wheel 包安装比较简单快捷,而 conda 安装相对复杂

本文对比了wheel包和conda安装的便捷性,指出wheel安装简便快速,而conda虽然复杂,但能创建隔离环境。同时列举了conda和pip的常用命令,并解答了离线安装、环境匹配等常见问题。

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总体而言,wheel 包安装比较简单快捷,而 conda 安装相对复杂,但是可以构建一个隔离环境。

安装方式 优点 不足
conda 提供虚拟环境 整个安装包大概在 500M 左右,上传至生产环境比较耗时,且需要校验完整性
wheel 简单快捷,安装包小 无法提供虚拟环境,可能与现有的 Python 环境相冲突

7 附录

7.1 pip 常用命令

pip list // 列出当前安装的包
pip freeze packageA // 列出 packageA 的依赖信息
pip wheel packageA  // 构建 packageA 的依赖 wheel 包
pip search packageA // 在官方仓库 PyPI 搜索 packageA

7.2 conda 常用命令

  • 离线创建虚拟环境
conda create -n py38 python=3.8.13 --offline
  • 激活 / 关闭虚拟环境
conda env list //查看所有虚拟环境
conda activate py38 //激活 py38
conda deactivate //退出当前虚拟环境
  • 清理并删除 conda 环境:
conda deactivate
conda remove -n offline38 --all

7.3 常见问题处理

Q:&nb

### Dlib 安装方法 Dlib 是一个功能强大的 Python 库,主要用于人脸识别关键点检测。由于它是基于 C++ 开发的库,在安装过程中可能会遇到一些复杂的情况。以下是几种常见的安装方式: #### 方法一:通过 Anaconda 安装 对于已经安装了 Anaconda 的用户来说,这是最简单的方式之一。可以通过以下命令来完成安装: 1. 首先搜索可用的 dlib 版本: ```bash anaconda search -t conda dlib ``` 2. 接着执行安装命令: ```bash conda install -c https://conda.anaconda.org/conda-forge dlib ``` 这种方法已经在多台计算机上验证成功[^1]。 #### 方法二:通过 CMake 源码编译安装 此方法适用于那些希望通过手动配置环境变量或者自定义选项进行安装开发者。步骤如下: 1. 下载并安装最新版本的 [CMake](https://cmake.org/download/) 工具; 2. 获取 dlib 源代码(可以从官方 GitHub 仓库克隆); 3. 使用 CMake 构建项目,并指定目标路径; 4. 执行构建过程以生成所需的动态链接库或静态库文件。 需要注意的是,该流程可能涉及较多依赖项调整工作量较大[^2]。 #### 方法三:利用预编译好的 .whl 文件快速部署 针对 Windows 平台上的特定 Python 解释器版本提供了预先打wheel 形式分发方案。操作起来相对简便快捷只需按照对应解释器架构选取相应资源即可顺利完成加载动作比如当运行环境中存在Python3.7时可尝试下面这条语句实现自动化装配效果: ```bash pip install cmake ``` 随后切换至存放 `.whl` 文件目录下再依据实际情况分别键入类似这样的指令来进行实际处理: - 对于 Python 3.7 用户而言应采用下列语法结构予以实施: ```bash pip install dlib-19.19.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl ``` - 而如果是 Python 3.8 则需改用另一套参数组合达成目的即: ```bash pip install dlib-19.19.0-cp38-cp38-win_amd64.whl ``` 以上便是有关如何正确有效地将 DLib 组件引入本地开发体系内的若干途径介绍完毕[^2]. ```python import dlib print(dlib.__version__) ```
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