Python 包管理工具

  Python之所以受欢迎不光是因为它简单易学，更重要的是它有成千上万的宝藏库。这些库相当于是已经集成好的工具，只要安装就能在Python里使用。它们可以处理各式各样的问题，无需你再造轮子，而且随着社区的不断更新维护，有些库越来越强大，几乎能媲美企业级应用。那么这些工具库怎么下载安装呢？它们被放在一个统一的“仓库”里，名叫PyPi（Python Package Index），所有的库安装都是从这里调度。有了仓库之后，还需要有管理员，pip就是这样一个角色。

  pip 是 Python 中的标准库管理器，这意味着它是一个工具，用它可以来管理 Python 标准库中其他的包，允许你安装和管理不属于 Python 标准库的其它软件包，其提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载等功能。总的来说，pip的Python第三方库的大管家，搞懂它，会让你省很多事。从Python 3 >= Python 3.4 、Python2 >= Python2.7.9 版本开始，pip默认包含在Python的安装程序中，在安装Python时将会自动被安装，省事方便。

  Python 的安装器中自带了 pip，所以你可以直接使用它，除非你安装的是更早版本的 Python。你可以通过以下命令来判断是否已安装：

如果你的 Python 环境没有安装 pip，则可以使用以下方法来手动安装。pip 安装文件下载: pypi.org/project/pip…

pip提供的命令不多，但是都很实用

  pip命令默困扰搭认使用的是国外的pypi镜像（pypi.python.org)，安装慢不说，有时甚至会导致出现超时等网络问题，有时候为了安装一个包，失败重试安装好几次都不一定成功。所以，使用国内的pypi镜像，亦即 切换 pip 源 ，这样速度上更有保证，不失为一种加速pip安装第三方包的好方法。常用的镜像站有阿里云、清华大学等。其中清华大学开源软件镜像站是每 5 分钟同步一次的，比较推荐使用。阿里云镜像站的速度也非常快，这也是我现在在使用的。

  切换切换 pip 源可以是临时性的，也可以设置为默认。临时性的，就是在安装包时，汪拿通过pip命令的 -i 选项指定镜像源即可。例如李镇，临时使用阿里云镜像站作为 pip 源，可以是这样安装：

  如果每次安装时都想要通过镜像源来安装，上面的办法不免有些麻烦。我们可以修改pip的配置文件，将镜像源写入到 pip 配置文件中。 对于linux系统 ，修改 ~/.pip/pip.conf 文件 (没有就创建一个文件夹及文件，文件夹要加“.”，表示是隐藏文件夹)：

然后在文件中保存如下内容：

   对于windows系统 ，在C:Users文件夹下的用户目录（例如如果当前用户是Administrator则是C:UsersAdministrator）下创建pip文件夹，然后再在此文件夹下创建pip.ini文件，在文件中写入一下内容：

  配置完成后再通过 pip config list 查看pip配置。

  我们经常会遇到这样的开发需求，比如你手头有多个开发项目，其中项目A要求用python3.7，项目B需要用python3.6，有要求项目A和项目B依赖包相互独立，互不干扰。为了满足这样的开发需求，我们需要在自己的电脑上安装多个Python版本，并且项目之间进行环境隔离。因此，我们要想运行这些项目，在工作电脑上就要安装不同版本的Python。 pyenv 是Python版本管理工具，通过系统修改环境变量来实现Python不同版本的切换，利用它可以在同一台电脑上安装多个版本的Python，设置目录级别的Python，还能创建和管理vitual python enviroments。而且所有的设置都是用户级别的 *** 作，不需要sudo命令。

  首先安装pyenv，如果你是Mac电脑，那么推荐使用Homebrew来安装。

要想升级pyenv，则可以执行：

pyenv安装完成后，需要将$HOME/.pyenv/bin添加到PATH变量前面，这一步非常关键。

也可以采用手动安装的方式，将pyenv检出到你想安装的目录。

  添加环境变量，将PYENV_ROOT 指向 pyenv 检出的根目录，并向 $PATH 添加 $PYENV_ROOT/bin 以提供访问 pyenv命令的路径。这里的 shell 配置文件（~/.bash_profile）依不同系统而需作修改，如果使用 Zsh 则需要相应的配置 ~/.zshrc

在使用 pyenv 之后使用 pip 安装的第三方模块会自动安装到当前使用 python 版本下，不会和系统模块产生冲突。使用 pip 安装模块之后，如果没有生效，记得使用 pyenv rehash 来更新。

安装完pyenv，可以安装Python，首先查看可安装的Python版本：pyenv install -l，接下来开始安装Python

执行命令 pyenv versions 查看安装结果。

可以看到，已经成功安装了Python，安装的位置在 /Users/dllwh/.pyenv。

可以看到，3.9.9 前面有一个星号，说明成功切换到了 3.9.9 版本，可以执行一下python来验证。

  Pipenv 是 Python 官方推荐的包管理工具，它综合了 virtualenv、pip 和 pyenv 三者的功能，你可以使用 pipenv 这一个工具来安装、卸载、跟踪和记录依赖性，并创建、使用和组织你的虚拟环境。

