【Python基础】安装python第三方库

时间:2022-01-17 18:41:33

pip命令行安装(推荐)

打开cmd命令行 安装需要的第三方库如:pip install numpy

 

在安装python的相关模块和库时,我们一般使用“pip install  模块名”或者“python setup.py install”,前者是在线安装,会安装该包的相关依赖包;后者是下载源码包然后在本地安装,不会安装该包的相关依赖包。所以在安装普通的python包时,利用pip工具相当简单。但是在如下场景下,使用python setup.py install会更适合需求:

在编写相关系统时,python 如何实现连同依赖包一起打包发布?

      假如我在本机开发一个程序,需要用到python的redis、mysql模块以及自己编写的redis_run.py模块。我怎么实现在服务器上去发布该系统,
如何实现依赖模块和自己编写的模块redis_run.py一起打包,实现一键安装呢?同时将自己编写的redis_run.py模块以exe文件格式安装到python的
全局执行路径C:\Python27\Scripts下呢?

在这种应用场景下,pip工具似乎派不上了用场,只能使用python的构建工具setup.py了,使用此构建工具可以实现上述应用场景需求,只需在 setup.py 文件中写明依赖的库和版本,然后到目标机器上使用python setup.py install安装。

 

下载github安装目录

在库文件的安装目录下打开cmd命令行,使用命令:python setup.py intall

更新库为:pip install --upgrade numpy 

卸载为: pip uninstall numpy

 

python常见第三方库在Windows安装报错解决方案

最近在Windows下开发,发现很多第三方库在Windows上的兼容性都不是很好,通过谷哥度娘后,发现一个非官方的临时解决方案,

先贴上地址:Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages

1、安装方法

找到库后下载对应使用的Python版本的文件下载,进入*文件夹下 打开cmd命令行,使用 pip install xxx.whl 安装。

2、附支持的第三库

【Python基础】安装python第三方库

 

