常用的python第三方库安装工具大概有三种:
1、pip (推荐)
2、easy_install
3、setup.py
常见的安装包格式:
1、whl (推荐,一种二进制的)
2、tar.gz
3、zip
4、egg(第一个主流打包格式)
whl和egg文件可以直接将后缀名改为zip,作为zip解压,但在有网的模式下,whl不必解压,用pip的安装命令即可
setup.py
setup.py常用于源码安装,由于pypi官网下载包非常慢,因此有人会选择下载后安装,也有人会去GitHub上下载源码来安装,setup.py常被用与后者。
一般GitHub上的源码大多为zip、tar.gz、tar.zip、 tar.bz2这类压缩文件,而它们往往自带setup.py文件。
安装:
1、下载zip并解压;
2、打开cmd,进入解压后的路径;
3、依次执行以下代码
命令如下:
python setup.py build python setup.py install
Windows的安装包存放的路径为:python安装路径下的\Lib\site-packages。
Linux的路径应该为: /usr/lib/python2.7/site-packages。 (路径不一定,视情况而定,有的可能在/usr/local/lib)
缺点:
但是这种安装方法有一种非常大的毛病,就是使用该方法安装的包,无法通过pip uninstall卸载干净。
需要手动到/usr/bin/python2.7/site-package(其中python处为对应的Python版本)目录下删除。对于类UNIX系统来说,64位机更麻烦的是,在/usr目录下分为lib和lib64,这两个目录下都会有。
网上有卸载方法,但我试过不太奏效:
卸载
记录安装后文件的路径 python setup.py install --record files.txt 删除这些文件 cat files.txt | xargs rm -rf
一般情况下其实不建议使用这种,pip其实也是可以直接安装压缩包的,后面会讲。
easy_install
实际上,在Python中安装第三方模块,是通过setuptools这个工具完成的。而easy_install和pip是封装了setuptools的两个包管理工具。
我们要使用easy_install,首先需要setuptools,当然,现在的版本里都自带了,python3.6以后的略微有点不一样,后面会讲。
但是还是可以提一下:
1、打开官网 http://pypi.python.org/pypi/setuptools ,目前最新版的只有whl和zip两种格式(以前是有exe的,现在似乎没有了,但我感觉现在更方便一点)。
但是whl前提是要用pip安装,而pip有的时候,我们可能需要使用easy_install才能安装,有pip我们也不怎么用easy_install了,所以我们只能下载zip。
2、下载后解压,会发现里面有easy_install.py和setup.py,可以直接使用。
如果是exe,安装后双击 ez_setup.py安装,或在cmd执行命令:
python easy_install.py
安装好easy_install之后就可以用来安装包了,但是建议将easy_install所在路径加入环境变量PATH,否则每次安装包都需要先进入该路径。
Windows的easy_install路径为:Python下的Scripts目录
。
Linux的路径应该为: /usr/local/bin
。 (路径不一定,视情况而定)
easy_install的使用方法,如安装pip,直接在后面加上包名即可:
# 指定包名 easy_install pip # 指定网址 easy_install -f *.html pip # 安装tar/egg easy_install package.tar/egg # 安装zip,先解压,然后进入 easy_install .