如果你是Mac电脑，那么推荐使用Homebrew来安装和升级pipenv：

也可以通过pip来安装和升级pipenv：

进入到项目目录中，通过下面的指令为项目创建虚拟环境。

  上面的 *** 作，给pipenv_demo这个项目初始化了一个 Python 3.9.9 的虚拟环境，并在项目录下生成一个项目依赖包文件 Pipefile。如果系统中没有 3.9.8 版本的Python，pipenv 会调用 pyenv 来安装对应的 Python 的版本。默认地，虚拟环境会创建在 ~/.local/share/virtualenvs目录里面。我们也可以通过 pipenv --venv查看项目的虚拟环境目录。可以通过 pipenv --rm 删除虚拟环境。

如果想更改虚拟环境的目录，可以在 .bashrc 或 .bash_profile 中，设置环境变量WORKON_HOME，指定虚拟环境的目录所在位置，比如想将虚拟环境放到~/.venvs目录，则可以执行下面的命令。

如果希望在项目目录下创建虚拟环境目录（.venv），需要在 .bashrc 或 .bash_profile 中配置环境变量PIPENV_VENV_IN_PROJECT：

  pipenv使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 来管理依赖包，并且在使用pipenv添加或删除包时，自动维护 Pipfile 文件，同时生成 Pipfile.lock 来锁定安装包的版本和依赖信息。相比pip需要手动维护requirements.txt 中的安装包和版本，具有很大的进步。

  为项目安装依赖包到虚拟环境中，使每个项目拥有相互独立的依赖包，是非常不错的Python的开发实践。安装依赖包到虚拟环境中的方法：

执行完上面的命令后，检查一下是否安装成功：

  观察项目的根目录下，又多了一个 Pipfile.lock 文件。这两个文件记录了此项目的依赖包，这两个文件的区别是 Pipfile 中安装的包不包含包的具体版本号，而Pipfile.lock 是包含包的具体的版本号的。如果不想产生 Pipfile.lock 文件，在安装依赖包的时候，加上 –skip-lock 选项即可。

在使用pipenv的时候，常常会安装过程比较慢，这个是因为pipenv创建的 Pipfile 中默认的Pypi源是python官方的 pypi.python.org/simple。我们国内…

  为了避免每次都要指定–pypi-mirror，我一般会在创建好Pipfile以后，将文件中 source 块下的 url 字段，设置为国内的 pypi 源，我推荐的是清华的Pypi源或者阿里源，具体设置如下：

如果是要删除虚拟环境中的第三方包，执行：

用git管理项目时候，要把Pipfile和Pipfile.lock加入版本跟踪。这样clone了这个项目的同学，只需要执行：

就可以安装所有的Pipfile中 [packages]部分列出来的包了，并且自动为项目在自己电脑上创建了虚拟环境。

上面的方法都是安装Pipfile中列出来的第三方包的最新版本，如果是想安装Pipfile.lock中固定版本的第三方依赖包，需要执行：

如果项目之前使用requirements.txt来管理依赖的，那么使用pipenv安装所有依赖可以采用类似pip的方法：

  虚拟环境创建好了之后，就可以在里面进行开发了。如果在命令行下开发，则在项目目录下执行 pipenv shell ，就进入到了虚拟环境中，在这个环境中，已经包含安装过的所有依赖包了，接下来就可以利用这些依赖包进行开发工作了。如果是用Pycharm进行开发，就更简单了，直接用Pycharm打开项目即可。可以从Pycharm中的左侧导航栏里面看到External Libraries显示的是虚拟环境中的Python解释器了。

在虚拟环境中执行开发好的程序，有两种方式，一种是前面提到的先执行pipenv shell进入到虚拟环境后，再执行python程序；另一种方式，则是执行pyenv run，比如在虚拟环境中执行基于pytest框架编写的测试用例，只需要执行下面的命令即可：

作者：独泪了无痕

链接：https://juejin.cn/post/7063699409703272485

您好，您可以使用Python 3.9.13安装Torch模块。Torch是一个开源的机器学习库，可以在Python上实现深度学习和机器学习。它提供了一个强大的编程框架，可以用来实现许多机器学习算法，如深度神经网络，卷积神经网络，递归神经网络等搭逗。

要安装Torch，您需要首先安装Python 3.9.13，然后使用pip命令安装Torch：

pip install torch

安装完成后，您可以使用Python脚本来调用Torch模块，以实现深度学习和机器学习的目的。山枣

此外，您还可以使用Anaconda环境安装Torch，Anaconda是一个开源的Python发行版，可以帮助您快速安装和管理Python环境和第三方库知唯卖。要安装Anaconda，您可以参考官方文档，然后使用conda命令安装Torch：

conda install torch

安装完成后，您可以使用Python脚本来调用Torch模块，以实现深度学习和机器学习的目的。

总之，您可以使用Python 3.9.13安装Torch模块，以实现深度学习和机器学习的目的。

Python使用pip包管理器来安装、删除、管理软件包，使用pip安装脊旁配软件包会自动安装包所依赖的其它包，而无需手动安装。

最新版本的Python中已经默认安装了pip包管理器，老版本的需要自己手动安装。pip包管理器的使用方启闭法如下：

依次点击开始>运行，输入cmd打开命令提示符

pip install 包名称

通过以上樱指两步即可实现包的安装，同样在命令提示符下输入：

pip list

可以查看所有已经安装的包。

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