【Python基础】安装python第三方库【Python基础】安装python第三方库
  1 pendulum 
  2 quaternion 
  3 arctic 
  4 jupyter 
  5 multidict 
  6 peewee 
  7 logbook 
  8 scipy 
  9 curses 
 10 pytables 
 11 pip 
 12 rpy2 
 13 xgboost 
 14 marisa-trie 
 15 bcolz 
 16 psutil 
 17 aiohttp 
 18 ets 
 19 pyodesys 
 20 cython 
 21 ta-lib 
 22 spacy 
 23 ujson 
 24 numcodecs 
 25 orange 
 26 discretize 
 27 moderngl 
 28 dulwich 
 29 py-lmdb 
 30 h5py 
 31 netcdf4 
 32 tornado 
 33 pymatgen 
 34 zipline 
 35 mercurial 
 36 param 
 37 zstd 
 38 simpleitk 
 39 mod_wsgi 
 40 jpype 
 41 lz4 
 42 biopython 
 43 tensorflow 
 44 fastparquet 
 45 pillow 
 46 lsqfit 
 47 indexed_gzip 
 48 pyodbc 
 49 sqlalchemy 
 50 matplotlib 
 51 bokeh 
 52 javabridge 
 53 pygit2 
 54 pyhdf 
 55 numpy 
 56 ruamel.yaml 
 57 lxml 
 58 gdal 
 59 cupy 
 60 freesasa 
 61 gvar 
 62 pgmagick 
 63 pymssql 
 64 python-ldap 
 65 pyldap 
 66 pymol 
 67 wordcloud 
 68 astropy 
 69 meshpy 
 70 tomopy 
 71 kiwisolver 
 72 cobra 
 73 cx_oracle 
 74 sfepy 
 75 cytoolz 
 76 blist 
 77 cheetah 
 78 basemap 
 79 xylib-py 
 80 cyrasterize 
 81 menpo 
 82 pyswisseph 
 83 spglib 
 84 openexr 
 85 pulp 
 86 grpcio 
 87 gensim 
 88 pymongo 
 89 cantera 
 90 cchardet 
 91 tatsu 
 92 rasterio 
 93 pycluster 
 94 pycairo 
 95 ode 
 96 salientdetect 
 97 liblinear 
 98 libsvm 
 99 ecos 
100 setproctitle 
101 cffi 
102 cdecimal 
103 crcmod 
104 crc16 
105 pycld2 
106 planar 
107 autopy 
108 pyx 
109 pywin32 
110 iminuit 
111 rtmidi-python 
112 pycosat 
113 pyflux 
114 opencv 
115 mkl-service 
116 postgresadapter 
117 datrie 
118 polygon 
119 py-earth 
120 lightning 
121 pytiff 
122 pystemmer 
123 pyrxp 
124 pyrsistent 
125 pyqpbo 
126 netcdftime 
127 pyopencl 
128 pyfm 
129 pydde 
130 x86cpu 
131 gevent 
132 gpy 
133 fisx 
134 fisher 
135 ffnet 
136 fasttext 
137 iris 
138 pymc 
139 hddm 
140 hmmlearn 
141 heatmap 
142 jsonlib 
143 intbitset 
144 sasl 
145 bsddb3 
146 flann 
147 pyopengl 
148 fiona 
149 msgpack 
150 cartopy 
151 pyfits 
152 scikits.odes 
153 regex 
154 louvain-igraph 
155 python-igraph 
156 tifffile 
157 mpi4py 
158 pycares 
159 pybox2d 
160 pyamg 
161 numba 
162 llvmlite 
163 natgrid 
164 netifaces 
165 pycurl 
166 yarl 
167 yt 
168 bintrees 
169 imread 
170 scandir 
171 fast-histogram 
172 pycifrw 
173 pyzmq 
174 coverage 
175 lp_solve 
176 zodbpickle 
177 aspell-python 
178 pygresql 
179 psycopg 
180 transformations 
181 vlfd 
182 chebyfit 
183 vidsrc 
184 psf 
185 akima 
186 pykinsol 
187 pyodeint 
188 pycvodes 
189 mayavi 
190 vtk 
191 ad3 
192 entropy 
193 fastcache 
194 fdint 
195 bitarray 
196 bsdiff4 
197 jcc 
198 xxhash 
199 twainmodule 
200 triangle 
201 chaco 
202 enable 
203 traits 
204 statsmodels 
205 noise 
206 scikits.vectorplot 
207 scikit-fmm 
208 rtree 
209 python-levenshtein 
210 python-lzo 
211 pyspharm 
212 pyminuit 
213 pymetis 
214 pymcubes 
215 pylzma 
216 pyhook 
217 pyeda 
218 pyfmi 
219 reportlab 
220 assimulo 
221 pyfltk 
222 pocketsphinx 
223 simpleparse 
224 fastcluster 
225 winrandom 
226 nlopt 
227 mahotas 
228 pyaudio 
229 simplejson 
230 apsw 
231 mysqlclient 
232 greenlet 
233 pymvpa 
234 thrift 
235 pyicu 
236 python-snappy 
237 atom 
238 pyemd 
239 enaml 
240 shapely 
241 pypmc 
242 wrf_python 
243 fabio 
244 pyyaml 
245 quantlib 
246 slycot 
247 babel 
248 mkl_random 
249 mkl_fft 
250 backports.lzma 
251 kwant 
252 tinyarray 
253 udunits 
254 spectrum 
255 recordclass 
256 kapteyn 
257 polylearn 
258 pandas 
259 pywinpty 
260 blosc 
261 twisted 
262 libsbml 
263 simpleaudio 
264 sounddevice 
265 aggdraw 
266 pylibtiff 
267 line_profiler 
268 swiglpk 
269 btrees 
270 zope.interface 
271 persistent 
272 pywavelets 
273 scikit-learn 
274 scikit-image 
275 cx_freeze 
276 brotli 
277 videocapture 
278 pygame 
279 pycuda 
280 pyproj 
281 boost.python 
282 fastrlock 
283 minepy 
284 fann2 
285 markupsafe 
286 mistune 
287 lazy_object_proxy 
288 wrapt 
289 bottleneck 
290 numexpr 
291 dipy 
292 llist 
293 holopy 
294 openimageio 
295 cellprofiler 
296 obspy 
297 scikit-umfpack 
298 pillow-simd 
299 openpiv 
300 faulthandler 
301 debug-information-files 
302 czifile 
303 scs 
304 veusz 
305 chompack 
306 cvxpy 
307 gr 
308 qutip 
309 sympy 
310 pyarrow 
311 scikit-misc 
312 pycorrfit 
313 pyside 
314 vitables 
315 hyperspy 
316 vigra 
317 grako 
318 kivy 
319 pyjnius 
320 imaged11 
321 python-cjson 
322 thriftpy 
323 trollius 
324 lru_dict 
325 zs 
326 py_gd 
327 liblas 
328 pythonnet 
329 cairocffi 
330 openbabel 
331 pystruct 
332 freeimagedll 
333 nipy 
334 qimage2ndarray 
335 guiqwt 
336 qt_graph_helpers 
337 pyqwt 
338 pyqt4 
339 multiprocess 
340 libtfr 
341 nitime 
342 lfdfiles 
343 mathutils 
344 cvxopt 
345 cvxcanon 
346 pyvrml97 
347 pythonmagick 
348 yappi 
349 pyfftw 
350 pyviennacl 
351 pyephem 
352 sparsesvd 
353 cyordereddict 
354 blz 
355 bigfloat 
356 milk 
357 seqlearn 
358 multineat 
359 mlpy 
360 ceodbc 
361 cyassimp 
362 sima 
363 pymca 
364 friture 
365 pycogent 
366 gmpy 
367 pysqlite 
368 blaze 
369 scikits.audiolab 
370 la 
371 bazaar 
372 dynd 
373 genshi 
374 python-sundials 
375 glumpy 
376 pyamf 
377 libxml-python 
378 cellcognition 
379 pymcmc 
380 pyksvd 
381 pybluez 
382 pygraphviz 
383 mxbase 
384 libpython 
385 re2 
386 pymunk 
387 pygtk 
388 cgal-bindings 
389 bio_formats 
390 pysfml 
391 pyexiv2 
392 pylibdeconv 
393 iocbio 
394 pymix 
395 umysql 
396 lazyflow 
397 mmlib 
398 scikits.timeseries 
399 casuarius 
400 wxpython 
401 ilastik 
402 quickfix 
403 pywcs 
404 scientificpython 
405 vpython 
406 nmoldyn 
407 mmtk 
408 pyalembic 
409 polymode 
410 scikits.delaunay 
411 cld 
412 py-fcm 
413 oursql 
414 zfec 
415 py2exe 
416 pymutt 
417 carray 
418 llvmpy 
419 cgkit 
420 pymedia 
421 scipy-cluster 
422 scikits.scattpy 
423 scikits.samplerate 
424 scikits.ann 
425 pyxml 
426 pytst 
427 delny 
428 mysql-python 
429 htseq 
430 pyusb-ftdi 
431 silvercity 
432 steps 
433 pysparse 
434 pyropes 
435 scikits.hydroclimpy 
436 sendkeys 
437 pydbg 
438 pyisapie
python第三方库

