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第一 可以安装 Anaconda,是一个开源的Python发行版本,其包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包,比如:numpy、pandas等等180多个科学包及其依赖项。可以说是全方位的Python环境,安装即可使用,基本不需要后期导入很多包。conda是一个开源的包、环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换。但是软件很大,下载需要点时间。
第二 也可以只安装python 3.X 注意添加路径的选项必须选(add path),安装包不大,方便下载安装,缺点就是后期各种包需要pip命令安装,当然需要才安装,不需要不安装,节省空间。后期版本的Python都自带pip工具,方便安装各种包,丰富编程的附加工具包。
我用的是第二种:
下面在命令行 执行pip工具命令,管理各种包,非常方便
1.pip安装包命令 pip install 包的名字 (pip需要设置镜像地址,默认国外官方站,经常连不上)
2.包下载到本地安装,因为镜像站有点包没有
cd 到包所在位置 然后 pip install 包的名字
3.pip卸载包命令 pip uninstall 包的名字
我的pip.ini文件设置如下:(后面有设置方法)
[global]
timeout = 6000
index-url = http://pypi.douban.com/simple
[install]
trusted-host = pypi.douban.com
cache-dir = D:\pipdownload #缓存路径修改 自定义文件夹注意不要乱改,先保证文件夹已经建立
#index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple;
#trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn;
设置方法和常用命令如下:
''一、在windows环境下修改pip镜像源的方法(以python3.6为例) (1):在windows文件管理器中,输入 %APPDATA% (2):会定位到一个新的目录下,在该目录下新建pip文件夹,然后到pip文件夹里面去新建个pip.ini文件 (3):在新建的pip.ini文件中输入上面的内容,搞定文件路径:"C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\pip\pip.ini",上面的设置只用了豆瓣douban的镜像。也可以改成清华的。 python下载的安装包占用大量的空间,默认缓存的位置是C:\Users\username\AppData\Local\pip\cache,这占用了大量的C盘空间,把cache目录里的全部文件删除就可以腾出大量的空间, 我们可能想要改变此路径为D:\pipdownload 。 命令:pip config set global.cache-dir "D:\pipdownload " 得到反馈:Writing to C:\Users\username\AppData\Roaming\pip\pip.ini 先cd到自己的文件路径,导出pip安装的包名 pip freeze >requirements.txt 批量安装包 pip install -r requirements.txt 或者用python代码批量安装如下 ```python # -*- coding: utf-8 -*- from subprocess import call def install_package( pack_path): """ :param python_env: python 环境 :param pack_path: requirements.txt 的路径 :return: install failed package """ result = set() with open(pack_path, "r") as f: packs = f.readlines() for pack in packs: try: call("pip install %s" % (pack), shell=True) #直接用pip install 的方法用的默认设置 这里没有专门设置param python_env: python 环境 except Exception: result.add(pack) return result if __name__ == '__main__': install_package("requirements.txt")
批量下载 WHL 包 到文件夹 d:\whls 里面
pip download -d d:\whls -r requirements.txt
批量离线安装 WHL 包
pip install --no-index --find-links=d:\whls -r requirements.txt
–find-links 后面跟的是存放 whl 包的路径。‘’
## 3.**我的所有包导出名单requirements.txt** ```python absl-py==0.9.0 aiohttp==3.8.1 aiosignal==1.2.0 altgraph==0.17 anyio==3.6.2 appdirs==1.4.3 apptools==5.1.0 argon2-cffi==20.1.0 asgiref==3.2.3 astor==0.8.1 astroid==2.3.3 astunparse==1.6.3 async-generator==1.10 async-timeout==4.0.2 asynctest==0.13.0 atomicwrites==1.3.0 attrs==17.4.0 audioread==2.1.9 autobahn==21.2.1 Automat==20.2.0 autopep8==1.5 Babel==2.8.0 backcall==0.2.0 baidu-aip==2.2.18.0 bce-python-sdk==0.8.64 beautifulsoup4==4.8.2 bleach==3.1.1 bs4==0.0.1 cachetools==4.0.0 camelot-py==0.7.3 canvas==0.3 celluloid==0.2.0 certifi==2019.11.28 cffi==1.14.0 cfgv==3.1.0 chardet==3.0.4 charset-normalizer==2.0.12 Click==7.0 click-plugins==1.1.1 cma==3.0.3 codegen==1.0 colorama==0.4.3 colorlog==4.1.0 comtypes==1.1.7 configobj==5.0.6 configparser==4.0.2 constantly==15.1.0 contextvars==2.4 cryptography==38.0.4 cssselect==1.1.0 cssutils==2.3.0 cvxopt==1.2.4 cycler==0.10.0 dask==2021.3.0 dataclasses==0.8 