KeyError：使用 pipelinenv/vendor/importlib_metadata/_adapters.py:54 中的“名称”

Question

我在 GCP Cloud 构建中运行的 CI/CD 管道中遇到了这个奇怪的错误。

软件包安装失败... KeyError: 'Name' site-packages/pipenv/vendor/importlib_metadata/_adapters.py:54 运行时一切都在本地工作

pipenv install

.

我正在跑步

python 3.11.4

。

我遵循的故障排除步骤是：

• 完全删除

  Pipfile.lock

  并再次运行

  pipenv install

  不起作用。
• 完全删除环境

  pipenv --rm

  并删除缓存

  pip cache purge

  然后再次重新创建环境

  pipenv shell && pipenv install

  没有解决问题。

还有更多内容：

• 我找到了这个帖子：https://github.com/pypa/twine/issues/1125#issuecomment-2191295673，其中问题被确定为由

  importlib_metadata==8.0.0

  中的重大更改引起，解决方法是只需固定版本

  importlib-metadata==7.2.1

  ，所以我继续应用更改，但不幸的是它没有解决问题。
• 我也运行了

  pipenv graph | grep "importlib"

  ，并且 importlib 的所有依赖项都指向该

  7.2.1

  版本。

Answer 1

运行并验证构建是否在 docker 中正常工作后，使用：

docker buildx build --platform linux/arm64 -t fakename -f Dockerfile .

我发现

pipenv

通过一路正确构建图像来正确解决依赖关系。然后我发现我在

kaniko

中有这个设置：

--cache=true

然后我通过执行

--cache=true

禁用了它，它起作用并解决了问题，不幸的是，这会减慢构建速度，但我现在没有选择。

我探索并测试了其他选项，例如：

1. 不要完全压低

   cache

   ，而是使用

   cache-ttl

   ：

--cache=true
--cache-ttl=24h

它第一次工作了，但过了一会儿，也许 2 小时后，它导致我遇到了同样的问题，所以不幸的是我回滚了更改。

2. 更仔细地查看文档，我发现了

   --cache-repo

   设置，这给了我以下组合：

--cache=true
--cache-ttl=24h
--cache-repo=myrepo

也许这将避免其他缓存存储库覆盖此存储库中缓存的依赖项，并将为我提供缓存所需的粒度（我尚未对此进行测试）。