最近正在准备数维杯,之前试过在电脑上安装 tensorflow,但一直都不成功。然后看了一眼 pip 管理工具下一堆包,乱得一批,所以干脆直接打算捡一些比较重点的包装上,比较鸡肋的就不要了。
pip 是 Python 包管理工具,该工具提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。
目前如果你在 python.org 下载最新版本的安装包,则是已经自带了该工具。
注意:Python 2.7.9 + 或 Python 3.4+ 以上版本都自带 pip 工具。
pip 官网:https://pypi.org/project/pip/
你可以通过以下命令来判断是否已安装:
pip --version # Python2.x 版本命令
pip3 --version # Python3.x 版本命令
默认情况下 pip 使用的是国外的镜像,在下载的时候速度非常慢,本文我们介绍使用国内清华大学的源,地址为:
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
我们可以直接在 pip 命令中使用 -i 参数来指定镜像地址,例如:
pip3 install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
以上命令使用清华镜像源安装 numpy 包。
这种只对当前安装对命令有用,如果需要全局修改,则需要修改配置文件。
Linux/Mac os 环境中,配置文件位置在 ~/.pip/pip.conf(如果不存在创建该目录和文件):
mkdir ~/.pip
打开配置文件 ~/.pip/pip.conf
,修改如下:
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
查看 镜像地址:
$ pip3 config list
global.index-url='https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple'
install.trusted-host='https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn'
可以看到已经成功修改了镜像。
Windows下,你需要在当前对用户目录下(C:\Users\xx\pip,xx 表示当前使用对用户,比如张三)创建一个 pip.ini在pip.ini文件中输入以下内容:
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
在命令行中输入下命令(如果是最新版本这一步可略):
python -m pip install --upgrade pip
首先在命令行输入下命令,目的是将 pip 下管理所有的包信息写到一个文本文件中:
pip freeze > requirements.txt
再按照 所生成文本文件的信息将所有信息卸载:
pip uninstall -r requirements.txt
首先先要定义 requirements.txt 文件,里面的格式是一个包的名字一行,依次往下排。分享一下我的:
numpy
pandas
pyecharts
matplotlib
seaborn
keras
tensorflow
sklearn
statsmodels
scipy
biopython
再安装所有:
pip install -r requirements.txt