一、PIP的使用

# 使用国内镜像加速
python -m pip install software-name -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com/pypi/simple
# 其中，-i参数后面紧跟的是国内镜像，可以加快下载速度

二、基本使用命令

2.1 使用pip安装Python包

这个命令非常直观，让我们安装著名的numpy包:

python -m pip numpy

2.2. 安装包的特定版本

只需要给它一个版本号:

python -m pip numpy == 1.23.3

2.3.安装软件包列表

按照惯例，Python项目应该有一个名为requirements.txt的特殊文件，该文件列出了项目中所需的所有包。所以你需要做的第一件事是在拉出项目的源代码后执行以下命令:

python -m pip install -r requirements.txt
# -r 表示指定文件路径

这意味着使用pip来安装requirements.txt文件中提到的所有包。

2.4. 更新包

在本例中，我们只需要添加一个-U选项。

python -m pip install -U numpy
# -U 与 --upgrade 相同。

2.5. 删除一个包

另一个直观的命令:

python -m pip uninstall numpy

2.6. 检出当前环境中的所有包

如果要列出当前虚拟环境中所有已安装的包。的命令是:

python -m pip list

或者:

python -m pip freeze

注意:pip freeze不会显示pip本身所依赖的依赖项。如果你想获取所有的包，你应该使用pip freeze -all或pip list。

如果你想列出所有需要升级的旧包，只需要添加一个-o选项:

python -m pip list -o

2.7. 生成一个“requirements .txt”文件

如果你可以利用一个简单的Linux技巧，你永远不需要手动编写requirements .txt

python -m pip freeze > requirements.txt

如上面的代码所示，您可以使用Linux中的标准输出重定向技巧，将pip freeze的结果放入一个名为requirements .txt的文件中。

2.8. 显示关于已安装Python包的更多信息

python -m pip show numpy

2.9. 检查软件包的兼容性

如果Python项目变得越来越大，您可能会错过另一个安装的包所需要的依赖包。
在这种情况下，一个特殊的pip命令可以帮助你检查所有包的依赖关系:

python -m pip check

如果一切正常，你可以看到如下结果: 没有发现破坏的需求。