Код ROS Visual Studio ⇐ Python

[Гость]

Я пытаюсь установить ROS на свой компьютер с Windows. Для этого я работаю с кодом Visual Studio (используя Python 3.11.0, поскольку для своего проекта я буду использовать pyrealsense). Однако, когда я «pip install ros», я получаю следующее:

Сбор роз Использование кэшированного ros-0.119.tar.gz (47 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Сбор aiofiles==0.4.0 Использование кэшированных файлов aiofiles-0.4.0-py3-none-any.whl (9,2 КБ) Сбор атомных записей == 1.2.1 Использование кэшированного файлаatomicwrites-1.2.1-py2.py3-none-any.whl (5,9 КБ) Сбор атрибутов==18.2.0 Использование кэшированного attrs-18.2.0-py2.py3-none-any.whl (34 КБ) Сбор отбеливателя==3.0.2 Использование кэшированного отбеливателя-3.0.2-py2.py3-none-any.whl (148 КБ) Сбор бото==2.49.0 Использование кэшированного boto-2.49.0-py2.py3-none-any.whl (1,4 МБ) Собираем бото3==1.9.28 Использование кэшированного boto3-1.9.28-py2.py3-none-any.whl (128 КБ) Сбор ботокора==1.12.28 Использование кэшированного файла botocore-1.12.28-py2.py3-none-any.whl (4,7 МБ) Сбор bz2file==0.98 Использование кэшированного файла bz2file-0.98.tar.gz (11 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Сбор сертификатов==2018.8.24 Использование кэшированного сертификата certifi-2018.8.24-py2.py3-none-any.whl (147 КБ) Сбор cffi==1.11.5 Использование кэшированного файла cffi-1.11.5.tar.gz (438 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Собираем шарде==3.0.4 Использование кэшированного chardet-3.0.4-py2.py3-none-any.whl (133 КБ) Сбор cmarkgfm==0.4.2 Использование кэшированного файла cmarkgfm-0.4.2.tar.gz (133 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Собираем декоратор==4.3.0 Использование кэшированного декоратора-4.3.0-py2.py3-none-any.whl (9,2 КБ) Сбор документов==0.14 Использование кэшированного файла docutils-0.14-py3-none-any.whl (543 КБ) Сбор enum34==1.1.6 Использование кэшированного enum34-1.1.6-py3-none-any.whl (12 КБ) Сбор Flatdict==3.0.1 Использование кэшированного файла Flatdict-3.0.1-py2.py3-none-any.whl (5,6 КБ) Сбор будущего == 0.16.0 Использование кэшированного файла Future-0.16.0.tar.gz (824 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Собираем генсим==3.6.0 Использование кэшированного gensim-3.6.0.tar.gz (23,1 МБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Сбор ружья==19.9.0 Использование кэшированного файла Gunicorn-19.9.0-py2.py3-none-any.whl (112 КБ) Сбор httptools==0.0.11 Использование кэшированного httptools-0.0.11.tar.gz (99 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Сбор идны==2.7 Использование кэшированного idna-2.7-py2.py3-none-any.whl (58 КБ) Сбор ijson==2.3 Использование кэшированного ijson-2.3-py2.py3-none-any.whl (15 КБ) Сбор jmespath==0.9.3 Использование кэшированного jmespath-0.9.3-py2.py3-none-any.whl (23 КБ) Сбор joblib==0.12.5 Использование кэшированной библиотеки joblib-0.12.5-py2.py3-none-any.whl (275 КБ) Сбор jsonpath-rw==1.4.0 Использование кэшированного jsonpath-rw-1.4.0.tar.gz (13 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Сбор lru-dict==1.1.6 Использование кэшированного lru-dict-1.1.6.tar.gz (9,4 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Собираем больше-itertools==4.3.0 Использование кэшированного файла more_itertools-4.3.0-py3-none-any.whl (48 КБ) Сбор мультидикт==4.4.2 Использование кэшированного multidict-4.4.2.tar.gz (118 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Сбор nametupled==0.3.3 Использование кэшированного файла Nametupled-0.3.3-py2.py3-none-any.whl (5,8 КБ) Сбор ndex2==2.0.0.1 Использование кэшированного ndex2-2.0.0.1.tar.gz (100 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Собираем neo4j-драйвер==1.6.2 Использование кэшированного neo4j-driver-1.6.2.tar.gz (191 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Сбор неотайма==1.0.0 Использование кэшированного neotime-1.0.0.tar.gz (12 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Сбор сетиx==2.2 Использование кэшированного файла networkx-2.2.zip (1,7 МБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Сбор node2vec==0.2.2 Использование кэшированного node2vec-0.2.2.tar.gz (3,9 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Сбор