一篇超详细的 Python 中 pip 常用命令及分类说明,值得收藏

一、安装包相关命令

1.1 安装包:pip install

pip install 是最基本的命令,用于从官方 PyPI（Python Package Index）仓库安装指定的包,

pip install 包名

示例:安装 requests 库

pip install requests

常用选项:

• -i:指定镜像源（如 Tsinghua 镜像）,

• --upgrade:升级已安装的包到最新版本,

# 从清华镜像源安装指定版本的 numpy
pip install numpy==1.23.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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1.2 升级包:pip install --upgrade

用于将已安装的包升级到最新版本,

示例:升级 pandas

pip install --upgrade pandas

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1.3 安装指定版本的包

当需要安装特定版本的库时,可指定版本号,

示例:安装 Django 的 4.2 版本

pip install Django==4.2

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1.4 一次性安装多个包:pip install -r

通过指定 requirements.txt 文件批量安装包,

示例:批量安装

1. 创建

   requirements.txt
   

   文件:

   txt
   
   requests==2.28.1
   pandas==1.5.3
   numpy==1.23.0
   

2. 执行安装:

   pip install -r requirements.txt
   

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二、查看信息相关命令

2.1 查看已安装的包:pip list

列出当前环境中所有已安装的包及其版本,

pip list

示例输出:

Package    Version
---------- -------
numpy      1.23.0
pandas     1.5.3
requests   2.28.1

常用选项:

• --outdated:列出可以升级的包,

• --format:指定输出格式（如 legacy 或 columns）,

pip list --outdated

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2.2 查看包详情:pip show

显示某个包的详细信息,包括版本号、安装位置、依赖项等,

示例:查看 numpy 的信息

pip show numpy

示例输出:

plaintext

Name: numpy
Version: 1.23.0
Summary: NumPy is the fundamental package for array computing with Python.
Location: /usr/local/lib/python3.10/site-packages
Requires:
Required-by: pandas

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三、卸载包相关命令

3.1 卸载包:pip uninstall

用于从当前环境中移除指定包,

pip uninstall 包名

示例:卸载 requests

pip uninstall requests

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四、搜索与缓存相关命令

4.1 搜索包:pip search

通过关键词搜索 PyPI 上的相关包,

pip search 关键词

示例:搜索与 "web" 相关的包

pip search web

注意:自 pip 21.1 起,pip search 被废弃,推荐直接访问 PyPI 官方网站 查找包,

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4.2 清理缓存:pip cache purge

pip 会将下载的包存储到本地缓存中,使用该命令可以清除缓存,

pip cache purge

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五、检查与调试相关命令

5.1 检查依赖关系:pip check

用于检查已安装的包是否存在依赖关系冲突,

pip check

示例输出:

plaintext

pandas 1.5.3 has requirement numpy>=1.18.5, but you have numpy 1.17.0.

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5.2 检查当前安装来源:pip debug

用于打印 pip 的配置、环境变量等调试信息,

pip debug

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六、导出与备份环境

6.1 导出当前环境的包:pip freeze

将当前环境中所有已安装包的版本信息输出,可保存到文件以备后用,

pip freeze > requirements.txt

示例输出内容:

plaintext


numpy==1.23.0
pandas==1.5.3
requests==2.28.1

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6.2 通过导出的文件重新安装:pip install -r

结合 pip freeze,可以在新环境中快速恢复所有依赖包,

示例:恢复环境

pip install -r requirements.txt

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七、镜像源配置

国内用户使用 pip 时,建议设置国内镜像源（如 Tsinghua）,以加快下载速度,

示例:临时使用镜像源

pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

示例:永久配置镜像源

1. 编辑或创建配置文件:

   • Windows: %APPDATA%\pip\pip.ini

   • Linux/Mac: ~/.pip/pip.conf

2. 添加以下内容:

   plaintext
   
   [global]
   index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   

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八、常用技巧总结

1. 避免版本冲突:使用 virtualenv 或 venv 创建独立环境管理项目依赖,

2. 使用镜像源:加速安装速度,尤其是大包（如 torch）,

3. 善用 requirements.txt:便于团队协作及环境重现,

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