datacompy==0.6.0 datasets==2.1.0 decorator==4.4.2 defusedxml==0.7.1 dill==0.3.4 DingtalkChatbot==1.3.0 distlib==0.3.0 distro==1.4.0 Django==3.0.4 easydict==1.9 echarts-china-cities-pypkg==0.0.9 echarts-china-counties-pypkg==0.0.2 echarts-china-misc-pypkg==0.0.1 echarts-china-provinces-pypkg==0.0.3 echarts-countries-pypkg==0.1.6 echarts-united-kingdom-pypkg==0.0.1 Elixir==0.7.1 entrypoints==0.3 envisage==5.0.0 et-xmlfile==1.0.1 etelemetry==0.1.2 fake-useragent==0.1.11 ffmpeg==1.4 ffmpy==0.2.2 filelock==3.0.12 fix-yahoo-finance==0.1.35 flake8==3.8.2 Flask==1.1.2 Flask-Babel==1.0.0 frozenlist==1.2.0 fsspec==2022.1.0 funcsigs==1.0.2 future==0.18.2 gast==0.3.3 gevent==1.4.0 ghostscript==0.6 google-auth==1.11.2 google-auth-oauthlib==0.4.1 google-pasta==0.1.8 graphviz==0.14 greenlet==2.0.1 grpcio==1.27.2 h5py==2.10.0 html5lib==1.0.1 httplib2==0.17.0 huggingface-hub==0.4.0 hyperlink==21.0.0 identify==1.4.14 idna==2.9 idna-ssl==1.1.0 imageio==2.9.0 imageio-ffmpeg==0.4.1 imgaug==0.4.0 immutables==0.19 importlib-metadata==4.8.3 importlib-resources==1.3.1 incremental==17.5.0 install==1.3.4 intel-openmp==2019.0 iopath==0.1.9 ipykernel==5.5.3 ipython==7.16.1 ipython-genutils==0.2.0 ipywidgets==7.6.3 isort==4.3.21 itsdangerous==1.1.0 jdcal==1.4.1 jedi==0.18.0 jieba==0.42.1 Jinja2==2.11.1 joblib==0.15.1 jsonpath==0.82 jsonschema==3.2.0 jupyter==1.0.0 jupyter-client==6.1.12 jupyter-console==6.4.0 jupyter-core==4.7.1 jupyter-echarts-pypkg==0.1.5 jupyter-server==1.13.1 jupyter-server-proxy==3.2.2 jupyterlab-pygments==0.1.2 jupyterlab-widgets==1.0.0 Keras==2.3.1 Keras-Applications==1.0.8 Keras-Preprocessing==1.1.0 kiwisolver==1.1.0 layoutparser @ https://paddleocr.bj.bcebos.com/whl/layoutparser-0.0.0-py3-none-any.whl lazy-object-proxy==1.4.3 librosa==0.8.1 llvmlite==0.36.0 lmdb==1.2.1 lml==0.0.2 lxml==4.9.2 Markdown==3.2.1 MarkupSafe==1.1.1 matplotlib==3.2.0 mayavi==4.7.2 mccabe==0.6.1 mistune==0.8.4 mkl==2019.0 more-itertools==8.2.0 MouseInfo==0.1.2 moviepy==1.0.1 mpl-finance==0.10.1 mpmath==1.2.1 multidict==5.2.0 multiprocess==0.70.12.2 multitasking==0.0.11 munch==2.5.0 MyQR==2.3.1 mysql==0.0.2 mysql-connector==2.2.9 mysql-connector-python==8.0.28 mysqlclient==1.4.6 natsort==8.1.0 nbclient==0.5.3 nbconvert==6.0.7 nbformat==5.1.3 nest-asyncio==1.5.1 networkx==2.4 nibabel==3.0.1 nltk==3.5 nodeenv==1.3.5 notebook==6.3.0 novel==0.0.2 numba==0.53.1 numpy==1.18.1 oauthlib==3.1.0 objgraph==3.4.1 onnx==1.9.0 openai==0.8.0 opencv-contrib-python==4.4.0.46 opencv-python==4.2.0.32 openpyxl==3.0.3 opt-einsum==3.2.0 packaging==21.3 paddle2onnx==0.9.5 paddlefsl==1.1.0 paddlehub==2.2.0 paddlenlp==2.2.6 paddleocr==2.2.0.2 paddlepaddle==2.2.1 panda3d==1.10.9 pandas==1.1.4 pandocfilters==1.4.3 parsel==1.5.2 parso==0.8.2 pathlib==1.0.1 patterns==0.3 pbr==5.4.4 pdfdocument==3.3 pdfminer==20191125 pdfminer.six==20200104 pdfminer3==2018.12.3.0 pdfminer3k==1.3.1 pdfplumber==0.5.16 pefile==2019.4.18 pickleshare==0.7.5 Pillow==7.0.0 pluggy==0.6.0 ply==3.11 pooch==1.6.0 portalocker==2.3.1 ppgan==2.1.0 pre-commit==2.2.0 premailer==3.10.0 prettytable==0.7.2 proglog==0.1.9 prometheus-client==0.10.0 prompt-toolkit==3.0.18 Protego==0.1.16 protobuf==3.11.3 psutil==5.7.0 py==1.5.2 pyarrow==6.0.1 pyasn1==0.4.8 