我在这里遇到了类似的问题：
Firebird embedded installation issue: library could not be determined
我正在通过连接到firebird数据库的ubuntu（16.04.4 LTS）运行python（3.5.2）脚本。为了安装firebird，我按照这里提供的说明进行操作：
https://firebirdsql.org/manual/ubusetup.html
现在，当我运行python代码时，会显示以下错误：
Soft limit starts as :-1
Soft limit changed to :1024
Traceback (most recent call last):
File "clustering_setup.py", line 30, in <module>
graph, posi_knoten, kanten_bewertung, auslassliste = build_netzwerk.create_graph()
File "/home/ubuntu/Documents/Code/build_netzwerk.py", line 113, in create_graph
datenbank_custom.start(config.idbf_file)
File "/home/ubuntu/Documents/Code/datenbank_custom.py", line 19, in start
con = fdb.connect(database=idbf_file, user='sysdba', password='pass')
File "/home/ubuntu/.local/lib/python3.5/site-packages/fdb/fbcore.py", line 682, in connect
load_api(fb_library_name)
File "/home/ubuntu/.local/lib/python3.5/site-packages/fdb/fbcore.py", line 181, in load_api
setattr(sys.modules[__name__],'api',fbclient_API(fb_library_name))
File "/home/ubuntu/.local/lib/python3.5/site-packages/fdb/ibase.py", line 1398, in __init__
raise Exception("The location of Firebird Client Library could not be determined.")
Exception: The location of Firebird Client Library could not be determined.
如果我检查文件的位置，这就是我所看到的：
ubuntu@ubuntu:~$ dpkg -L firebird2.5-classic-common
/.
/usr
/usr/share
/usr/share/lintian
/usr/share/lintian/overrides
/usr/share/lintian/overrides/firebird2.5-classic-common
/usr/share/doc
/usr/bin
/usr/bin/qli
/usr/bin/nbackup
/usr/bin/fbstat
/usr/bin/fbtracemgr
/usr/bin/gdef
/usr/bin/gsec
/usr/bin/isql-fb
/usr/bin/gpre
/usr/bin/gbak
/usr/bin/fbsvcmgr
/usr/bin/gfix
/usr/lib
/usr/lib/firebird
/usr/lib/firebird/2.5
/usr/lib/firebird/2.5/UDF
/usr/lib/firebird/2.5/UDF/ib_udf.so
/usr/lib/firebird/2.5/UDF/fbudf.so
/usr/sbin
/usr/sbin/fb_lock_print
/usr/share/doc/firebird2.5-classic-common
locate libfbclient的输出：
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libfbclient.so.2
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libfbclient.so.2.5.4
/usr/share/doc/libfbclient2
/var/cache/apt/archives/libfbclient2_2.5.4.26856.ds4-1build1_amd64.deb
/var/lib/dpkg/info/libfbclient2:amd64.list
/var/lib/dpkg/info/libfbclient2:amd64.md5sums
/var/lib/dpkg/info/libfbclient2:amd64.postinst
/var/lib/dpkg/info/libfbclient2:amd64.postrm
/var/lib/dpkg/info/libfbclient2:amd64.preinst
/var/lib/dpkg/info/libfbclient2:amd64.shlibs
/var/lib/dpkg/info/libfbclient2:amd64.symbols
应用cat /etc/ld.so.conf.d/*会导致：
ubuntu@ubuntu:~/Documents/Code$ cat /etc/ld.so.conf.d/*
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libfakeroot
# Multiarch support
/lib/i386-linux-gnu
/usr/lib/i386-linux-gnu
/lib/i686-linux-gnu
/usr/lib/i686-linux-gnu
# libc default configuration
/usr/local/lib
# Multiarch support
/lib/x86_64-linux-gnu
/usr/lib/x86_64-linux-gnu
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/mesa-egl
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/mesa
ldconfig -p | grep libfbclient
libfbclient.so.2 (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libfbclien.so.2
这就是我正在运行的脚本！
from datetime import datetime
import funcs
import build_netzwerk
from scipy.optimize import minimize_scalar
import matplotlib.pyplot as plot
import funcs_nachbearb
