1.3 使用pip管理Python扩展库

俏皮de乐师 / 2024-02-22 / 原文

常用pip命令使用方法

pip命令示例	说明
pip freeze[>packages.txt]	列出已安装模块及其版本号，可使用重定向符`>`把扩展库信息保存到文件packages.txt中
pip install SomePackage[==version]	在线安装SomePackage模块，可以使用方括号内的形式指定扩展库版本
pip install SomePackage.whl	通过whl文件离线安装扩展库
pip install -r packages.txt	读取文件packages.txt中的扩展库信息，2并安装这些扩展库
pip install --upgrade SomePackage	升级SomePackage模块
pip uninstall SomePackage[==version]	卸载SomePackage模块

Python相关配置说明

Anaconda 加速

# 先执行下列命令生成 .condarc文件
conda config --set show_channel_urls yes

# .condarc文件替换下列内容

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

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pip 加速


Linux系统：

	mkdir ~/.pip

	cat > ~/.pip/pip.conf << EOF

	[global]
	trusted-host=mirrors.aliyun.com
	index-url=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

	EOF

Windows系统：

	首先在window的文件夹窗口输入 ： %APPDATA%

	然后创建pip文件夹

	最后创建pip.ini文件，写入如下内容

	[global]
	index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
	[install]
	trusted-host=mirrors.aliyun.com

pip国内的一些镜像
	阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 
	中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 
	清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 
	中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

# 也可以用
pip install -i [镜像地址] [包名]

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sublime text 运行环境参数

{
"cmd":["python.exe", "-u", "$file"],
"path":"C:\\Users\\huang\\anaconda3\\envs\\nlp",
"file_regex": "^[ ]*File \"(...*?)\", line ([0-9]*)",
"selector": "source.python"
}