pyasn1-modules==0.2.8 PyAutoGUI==0.9.48 pyclipper==1.3.0 pycodestyle==2.6.0 pycparser==2.20 pycryptodome==3.9.7 PyDispatcher==2.0.5 pydot==1.4.1 pydotplus==2.0.2 pydynet==0.0.6 pyecharts==1.7.0 pyecharts-jupyter-installer==0.0.3 PyExecJS==1.5.1 pyface==7.2.0 pyflakes==2.2.0 pygal==2.4.0 pygal-maps-world==1.0.2 pygame==1.9.6 PyGetWindow==0.0.8 Pygments==2.8.0 PyHamcrest==2.0.2 pyHook==1.5.1 PyInstaller==3.6 pylint==2.4.4 pymongo==3.10.1 PyMsgBox==1.0.7 PyMuPDF==1.16.11 PyMySQL==0.9.3 pynput==1.6.8 pyocr==0.7.2 pyOpenSSL==23.0.0 pyparsing==2.4.6 PyPDF2==1.26.0 pyperclip==1.7.0 pypinyin==0.40.0 pypiwin32==223 pyproj==2.5.0 PyQt5==5.15.2 PyQt5-sip==12.8.1 pyquery==1.4.1 PyRect==0.1.4 pyrsistent==0.17.3 PyScreeze==0.1.26 pytesseract==0.3.2 pytest==3.4.1 python-dateutil==2.8.1 python-docx==0.8.6 python-Levenshtein @ file:///C:/Users/mayn/Desktop/python_Levenshtein-0.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl python-pptx==0.6.18 python3-ghostscript==0.5.0 pyttsx3==2.90 PyTweening==1.0.3 pytz==2019.3 PyUserInput==0.1.11 PyWavelets==1.1.1 pywin32==227 pywin32-ctypes==0.2.0 pywinauto==0.6.8 pywinpty==0.5.7 pyxnat==1.2.1.0.post3 PyYAML==5.3.1 pyzmq==22.0.3 qrcode==6.1 qtconsole==5.0.3 QtPy==1.9.0 queuelib==1.5.0 rarfile==3.1 regex==2020.5.14 remi==2020.11.20 reportlab==3.5.55 requests==2.27.1 requests-oauthlib==1.3.0 resampy==0.2.2 responses==0.17.0 rsa==4.0 schedule==0.6.0 scikit-image==0.17.2 scikit-learn==0.24.2 scipy==1.3.1 Scrapy==2.0.0 seaborn==0.10.0 selenium==3.141.0 Send2Trash==1.5.0 sentencepiece==0.1.91 seqeval==1.2.2 service-identity==18.1.0 Shapely==1.7.1 shellcheck-py==0.8.0.3 shodan==1.21.3 simpervisor==0.4 simplejson==3.17.0 six==1.16.0 smop==0.41 sniffio==1.2.0 sortedcontainers==2.1.0 SoundFile==0.10.3.post1 soupsieve==2.0 SQLAlchemy==1.4.46 sqlalchemy-migrate==0.13.0 sqlparse==0.3.1 sympy==1.7.1 TA-Lib==0.4.17 tabula-py==2.0.4 Tempita==0.5.2 tensorboard==2.2.2 tensorboard-plugin-wit==1.6.0.post3 tensorflow-estimator==2.2.0 tensorflow-gpu==2.1.0 tensorflow-gpu-estimator==2.1.0 termcolor==1.1.0 terminado==0.9.4 testpath==0.4.4 threadpoolctl==3.1.0 tifffile==2020.9.3 toml==0.10.0 toolz==0.11.1 tornado==6.1 tox==3.14.6 tqdm==4.64.0 traitlets==4.3.3 traits==6.2.0 traitsui==7.1.1 translate==3.5.0 tushare==1.2.53 Twisted==19.10.0 txaio==22.2.1 typed-ast==1.4.1 typing-extensions==4.1.1 unicodecsv==0.14.1 urllib3==1.25.11 users==1.0.dev0 vector==0.9.0 virtualenv==20.0.8 virtualenv-clone==0.5.3 visualdl==2.2.3 vtk==9.0.1 w3lib==1.21.0 Wand==0.5.9 wcwidth==0.1.8 webencodings==0.5.1 websocket-client==0.57.0 Werkzeug==1.0.0 widgetsnbextension==3.5.1 WMI==1.4.9 wrapt==1.11.2 xlrd==1.2.0 XlsxWriter==1.2.8 xlutils==2.0.0 xlwings==0.27.6 xlwt==1.3.0 xpinyin==0.5.6 xxhash==3.0.0 yapf==0.26.0 yarl==1.7.2 you-get==0.4.1456 zhconv==1.4.3 zipp==3.6.0 zope.interface==4.7.1
上面有个python-Levenshtein @ file:///C:/Users/mayn/Desktop/python_Levenshtein-0.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl的包,是本地下载后安装的,估计是镜像当时没有,自己在官方下载的。手动安装,方法: cd 到包所在位置 然后 pip install 包的名字必须全名加后缀名。
编辑代码常用Vscode 或者Pycharm。同时安装插件,写代码自动联想函数名,自动补齐,检查格式错误。
学习数据处理pandas和numpy,处理表格数据时候,最好配合jupyter-notebook使用。直接pip安装jupyter。
最后就可以愉快的跑程序了。
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