Google Colab Python3.7安装指定旧版本包报Failed building wheel错误

安装失败的核心原因是版本适配冲突：你需要安装的scipy==0.19.1、scikit-image==0.13.0、scikit-learn==0.19.1均为2017年发布的旧版本，官方没有提供适配Python 3.7的预编译wheel安装包，pip只能拉取源码包在本地编译。而Colab默认环境的GCC版本、Fortran编译依赖、新版setuptools/pip的构建规则都和这些旧版本源码的编译要求不匹配，最终触发wheel构建失败、安装自动回滚。
日志中反复出现的WARNING: Ignoring invalid distribution -andas是之前安装pandas旧版本时残留的损坏包目录，不影响核心安装流程，可以在安装前顺手清理。

所有命令直接在Colab代码块中按顺序执行即可：

• 第一步：清理损坏的包残留，安装源码编译必需的系统依赖

# 清理残留损坏的包目录
!rm -rf /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/~* /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/-*
# 安装scipy等科学计算包编译需要的底层依赖
!apt-get update && apt-get install -y gfortran libopenblas-dev liblapack-dev

• 第二步：将pip、setuptools、wheel降级到兼容旧包的版本，不要使用最新版——新版构建工具已经移除了对老式setup.py构建逻辑的兼容，是触发编译错误的常见诱因

!pip install pip==20.3.4 setuptools==44.1.1 wheel==0.35.1

• 第三步：严格按照依赖层级顺序安装包，禁止乱序，避免依赖校验失败。安装三个编译类包时加--no-build-isolation参数，强制构建过程调用当前环境已安装的指定版本numpy，避免构建环节自动拉取不兼容的新版numpy导致编译失败
  1. 先装最底层依赖numpy：!pip install numpy==1.16.1
  2. 安装scipy：!pip install scipy==0.19.1 --no-build-isolation
  3. 安装scikit-learn：!pip install scikit-learn==0.19.1 --no-build-isolation
  4. 安装scikit-image：!pip install scikit-image==0.13.0 --no-build-isolation
  5. 安装剩余无编译冲突的依赖：

!pip install pillow==4.2.1
!pip install pandas==0.20.3
!pip install matplotlib==2.2.2
!pip install tensorflow==1.2.1
!pip install concurrent-iterator==0.2.6

• 第四步：所有包装完后执行强制重启运行时的代码，清空Colab的包缓存，避免加载预装的默认版本包

import os
os.kill(os.getpid(), 9)

重启后重新导入包，调用.__version__属性校验版本是否符合要求即可。

如果上述源码编译流程仍然报错，直接将Colab运行时切换到Python 3.6版本：上述所有你需要的旧版本包官方都提供了Python 3.6环境的预编译wheel，不需要本地编译，直接执行pip install指定版本的命令即可安装成功，不会出现构建错误。切换路径为Colab顶部菜单栏：修改 → 笔记本设置 → 运行时类型，选择Python 3.6后保存，等待运行时重连完成即可重新执行安装流程。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anxo Rodríguez