卸载
easy_install -m pip
升级
easy_install --upgrade pip
使用教程:
http://peak.telecommunity.com/DevCenter/EasyInstall#downloading-and-installing-a-package
pip
使用
# 安装 pip install package # 卸载 pip uninstall package # 查看所安装的包 pip list # 搜索包 pip search package # 更新 pip install -U package # 重定向输出项目使用的库到 requirements.txt文件内 pip freeze > requirements.txt #在其他环境上安装项目的依赖 pip install -r requirements.txt
安装tar.gz和zip使用pip是最简单的,不需要解压,前两种还需要解压。
批量安装
有的时候你会发现在没有网络的时候,你想要安装wheel文件,直接pip会出错,这里有一种办法,并且可以批量,就是利用requirements.txt文件。但是,这之前我们还要知道,我们之所以安装wheel文件会失败,是因为本机的python不支持下载的whl文件。
1、我们将所有包下好,包括whl、tar.gz等。
2、然后将包的版本写入requirements.txt,并将它们放在一起。
3、可以直接执行命令,也可以将该命令写入脚本。
命令如下:
pip install --use-wheel --no-index --find-links=./ -r requirements.txt
批量卸载
pip uninstall -y -r requirements.txt
其中-y代表卸载时不询问是否删除,即yes的意思,可以省略,但在脚本里的时候还是加上。
wheel
1、wheel 包的命名格式
{distribution}-{version}(-{build tag})"external nofollow" target="_blank" href="https://pypi.org/project/grpcio/#files">grpcio这个库,在官网里找到它发现五花八门,当时不知道要下哪一个,后来才找到那个查看版本的命令。
可以看到,就截图内的就有涉及到大概八种不同的系统及版本,根据命令查看whl版本,发现支持manylinux1_x86_84版本,原因是我当时用的是centos7,并且安装的时候是安装的最小(Mini)的形式,因此我下了manylinux1_x86_84的其中一个。
2、python环境支持哪种wheel文件
pip10以下的版本查看:
> import pip > print(pip.pep425tags.get_supported())pip10以上的版本查看:
> import pip._internal; > print(pip._internal.pep425tags.get_supported())可以看到如图:
可以看到,这是一个由多组元组组成的列表,这里面的三个东西有没有感觉很眼熟,我们再看wheel文件的名称组成,例如requests:
requests-2.22.0-py2.py3-none-any.whl再如
grpcio-1.21.1-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.whl当然,后者在Windows上的Python里执行是不可能看到的。
下载源
国内pypi官网下载源有时候会比较慢,我们可以指定源
pip install package -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.compipy国内镜像目前有:
- 豆瓣 http://pypi.douban.com/simple/
- 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/
- 华中理工大学 http://pypi.hustunique.com/
- 山东理工大学 http://pypi.sdutlinux.org/
第三方库下载地址
1、https://pypi.org (官方)
2、https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/(很多官网没有的这里有)
python3.6前后的版本pip安装方式的不同
Python3.6和之前的版本(包括2.x和3.6之前的3.x)有一个很大的区别,安装完之后Scripts目录为空,当我们想执行更新pip时出错:
python -m pip install -U setuptools
报错:
No module named pip
解决办法:
python -m ensurepip
离线安装前查看某个指定的包的所有依赖项
我们有的时候开发环境分内外网,但是又不得不安装一些第三方库,需要去外网下载好wheel拷到内网,而这些第三方库往往依赖于其他包。如果你在内网试,每次一个没有又要去外网重新下了拷进来,不胜其烦。
而conda有一个非常棒的功能,就是可以查看某个python版本的某个库的所有依赖项及其对应的版本,如下,指定查看3.5的某个包的所有依赖,较老版本的命令是这样的:
conda info package_name python=3.5
新版本的命令(可离线查看),没研究出来怎么指定python版本:
conda search package_name --info [--offline]
其实pip也有,但只能显示相关依赖包,但不能显示具体对应的版本:
conda search package_name --info [--offline]
可查看:https://cloud.tencent.com/developer/ask/145565
conda
我16年接触python的时候,学爬虫被安装第三方库折腾的差点放弃,尤其是Scrapy框架,后来一阵摸索好不容易发现了Anaconda这么个好东西。
Anaconda是个集成环境,里面有大量的常用第三方库以及科学计算相关的包,感觉起来装任何包都很轻易,没有再为包的事情烦心过,里面的命令是conda,和pip类似,但不仅pip,还有虚拟环境的作用。命令也类似,只要把pip替换为conda即可,但也可以使用pip命令。
如果想将py2和py3的Anaconda装在一起,只要把其中一个安装在另一个已经装好的envs路径下即可。
conda具体命令查看:
https://conda.io/projects/conda/en/latest/commands.html#
virtualenv
对于安装包,如果觉得怎么都安装不上,使用虚拟环境也是个很不错的选择,
# 安装(python2) pip install virtualenv # 创建虚拟环境,需要预先创建一个目录 virtualenv venv_name # Windows激活虚拟环境 #1、进入虚拟环境所在目录下的Scripts目录 cd venv_name/Scripts # 2、激活 activate # 3、退出,linux同 deactivate # linux进入并激活虚拟环境目录 source venv_name/bin/activate
参考文档
1、https://pip.pypa.io/en/stable/reference/
2、https://www.cnblogs.com/dtest/p/4507980.html
3、https://bu-choreography.iteye.com/blog/1113059
4、https://www.cnblogs.com/amengduo/p/9586354.html(安装史)
5、https://www.python.org/dev/peps/pep-0425/
6、https://www.python.org/dev/peps/pep-3149/
7、https://segmentfault.com/a/1190000007591736
8、https://docs.python.org/2.3/whatsnew/section-pymalloc.html
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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