Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js
前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >用户主目录问题:用户主目录权限或路径设置错误,导致无法访问

用户主目录问题:用户主目录权限或路径设置错误,导致无法访问

原创
作者头像
是山河呀
发布于 2025-02-04 04:47:44
发布于 2025-02-04 04:47:44
1920
举报
文章被收录于专栏:linux运维linux运维
1. 检查用户主目录路径

解决方法

  1. 查看用户主目录路径
    • 使用 getent 命令查看用户的主目录路径:getent passwd username
    • 输出示例:username:x:1000:1000:User Name,,,:/home/username:/bin/bash
    • 确认 /home/username 是否正确。
  2. 检查 /etc/passwd 文件
    • 检查 /etc/passwd 文件,确保用户的主目录路径正确:sudo cat /etc/passwd | grep username
2. 检查用户主目录权限

解决方法

  1. 查看主目录权限
    • 使用 ls -ld 命令查看用户主目录的权限:ls -ld /home/username
    • 输出示例:drwxr-x--- 2 username username 4096 Feb 4 12:00 /home/username
  2. 修改主目录权限
    • 使用 chown 命令更改主目录的所有者:sudo chown username:username /home/username
    • 使用 chmod 命令更改主目录的权限:sudo chmod 700 /home/username
    • 常见的权限设置包括:
      • 700:所有者可读、写、执行;其他用户无权限。
      • 750:所有者可读、写、执行;组用户可读、执行;其他用户无权限。
      • 755:所有者可读、写、执行;组用户和其他用户可读、执行。
3. 检查主目录是否存在

解决方法

  1. 检查主目录是否存在
    • 使用 ls 命令检查主目录是否存在:ls -l /home
    • 如果主目录不存在,可以创建它:sudo mkdir /home/username sudo chown username:username /home/username sudo chmod 700 /home/username
4. 检查文件系统挂载

解决方法

  1. 检查文件系统挂载
    • 使用 df 命令检查文件系统挂载情况:df -h
    • 确保 /home 目录所在的文件系统已正确挂载。
  2. 检查 /etc/fstab 文件
    • 检查 /etc/fstab 文件,确保 /home 目录所在的文件系统已正确配置:sudo cat /etc/fstab
    • 确保包含类似以下行:/dev/sda2 /home ext4 defaults 0 2
5. 检查 SELinux 或 AppArmor 配置

解决方法

  1. 检查 SELinux 状态
    • 使用 sestatus 命令检查 SELinux 的状态:sestatus
    • 如果 SELinux 是启用的,可以临时将其设置为宽容模式:sudo setenforce 0
  2. 检查 AppArmor 状态
    • 使用 aa-status 命令检查 AppArmor 的状态:sudo aa-status
    • 如果 AppArmor 是启用的,可以临时禁用某个配置文件:sudo ln -s /etc/apparmor.d/disable/* /etc/apparmor.d/ sudo apparmor_parser -R /etc/apparmor.d/*