import config
start = datetime.now()
# abstandsgewichteten Graphen berechnen
graph, posi_knoten, kanten_bewertung, auslassliste = build_netzwerk.create_graph()
# zurückgegebene Werte bestimmen
if config.clusteringtyp == 'sohlhoehe':
kanten_durchfluss = kanten_bewertung[1].copy()
kanten_bewertung = kanten_bewertung[0].copy()
elif config.clusteringtyp == 'durchfluss':
kanten_durchfluss = kanten_bewertung.copy()
else:
kanten_durchfluss = kanten_bewertung.copy()
kanten_bewertung = None
# minimalen Optimierungsfaktor bestimmen
print(datetime.now() - start)
erg_min = minimize_scalar(funcs.optimiere_cluster, args=(graph, kanten_bewertung, auslassliste, 'min'),
bounds=(0, 10), method='bounded')
# print(erg_min)
# maximalen Optimierungsfaktor bestimmen
print(datetime.now() - start)
erg_max = minimize_scalar(funcs.optimiere_cluster, args=(graph, kanten_bewertung, auslassliste, 'max'),
bounds=(erg_min.x, 10), method='bounded')
# print(erg_max)
# besten Optimierungsfaktor bestimmen
print(datetime.now() - start)
clustersammlung = funcs.bruteforce_optim(erg_min.x, erg_max.x, graph, kanten_bewertung, auslassliste,
kanten_durchfluss)
print(datetime.now() - start)
# Clusternummerierung soll von 0 bis Anzahl gewünschter Cluster laufen
funcs_nachbearb.transform_clusternummern(clustersammlung)
# Bewertung der Cluster berechnen
print(funcs_nachbearb.cluster_bewertung(clustersammlung, graph, kanten_durchfluss))
# Clusterhierarchie berechnen
print(funcs_nachbearb.cluster_hierarchie(clustersammlung, graph))
# Schächte der Messstationen ausgeben
ms = ""
for key in clustersammlung.keys():
ms = ms + clustersammlung[key].endpoint + ", "
ms.rstrip(", ")
print("Messstationen: " + ms)
# Einflussgebiete auf die Messstationen ausgeben
print("Einflussgebiete:")
for key in clustersammlung.keys():
print("Einflussgebiet von Cluster " + str(key) + ": " + ", ".join(clustersammlung[key].nodes))
print(datetime.now() - start)
# entstehenden Grpahen mit Clustern zeichnen
funcs.draw_clustered_graph(graph, posi_knoten, clustersammlung)
plot.show()
print(datetime.now() - start)
datenbank_custom：
import fdb
con = None
def start(idbf_file):
"""
Verbindung mit idbf-Datenbank aufbauen
:param idbf_file: (str) Dateipfad zur Datenbank
"""
global con
con = fdb.connect(database=idbf_file, user='sysdba', password='pass')
def stop():
"""
Verbindung mit idbf-Datenbank trennen
"""
global con
con.close()
def read_from_db_single(sqlstatement):
"""
Allgemeine Funktion um einen einzelnen Wert aus dem IDBF-File auszulesen
:param sqlstatement: (str) SQL-Abfrage zum auslesen eines Wertes
:return results: abgefragter Wert
"""
curs = con.cursor() # Use a client side cursor so you can access curs.rowcount
curs.execute(sqlstatement)
results = curs.fetchone()
if results:
results = results[0]
del curs
return results
def read_from_db(sqlstatement):
"""
Allgemeine Funktion um Daten aus dem IDBF-File auszulesen
:param sqlstatement: (str) SQL-Abfrage an Datenbank
:return results: Rückgabe der Abfrage
"""
curs = con.cursor() # Use a client side cursor so you can access curs.rowcount
curs.execute(sqlstatement)
results = curs.fetchall()
del curs
return results
def read_network(infotyp=None):
"""
Gibt die Knoten und die Kanten für das Kanalnetzmodel zurück.
