在Python的浩瀚生态中，pip作为连接开发者与无数高质量库的桥梁，其重要性不言而喻。然而，对于许多国内开发者而言，使用pip安装Python包时遇到的网络延迟和下载速度慢问题，往往成为提升开发效率的绊脚石。幸运的是，通过换用国内优质的PyPI镜像源，我们可以轻松绕过这些障碍，让包安装过程变得流畅而迅速。本文将带您深入了解如何为pip换源，开启高效开发的新篇章。
python终端用pip list出现这个错误Fatal error in launcher:
python开发者都知道，当我们pip install安装扩展库的时候，经常遇到安装失败(超时)等，有时候是因为国外镜像被屏蔽了，带来不少麻烦，
在Python开发中，我们经常使用第三方库来满足各种需求。当我们使用pip安装这些库时，有时可能会遇到一些网络问题，特别是在使用国内的源时。其中一个常见的问题就是".ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='pypi.tuna.tsinghua.edu.cn', port=443): Read timed out"错误。这个错误通常是由于与pip源的连接超时引起的。 为了解决这个问题，我们可以尝试以下方法：
这种情况下，我们就不能使用cmd或pycharm进行安装了（若继续使用，则可以使用国内镜像进行加速安装，但是python中的一些高级库，国内镜像的文件是不全的，下载容易出问题！）
在地球科学领域也得到了广泛应用，尤其是地球科学数据处理和可视化方面，比如地球科学数据分析和可视化库Iris，应用于数值模式数据处理的wrf-python，气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
经常听到初学python的小伙伴在抱怨，python安装第三方库太慢，很容易失败报错，如果安装pandas、tensorflow这种体积大的库，简直龟速。
这几天菜鸟小白在写公众号的时候，每次使用pip安装python库都会出现安装超时的情况。我实在是受不了了，所以整理了这篇修改pip默认安装源的三种方式。
为什么要配置全局镜像源？ 在python下载第三方库时，pip默认是以国外的方式下载，往往我们没有访问国外网站的话，下载速度极其慢。 而配置了国内的镜像，则可以通过国内的网络直接下载三方库，速度奇快。 一般配置镜像，有的人还在IDE里面配置，但往往我们虚拟环境过多，或者经常切换使用cmd进行pip下载时，又需要再次配置镜像，于是乎就引申出了配置全局镜像源，只需要配置一次，你整台电脑都可以享受镜像加速的加持！ 网络上搜集的很多配置全局变量，需要自己手动去c盘下面，user文件夹下面找到pip的文件夹，但我跟着操作发现，奇了怪了，我没有这个文件夹，所以我想，应该不止我一个人。
在Windows中，你可以通过设置环境变量 PYTHONUTF8=1 来告诉Python在Windows控制台中使用UTF-8编码
14天学习训练营导师课程： 李宁《Python Pygame游戏开发入门与实战》 李宁《计算机视觉OpenCV Python项目实战》1 李宁《计算机视觉OpenCV Python项目实战》2 李宁《计算机视觉OpenCV Python项目实战》3
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 目录 前言： 🚀🚀 python安装库方法大全（以安装pygame库为例） 🚀方法一、在pycharm内部直接安装【最简单的方法（直接上图）】 🚀方法二、（在终端安装库） 安装： ✨1、使用pip install +（库的名称）直接安装 ✨2、使用国内镜像安装（加了镜像地址速度杠杠滴快💪💪） 结语: 🎉🎉方法二报以下错怎么办 🎉🎉小结方法一和方法二 🎉🎉小结方法一和方法二我要在cmd(命令提示符安装)还是在Pycharm安装呢？？
近期周围很多朋友询问，Python如何管理包和模块，并且很多常用的包使用pip安装的时候，总是因为网络问题中断，在学习新包时造成了很大的挫败感，这些问题也是之前自己在学习过程中，遇到的痛点，所以抽出精力，整理了下之前关于这块的学习笔记，形成文章，希望给其他python道友以帮助，也给自己后续查阅带来方便。
[root@799a3e499eed python2.6]# pip install get-time DEPRECATION: Python 3.4 support has been deprecated. pip 19.1 will be the last one supporting it. Please upgrade your Python as Python 3.4 won’t be maintained after March 2019 (cf PEP 429). Collecting get-time Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/6c/2c/881da0e98685d2b39596f198eaf11ff6582fde5eb403c52bf3f405a1128f/get-time-0.0.4.tar.gz Building wheels for collected packages: get-time Building wheel for get-time (setup.py) … done Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/6c/9d/4e/58515015fcd0ec032405fd8ce96795aed16458edd1ca793532 Successfully built get-time Installing collected packages: get-time Successfully installed get-time-0.0.4
由于pycharm自带的pip源网站是国外网址，这就导致了许多国内用户在pycharm中下载其他软件包速度极慢，有时还会跳出下载失败的界面。
本文提供视频讲解，详细见地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Qf4y1R74e
pip是一个Python的包管理器，它允许你方便地安装、升级和删除Python库和工具。通过pip，你可以从Python Package Index（PyPI）中获取成千上万的第三方软件包，并将其安装到你的Python环境中。pip提供了简洁的命令行界面，使得管理Python包变得轻松和一致。它是Python生态系统中不可或缺的一部分，广泛应用于数据科学、Web开发、自然语言处理等领域。
很多教程在介绍Python开发环境搭建的时候，总是要先安装Python、配置环境变量，然后再安装Python开发集成环境。看上去简单的几步工作，对于初学者来说着实不易。
Google于去年早些时候发布了TensorFlow 2.0，这是对现有TensorFlow 1.0的重大飞跃。
今天在升级下载Python第三方库的时候特别慢，最后去升级pip的时候竟然还time out了，哇心态炸了。
众所周知，Python语法简洁、功能强大，通过简单的代码就能实现很多实用有趣的功能，例如：科学计算、画图、操作文件、聊天等，很大原因得益于它拥有丰富的第三方库。
