這篇文章主要介紹“Python安裝第三方庫常用方法是什么”的相關(guān)知識(shí),小編通過實(shí)際案例向大家展示操作過程,操作方法簡(jiǎn)單快捷,實(shí)用性強(qiáng),希望這篇“Python安裝第三方庫常用方法是什么”文章能幫助大家解決問題。
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這是我覺得最簡(jiǎn)單直接的一種方法,但是也最容易報(bào)錯(cuò)。
打開File-Settings-Project-Python Interpreter
從這里可以看到你已經(jīng)安裝的第三方庫以及版本,然后點(diǎn)擊下方的加號(hào)可以進(jìn)行添加。這里我以numpy為例,在上方進(jìn)行搜索你想要的庫,然后在右下方可以選擇你想要的版本,如果不勾選則默認(rèn)為最新版本,點(diǎn)擊Install Packages即可進(jìn)行安裝。
如果在pycharm中安裝失敗了,或者沒有使用pycharm,可直接用pip大法進(jìn)行安裝。
首先打開cmd,直接輸入pip install 你想要安裝的第三方庫
(這里我還是以numpy為例)
這里,我同時(shí)補(bǔ)充下關(guān)于pip的一些更新、卸載的方法:
(1)pip 自身的升級(jí)
(2)pip安裝/卸載/升級(jí)py -m pip install --upgrade pip
pip install 包名 #安裝pip uninstall 包名 #卸載pip install --upgrade 包名 #升級(jí)
(3)pip查看已安裝的包
pip list
(4)pip檢查哪些包需要更新:
pip list --outdated
(5)pip查看某個(gè)包的詳細(xì)信息:
(6)pip安裝指定版本的包:pip show 包名
pip install 包名==版本號(hào)
例如:
pip install numpy==1.20.3pip install 'matplotlib>3.4'pip install 'matplotlib>3.4.0,<3.4.3' #可通過使用==, >=, <=, >, <來指定版本號(hào)
如果前面兩種方法都宣告失敗,那么我最推薦的方法就是第三種,雖然不如前兩種來的方便,但親測(cè)有效,不會(huì)報(bào)錯(cuò)!進(jìn)入該網(wǎng)站https://www.cdcxhl.com/link/7d7c61cdf50443a0079ebb5011209dbf,找到你需要下載的庫,這里我以matplotlib為例:
首先一定要注意在安裝這個(gè)包之前他所依賴的一些庫,一定要先安裝這些庫之后才能安裝這個(gè)你想要的,否則就會(huì)報(bào)錯(cuò)。
同時(shí),在對(duì)某一個(gè)庫進(jìn)行更新之后,也一定要注意同時(shí)更新它依賴的庫,否則也會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。
之后再根據(jù)你的python版本以及位數(shù)進(jìn)行選擇后下載,這里因?yàn)槲业膒ython版本是3.7.9,位數(shù)是64位,所以我選擇了matplotlib?3.5.1?cp37?cp37m?win_amd64.whl。
將下載好的whl文件保存到該文件夾下Python37\Lib\site-packages
,在該文件下打開cmd,輸入pip install whl文件名
即可進(jìn)行安裝。
在我安裝過程中,大部分失敗的問題都是由于沒有安裝對(duì)應(yīng)的依賴包所造成的,所以在報(bào)錯(cuò)后,一定及時(shí)檢查對(duì)應(yīng)的包有無安裝且同時(shí)進(jìn)行更新。
比如,我曾碰到這個(gè)問題:AttributeError:module ‘matplotlib’ has no attribute ‘get_data_path’
,困擾了我一個(gè)下午沒有解決出來,最后發(fā)現(xiàn)是matplotlib所依賴的一個(gè)包沒有安裝上。
直接搜索第三方庫進(jìn)行安裝,地址:https://www.cdcxhl.com/link/4b6cf59a2a5b31fc68aa6f9524067ef8
Windows系統(tǒng)下,安裝第三方庫時(shí),常常會(huì)遇到超時(shí)或下載過慢的情況,這是因?yàn)镻ython的服務(wù)器在國(guó)外,所以有時(shí)用pip下載時(shí)網(wǎng)速過慢,這時(shí)建議使用國(guó)內(nèi)的鏡像源進(jìn)行安裝。
安裝方法:打開cmd,添加“-i”或“–index”參數(shù)。以numpy為例:`pip install -i https://www.cdcxhl.com/link/a6455ffc4e47fd737db213366771ec0e numpy
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