    return demo
if __name__ == '__main__':
    import uvicorn
    app = gr.mount_gradio_app(app, create_gradio(), path=CUSTOM_PATH)
    uvicorn.run(app)
```

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03507.png)


介绍：

在Web应用开发中，将不同的工具和库结合起来实现更丰富的功能是一种常见的需求。本文将介绍如何在基于FastAPI框架构建的Web应用中嵌入Gradio界面，以实现用户友好的交互体验。

Gradio是一个强大的Python库，可用于快速构建机器学习模型的交互式界面。FastAPI则是一个快速（高性能）的web框架，用于构建API。将它们结合起来，可以实现更复杂和功能强大的Web应用程序。

步骤：

1. 导入所需的库：

   在代码中首先导入所需的库，包括Gradio、FastAPI以及相关的中间件。

2. 设置FastAPI应用：

   创建FastAPI应用实例，并配置跨域资源共享（CORS）中间件，以允许不同源之间的通信。

3. 定义主页路由：

   创建一个简单的路由处理函数，用于主页请求的处理，并返回一个简单的消息，表示主页已成功加载。

4. 定义Gradio界面：

   创建一个函数，用于定义Gradio界面。在这个函数中，使用Gradio的Blocks API创建界面元素，如文本框、按钮等，并定义按钮点击事件的处理函数。

5. 将Gradio界面挂载到FastAPI应用中：

   使用Gradio提供的`mount_gradio_app`函数，将Gradio界面挂载到FastAPI应用中，并指定挂载路径。

6. 启动应用：

   使用uvicorn或其他HTTP服务器启动FastAPI应用，以便用户可以访问并与Gradio界面交互。

代码优化：

在代码中已经实现了功能，但可以对其进行一些优化，以提高可读性和可维护性。例如，可以将路由处理函数和Gradio界面定义函数分离出来，使代码结构更清晰；可以添加注释来解释每个函数的作用和参数；可以使用更具描述性的变量名。

结论：

通过将Gradio界面嵌入到FastAPI应用中，我们可以轻松地实现一个交互式的Web应用程序，为用户提供友好的界面来与机器学习模型进行交互。这种组合使用不同库和工具的方法，可以为开发者提供更多的灵活性和创造性，以满足不同场景下的需求。

【在FastAPI应用中嵌入Gradio界面的实现方法】如何在有一个Fastapi应用的基础上，新加一个gradio程序

我是一个专注技术分享的博主,尤其爱搞深度学习和单片机电子。你现在看到的是我的个人博客网站。