网站无法部署至Heroku，是否为Numpy引发的问题？

网站当前使用已废弃的Heroku-18栈，需重新部署至Heroku-22栈，但部署时出现报错，日志多次提及Numpy相关错误，推测这可能是问题根源。

已尝试的操作：

• 升级pip
• 修改runtime.txt中的Python版本（从python-3.7.0改为python-3.9.13）
• 重新安装Numpy（当前版本1.18.1）

遇到的部分错误信息：

! [remote rejected] master -> master (pre-receive hook declined)
error: failed to push some refs to 'https://git.heroku.com/mywebsite.git'

error: Command "gcc -Wno-unused-result -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -fPIC -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -D_LARGEFILE_SOURCE=1 -D_LARGEFILE64_SOURCE=1 -Inumpy/core/include -Ibuild/src.linux-x86_64-3.9/numpy/core/include/numpy -Inumpy/core/src/private -Inumpy/core/src -Inumpy/core -Inumpy/core/src/npymath -Inumpy/core/src/multiarray -Inumpy/core/src/umath -Inumpy/core/src/npysort -I/app/.heroku/python/include/python3.9 -Ibuild/src.linux-x86_64-3.9/numpy/core/src/private -Ibuild/src.linux-x86_64-3.9/numpy/core/src/npymath -Ibuild/src.linux-x86_64-3.9/numpy/core/src/private -Ibuild/src.linux-x86_64-3.9/numpy/core/src/npymath -Ibuild/src.linux-x86_64-3.9/numpy/core/src/private -Ibuild/src.linux-x86_64-3.9/numpy/core/src/npymath -c numpy/random/mtrand/mtrand.c -o build/temp.linux-x86_64-3.9/numpy/random/mtrand/mtrand.o -MMD -MF build/temp.linux-x86_64-3.9/numpy/random/mtrand/mtrand.o.d" failed with exit status 1

ERROR: Failed cleaning build dir for numpy
remote: Failed to build numpy

ERROR: Failed building wheel for numpy

请问如何解决这些错误？是否存在非Numpy相关因素导致部署失败？

一、Numpy版本适配修复 #

Numpy 1.18.1对Python 3.9的支持不完善，二者兼容性冲突是编译失败的核心原因。解决步骤：

• 修改requirements.txt，将numpy==1.18.1替换为支持Python 3.9的稳定版本，比如numpy>=1.21.0（该版本开始官方兼容Python 3.9），或指定具体稳定版本如numpy==1.23.5
• 本地先验证依赖安装：创建Python 3.9虚拟环境，执行pip install -r requirements.txt确认无报错，再提交代码部署

二、补充Heroku-22系统依赖 #

Heroku-22栈的基础依赖和Heroku-18不同，缺少Numpy编译所需的底层库，导致gcc编译失败。操作：

1. 在项目根目录创建Aptfile文件
2. 写入以下依赖内容：

   libopenblas-dev
   liblapack-dev
   gfortran
   

3. 将Aptfile提交至Git后重新部署，这些库是Numpy编译必需的线性代数与Fortran支持组件

三、非Numpy相关因素排查 #

除Numpy外，以下情况也可能导致部署失败：

• Buildpack或配置残留：检查是否使用官方Python buildpack，清理Heroku-18时期的自定义环境变量（尤其是与Python版本、编译相关的变量）
• 其他依赖兼容性：排查requirements.txt中所有包的版本，确保均支持Python 3.9；本地虚拟环境中测试全依赖安装与运行，排除其他包的适配问题
• 构建缓存冲突：Heroku缓存的旧依赖可能干扰新部署，执行以下命令清除缓存后重试：

  heroku plugins:install heroku-builds
  heroku builds:cache:purge -a mywebsite
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者curiousIT