在现代的软件开发实践中，依赖管理成为了一项非常重要的任务。它确保了我们可以在任何地方重建我们的开发环境，也使得我们能够轻松地跟踪和更新我们的项目所依赖的库。Python是世界上最受欢迎的编程语言之一，有着丰富的库和框架，这都得益于Python强大的包管理工具Pip。
直接上图(mac环境)： 一、设置项目的python版本 File->Default Settings ... 在弹出的界面上（参考下图），左上角的下拉框里，选择python解释器的版本即可（建议：直
conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理和环境管理。包管理与pip的使用方法类似，环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。conda将几乎所有的工具、第三方包都当作package进行管理，甚至包括python 和conda自身。Anaconda是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、各种packages等。
然后cd到你的python解释器下的scripts中(比如我的路径是D:\Program Files (x86)\python\Scripts）
由于众所周知的原因，在国内机房下载python依赖包、访问github极慢的，而stable-diffusion-webui依赖了这些，导致在国内机房下载安装stable-diffusion-webui速度极慢。我之前在 《基于腾讯云CVM（国内）搭建stable-diffusion-webui环境 三》一文中介绍了一种在国内搭建stable-diffusion-webui环境的办法。这种办法步骤较多，比较繁琐，有没有其他简单的办法呢？
如果你平常会用到Ubuntu、conda、R语言、Python、Julia， 那你肯定为安装各种包、库、软件而烦恼过！
如果打算安装Anaconda，需要卸载之前安装的Python（如果不想卸载，参考博客，不过这个实在有点长，我没看完都），因为Anaconda是一个集成环境，所以是自带Python的，下载Anaconda，这个是官网： 如图：
Anaconda 是一个包含数据科学常用包的发行版本。它基于 conda(一个包和环境管理器) 衍生而来。应用程序 conda 是包和环境管理器：
安装 Docker 环境当然要使用上海大学开源镜像站提供的 docker-ce 镜像源咯。
pip是我们最常用的Python第三方库安装工具，不管是什么库，我们只需要一条pip install命令就能安装，但是现在经常出现一些安装超时的问题，这是为什么呢？
docker很早就有了，网站事也是久仰大名。最近尝试了一下，发现出乎意料的好用！所以总结一下入门必备，给同样折腾docker的小白一点启示。
近日，使用 Serverless 开发了一个应用。其中 CI/CD，是需要考虑的一个问题。这里用到了 Jenkins 和 Docker。并且 Jenkins Pipeline 运行在容器中。
“ Anaconda是世界上最流行的数据分析平台（它们官网自己吹的nb），如果把镜像改为国内的可以节省很多时间。”
下载可以去官网上下载，直接搜索找与你电脑对应的版本就好，国内清华镜像网站是：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
曾几何时，我在第一次安装JDK环境的时候也遇到了不小的麻烦，当时还有朋友就因为这个环境问题觉得自己根本不是编程的料，选择了放弃。当时有个段子说，“如果不是JDK环境没搞定，我一定是一个编程天才”。权当一笑，但是环境问题确实是个大问题。
python第三方组件有很多都是whl文件，遇到这样的whl文件应该怎样安装呢，今天来介绍一下whl文件怎样安装。
前段时间 Docker, Inc. 宣布将停止免费团队服务[1]的事情闹得沸沸扬扬，事情最终以 Docker, Inc. 撤销决定并道歉[2]结束。笔者并没有追赶这个“热点”对这件事进行评论或抨击，现在这个热度过去了，笔者希望就着这个事情分享一些自己的观点以及日常工作可以用到的很实用技巧。
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/10227403.html
Pyinstaller -F 随机弹框.py # 执行exe文件时会出现cmd弹框
执行python3命令会进入到官方交互解释器，官方解释器无法直接看到变量对应的数据类型也不能使用tab建关联
你是否也遇到了在尝试从PyTorch官方网站下载时，面临下载速度缓慢甚至超时的问题？😿 在本文中，我——猫头虎博主，将带你深入了解这个问题的原因，并提供一套详尽的解决方案。我们会探索使用国内的镜像源，如清华大学开源镜像站，来加速PyTorch的下载。本文还将包括详细的操作步骤和代码示例，确保你能够轻松地解决这一常见的技术问题。最后，我们会通过一些实用的QA和表格总结来巩固知识，一起看看这一问题背后的技术细节和未来的行业趋势。🚀
作者：Allen
TensorFlow是Google推出的深度学习框架，也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2，不过安装完才发现，TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大，基本上是不兼容的。也就是说，基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行，当然，一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码，尽管Google提供了转换工具，但并不保证能100%转换成功，可能会有一些瑕疵，而且转换完仍然需要进行测试，才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行，不仅麻烦，而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式：在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来，运行以前的代码，就切换回TensorFlow1，想尝鲜TensorFlow2，再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢？本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
网络连接超时，检查网络是否连接，如果网络连接是好的就是用了官方源，得换成国内镜像源
已解决pip升级时的警告：“WARNING: There was an error checking the latest version of pip.”
背景：本文是在系列第五篇发表后的补充篇章，第一篇介绍了tep，可能对不熟悉pytest的朋友不够友好，特意补充入门篇，帮大家快速了解如何动手写pytest。如果你是从这篇文章第一次阅读，那么请忽略以上。
pyenv可以帮助你在一台开发机上建立多个版本的python环境， 并提供方便的切换方法。
有刚接触python的粉丝同学在运行此前《Python爬虫 | 手把手教你扒一扒贝壳网成交房源数据》的完整代码遇到以下问题，然后...
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