Alle Schachttypen sind Knoten, alle Haltungen, Sonderbauwerke, ... sind Kanten
:param infotyp: (str) String zur Erweiterung der SELECT-Werte an die Kanten
:return results_knoten: (list(tuple(str, float, float))) Listen der Knoteninformationen
:return results_kanten: (list(tuple(str, float, float, [...]))) Listen der Kanteninformationen;
list(tuple(name, schachtoben, -unten, infotyp[i])
:return results_sonderkanten: (list(tuple(str, float, float))) Listen der Sonderkanteninformationen
"""
erweiterung = ''
if infotyp is not None:
erweiterung = infotyp
knoten = "SELECT name,XKOORDINATE,YKOORDINATE from SCHACHT UNION " + \
"SELECT name,XKOORDINATE,YKOORDINATE from SPEICHERSCHACHT UNION " + \
"SELECT name,XKOORDINATE,YKOORDINATE from AUSLASS;"
kanten = "SELECT name,schachtoben,schachtunten" + erweiterung + " from ROHR UNION " + \
"SELECT name,schachtoben,schachtunten" + erweiterung + " from HREGLER UNION " + \
"SELECT name,schachtoben,schachtunten" + erweiterung + " from QREGLER;"
sonderkanten = "SELECT name,schachtoben,schachtunten from DROSSEL UNION " + \
"SELECT name,schachtoben,schachtunten from GRUNDSEITENAUSLASS UNION " + \
"SELECT name,schachtoben,schachtunten from PUMPE UNION " + \
"SELECT name,schachtoben,schachtunten from SCHIEBER UNION " + \
"SELECT name,schachtoben,schachtunten from WEHR;"
curs = con.cursor() # Use a client side cursor so you can access curs.rowcount
curs.execute(knoten)
results_knoten = list(curs.fetchall())
curs.execute(kanten)
results_kanten = list(curs.fetchall())
curs.execute(sonderkanten)
results_sonderkanten = list(curs.fetchall())
del curs
return results_knoten, results_kanten, results_sonderkanten
我很感激你的建议，因为我完全不知道如何解决这个问题！
答案 0 :(得分：0)
我安装了Ubuntu 16.04.4作为新VM，只进行了sudo apt-get update / sudo apt-get upgrade
然后做了以下事情：
sudo apt install python3-pip
sudo apt install libfbclient2
mkdir fdb-experiment
cd fdb-experiment
pip3 install fdb
nano connect.py
使用connect.py：
import fdb
# 172.26.69.161 is my Windows machine with Firebird
con = fdb.connect(dsn='172.26.69.161:d:/data/db/testdatabase.fdb', user='sysdba', password='masterkey')
cur = con.cursor()
cur.execute("select * from rdb$database")
print(cur.fetchall())
然后：
python3 connect.py
输出：
[(None, 225, None, 'ISO8859_1 ')]
由于Windows主机操作系统（运行我使用的Firebird服务器）存在一些网络问题，我确实需要在两者之间重启我的虚拟机。如果我执行sudo apt remove libfbclient2，我只能重现您的问题。
换句话说，我无法重现您的问题。我唯一能想到的是，也许您正在使用旧版本的fdb（我使用1.8），它以不同的方式定位客户端库（但是因为您的堆栈跟踪具有相同的行号我看看我是否删除libfbclient2，可能不是这种情况。）
您可能想尝试运行sudo ldconfig修复问题，这将重建共享库的缓存。如果这不起作用，请检查cat /etc/ld.so.conf.d/*是否列出/usr/lib/x86_64-linux-gnu（如果它没有，那么我并不完全确定什么是正确的行动方案修复那个）。