 

Anaconda完全入门指南

 

安装

按照安装程序提示一步步安装就好了, 安装完成之后会多几个应用

  • Anaconda Navigtor :用于管理工具包和环境的图形用户界面,后续涉及的众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现。
  • Jupyter notebook :基于web的交互式计算环境,可以编辑易于人们阅读的文档,用于展示数据分析的过程。
  • qtconsole :一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序,相比 Python Shell 界面,qtconsole 可以直接显示代码生成的图形,实现多行代码输入执行,以及内置许多有用的功能和函数。
  • spyder :一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境。

参考:https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9

安装第三方包:

conda install requests

卸载第三方包:

conda remove requests

查看环境包信息

要查看当前环境中所有安装了的包可以用

conda list 

深入一下

或许你会觉得奇怪为啥anaconda能做这些事, 他的原理到底是什么, 我们来看看anaconda的安装目录

【Python基础】安装python第三方库

这里只截取了一部分, 但是我们和本文章最开头的python环境目录比较一下, 可以发现其实十分的相似, 其实这里就是base环境. 里面有着一个基本的python解释器, lLib里面也有base环境下的各种包文件.

那我们自己创建的环境去哪了呢, 我们可以看见一个envs, 这里就是我们自己创建的各种虚拟环境的入口, 点进去看看


这不就是一个标准的python环境目录吗?


这么一看, anaconda所谓的创建虚拟环境其实就是安装了一个真实的python环境, 只不过我们可以通过activate,conda等命令去随意的切换我们当前的python环境, 用不同版本的解释器和不同的包环境去运行python脚本.

conda 安装第三方库

【Python基础】安装python第三方库

 

 

与pycharm连接

在工作环境中我们会集成开发环境去编码, 这里推荐JB公司的pycharm, 而pycharm也能很方便的和anaconda的虚拟环境结合

Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的python.exe解释器就行了

 
【Python基础】安装python第三方库
image.png

比如你要在learn环境中编写程序, 那么就修改为D:\Software\Anaconda\envs\learn, 可以看到这时候下面的依赖包也变成了learn环境中的包了.接下来我们就可以在pycharm中愉快的编码了.

 
【Python基础】安装python第三方库
 

 更新Python第三方库

pip list      #列出所有安装的库

pip list --outdated   #列出所有过期的库
	
pip install --upgrade 库名     #更新库

#但此命令不支持全局全部库升级。
#在*上有人提供了批量更新的办法,一个循环就搞定(注意--upgrade后面的空格)

import pip
from subprocess import call
 
for dist in pip.get_installed_distributions():
    call("pip install --upgrade " + dist.project_name, shell=True)

  

 

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作者:AC手环
链接:https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9
來源:简书
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