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
2. Pandas系列 - Series基本功能
系列基本功能 DataFrame基本功能 系列基本功能 编号 属性或方法 描述 1 axes 返回行轴标签列表 2 dtype 返回对象的数据类型(dtype) 3 empty 如果系列为空,则返回True 4 ndim 返回底层数据的维数,默认定义:1 5 size 返回基础数据中的元素数 6 values 将系列作为ndarray返回 7 head() 返回前n行 8 tail() 返回最后n行 axes示例: import pandas as pd import numpy as np # Cre
Python编程爱好者
2020/09/08
3810
2. Pandas系列 - Series基本功能
手撕numpy(二):各种特性和简单操作
记住一句话:numpy中的数据类型转换,不要使用x.dtype修改元素的数据类型,最好用x.astype()这种方式。
朱小五
2020/03/18
4990
手撕numpy(二):各种特性和简单操作
Python数据分析模块 | pandas做数据分析(一):基本数据对象
pandas有两个最主要的数据结构,分别是Series和DataFrame,所以一开始的任务就是好好熟悉一下这两个数据结构。 1、Series 官方文档: pandas.Series (http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.html#pandas.Series ) Series是类似于一维数组的对象,由一组数据(各种numpy的数据类型)以及一组与之相关的标签组成。首先看一下怎么构造出Series来。 cl
用户1332428
2018/03/09
1.6K0
Python数据分析模块 | pandas做数据分析(一):基本数据对象
Series(三):Series和ndarray对比学习
1、Series和ndarray都可以通过索引和切片访问元素,切片返回的是原来的视图,索引返回的是原来的拷贝。
朱小五
2020/04/01
5950
[L1]快速掌握Series~创建Series
由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验,因此过于长的文章,我会使用"[L1]"来进行分段。这系列将介绍Pandas模块中的Series,本文主要介绍:
触摸壹缕阳光
2020/04/26
1.3K0
pandas入门:Series、DataFrame、Index基本操作都有了!
导读:pandas是一款开放源码的BSD许可的Python库。它基于NumPy创建,为Python编程语言提供了高性能的、易于使用的数据结构和数据分析工具。
CDA数据分析师
2020/09/22
4.7K0
pandas入门:Series、DataFrame、Index基本操作都有了!
Python3快速入门(十三)——Pan
Pandas有三种主要数据结构,Series、DataFrame、Panel。 Series是带有标签的一维数组,可以保存任何数据类型(整数,字符串,浮点数,Python对象等),轴标签统称为索引(index)。 DataFrame是带有标签的二维数据结构,具有index(行标签)和columns(列标签)。如果传递index或columns,则会用于生成的DataFrame的index或columns。 Panel是一个三维数据结构,由items、major_axis、minor_axis定义。items(条目),即轴0,每个条目对应一个DataFrame;major_axis(主轴),即轴1,是每个DataFrame的index(行);minor_axis(副轴),即轴2,是每个DataFrame的columns(列)。
py3study
2020/01/06
8.8K0
【数据处理包Pandas】Series的创建与操作
  NumPy 通过把大量同类数据组织成 ndarray 数组对象,并引入可以支持逐元素操作和广播机制的通用函数,为数值计算提供了许多不可或缺的功能。但当需要处理更灵活的数据任务(如为数据添加标签、处理缺失值等),或者需要做一些不是对每个元素都进行广播映射的计算(如分组、透视表等)时,NumPy 的限制就非常明显了。
Francek Chen
2025/01/22
1430
【数据处理包Pandas】DataFrame的创建
  DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)。DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共用同一个索引)是基于。
Francek Chen
2025/01/22
1810
【数据处理包Pandas】DataFrame的创建
python数据分析和可视化——一篇文章足以(未完成)
开发工具:PyCharm Community Edition 2021.3.1(或Jupyter Lab) 【pip install jupyter lab】
红目香薰
2022/11/29
9140
python数据分析和可视化——一篇文章足以(未完成)
Series(四):Series和ndarray在运算时的异同
由于pandas的底层是集成了numpy,因此Series的底层数据就是使用ndarray来构建的,因此我们得到了一个Series后,就可以使用numpy中的函数,对数据进行操作。但是Series与ndarry不同的地方在于,Series中多了一个索引。
朱小五
2020/04/01
9390
Python数据分析pandas之series初识
Python数据分析pandas之series初识
Java架构师必看
2021/12/02
5570
Pandas笔记
pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入 了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型结构化数据集所需的工具。
杨丝儿
2022/02/18
7.8K0
Pandas笔记
Series(二):Series的元素获取方式
关于切片和索引获取Series中的元素,可以参考我的另外一篇文章,对比学习效果会更好:《手撕numpy(三):切片和索引详解》
朱小五
2020/03/19
9K0
Pandas数据结构之Series
本节介绍 Pandas 基础数据结构,包括各类对象的数据类型、索引、轴标记、对齐等基础操作。首先,导入 NumPy 和 Pandas:
用户1564362
2019/11/27
9900
Pandas 学习之 Series
简介 Series 是一个类数组的数据结构,同时带有标签(lable)或者说索引(index)。 常用方法与属性 属性或方法 描述 axes 返回行轴标签列表。 dtype 返回对象的数据类型(dtype)。 empty 如果系列为空,则返回True。 ndim 返回底层数据的维数,默认定义:1。 size 返回基础数据中的元素数。 values 将系列作为ndarray返回。 head() 返回前n行。 tail() 返回最后n行。 创建 下边生成一个最简单的 Series 对象,因为没有给 Serie
一份执着✘
2018/06/04
7720
Pandas最详细教程来了!
导读:在Python中,进行数据分析的一个主要工具就是Pandas。Pandas是Wes McKinney在大型对冲基金AQR公司工作时开发的,后来该工具开源了,主要由社区进行维护和更新。
IT阅读排行榜
2021/04/20
3.3K0
Pandas最详细教程来了!
Pandas 2.2 中文官方教程和指南(八)
我们将从一个快速、非全面的概述开始,介绍 pandas 中的基本数据结构,以帮助您入门。关于数据类型、索引、轴标签和对齐的基本行为适用于所有对象。要开始,请导入 NumPy 并将 pandas 加载到您的命名空间中:
ApacheCN_飞龙
2024/05/24
4400
Pandas 2.2 中文官方教程和指南(八)
Python数据分析之pandas基本数据结构
Python数据分析之numpy数组全解析 Python数据分析之Pandas读写外部数据文件
统计学家
2019/12/23
1.3K0
Python数据分析之pandas基本数据结构
[L2]快速掌握Series~Series的属性
由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验,因此过于长的文章,我会使用"[L1]"来进行分段。这系列将介绍Pandas模块中的Series,本文主要介绍:
触摸壹缕阳光
2020/05/13
9440
相关推荐
2. Pandas系列 - Series基本功能
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档