numpy==1.15.2 Использование кэшированного numpy-1.15.2.zip (4,5 МБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Сбор панд==0.23.4 Использование кэшированного pandas-0.23.4.tar.gz (10,5 МБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Сбор pkginfo==1.4.2 Использование кэшированного pkginfo-1.4.2-py2.py3-none-any.whl (27 КБ) Сбор плагина==0.7.1 Использование кэшированного плагина pluggy-0.7.1-py2.py3-none-any.whl (14 КБ) Собираем слой==3.11 Использование кэшированного ply-3.11-py2.py3-none-any.whl (49 КБ) Сбор py==1.7.0 Использование кэшированного py-1.7.0-py2.py3-none-any.whl (83 КБ) Сбор pycparser==2.19 Использование кэшированного pycparser-2.19.tar.gz (158 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Сбор пигментов==2.2.0 Использование кэшированного Pygments-2.2.0-py2.py3-none-any.whl (841 КБ) Сбор pyparsing==2.2.2 Использование кэшированного pyparsing-2.2.2-py2.py3-none-any.whl (57 КБ) Сбор pysolr==3.8.1 Использование кэшированного pysolr-3.8.1-py2.py3-none-any.whl (16 КБ) Сбор pytest==3.8.2 Использование кэшированного pytest-3.8.2-py2.py3-none-any.whl (209 КБ) Сбор python-dateutil==2.7.3 Использование кэшированного python_dateutil-2.7.3-py2.py3-none-any.whl (211 КБ) Собираем пыц==2018.5 Использование кэшированного pytz-2018.5-py2.py3-none-any.whl (510 КБ) Сбор PyYAML==3.13 Использование кэшированного PyYAML-3.13.tar.gz (270 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... сделанный Сбор readme-renderer==22.0 Использование кэшированного readme_renderer-22.0-py2.py3-none-any.whl (14 КБ) Собираем redis==2.10.6 Использование кэшированного redis-2.10.6-py2.py3-none-any.whl (64 КБ) Сбор запросов==2.19.1 Использование кэшированных запросов-2.19.1-py2.py3-none-any.whl (91 КБ) Сбор запросов-toolbelt==0.8.0 Использование кэшированных запросов Request_toolbelt-0.8.0-py2.py3-none-any.whl (54 КБ) Сбор s3transfer==0.1.13 Использование кэшированного файла s3transfer-0.1.13-py2.py3-none-any.whl (59 КБ) Сбор саника==0.8.3 Использование кэшированного файла sanic-0.8.3-py3-none-any.whl (51 КБ) Сбор саник-опенапи==0.4.0 Использование кэшированного файла sanic-openapi-0.4.0.tar.gz (399 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Сбор scipy==1.1.0 Использование кэшированного scipy-1.1.0.tar.gz (15,6 МБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Собираем шесть == 1.11.0 Использование кэшированного файла Six-1.11.0-py2.py3-none-any.whl (10 КБ) Собираем смарт-открытие==1.7.1 Использование кэшированного файла smart_open-1.7.1.tar.gz (38 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Сбор торнадо==5.1.1 Использование кэшированного Tornado-5.1.1.tar.gz (516 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Сбор tqdm==4.26.0 Использование кэшированного tqdm-4.26.0-py2.py3-none-any.whl (43 КБ) Сбор шпагата==1.12.1 Использование кэшированного шпагата-1.12.1-py2.py3-none-any.whl (34 КБ) Сбор ujson==1.35 Использование кэшированного ujson-1.35.tar.gz (192 КБ) Подготовка метаданных (setup.py)... готово Сбор urllib3==1.23 Использование кэшированного urllib3-1.23-py2.py3-none-any.whl (133 КБ) Сбор uvloop==0.11.2 Использование кэшированного uvloop-0.11.2.tar.gz (1,9 МБ) Подготовка метаданных (setup.py)... ошибка ошибка: подпроцесс завершен с ошибкой × python setup.py egg_info не был запущен успешно. │ код выхода: 1 ╰─> [6 строк вывода] Traceback (последний вызов последний): Файл «», строка 2, в Файл «», строка 34, в Файл «C:\Users\Lara\AppData\Local\Temp\pip-install-a_a81nay\uvloop_a916dac0499848a68ec4bfb23178cb71\setup.py», строка 15, в поднять RuntimeError('uvloop в данный момент не поддерживает Windows') RuntimeError: uvloop на данный момент не поддерживает Windows [конец вывода] Примечание. Эта ошибка возникает в подпроцессе и, скорее всего, не является проблемой pip. ошибка: не удалось создать метаданные × Обнаружена ошибка при создании метаданных пакета. ╰─> См. вывод выше. Примечание. Это проблема упомянутого выше пакета, а не pip. подсказка: подробности см. выше.` Я уже пытался подписаться на https://wiki.ros.org/Installation/Windows. но при открытии ROS Melodic.exe от имени администратора и написании roscore (например) пишет, что ros не установлен