如何解决安装scipy=1.1.0时的“Failed cleaning build dir for scipy”错误

scipy 1.1.0是2018年发布的旧版本，官方并不支持Python 3.8——它的兼容范围是Python 2.7、3.4-3.7。pip安装时找不到适配3.8的预编译轮子，只能尝试本地编译源码，一旦编译依赖缺失或版本不兼容，就会触发构建失败并清理目录的错误。你已经试过安装wheel，但这解决不了核心的兼容和依赖问题，试试下面的方案：

• 切换到兼容的Python版本
  把Python版本降到3.7及以下，直接执行pip install scipy==1.1.0就能安装官方预编译的轮子，完全避开本地编译的坑。

• 用conda安装（最省心）
  如果你的环境用conda管理，直接运行conda install scipy=1.1.0 python=3.8，conda会自动处理依赖和兼容问题，不用手动折腾编译环境。

• 手动安装第三方预编译轮子
  到非官方Python预编译轮子仓库下载对应系统、Python 3.8的scipy 1.1.0.whl文件（注意匹配32/64位），然后用pip安装本地文件，命令示例：

  pip install ./scipy-1.1.0-cp38-none-win_amd64.whl
  

• 补全编译依赖后重新构建
  一定要先装全编译所需的工具和库：

  • Windows：安装Microsoft Visual C++ Build Tools，勾选“C++ build tools”组件；再装OpenBLAS线性代数库。
  • Linux（以Ubuntu为例）：执行sudo apt-get install gcc g++ gfortran libopenblas-dev liblapack-dev
  • macOS：执行xcode-select --install安装命令行工具，再用包管理工具装openblas
    依赖补全后，重新运行pip install scipy==1.1.0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shubh Ramteke