Python安装第三方库(macOS)

Python初学者安装第三方库指南
本文为Python初学者提供了一份详细的指南,介绍了如何在Mac OS X上安装pip,并使用pip来安装各种Python第三方库。文章还特别指出了一些常见的安装问题及解决方法。

笔者是Python初学者,谨将自己遇到的问题悉数写下,希望给自己提个醒以免忘记,另一面也可以给后生一个同辈的引导,少走弯路。


问题1:在写python的实战时,将会遇到几个经典而且常用的库,例如写爬虫时需要用到的urllib pyquery requests等等,如何安装pip,以及如何用pip安装第三方库。


osx的python2本身自带pip,如果学习python2.7那么安装pip的过程这步可以从容跳过。如果想学习python3.x,那么得另行安装pip。

首先确保你已经download了setup tools. 然后在mac命令行下运行 easy_install pip 命令,如果显示报错,我们可以运行sudo easy_install pip 命令。

好了,一切都准备妥当之后,注意,如果你学习的是python2.x,那么你可以运行sudo pip install xxx的命令(xxx:例如numty jinja2 pyquery)去安装第三方库。如果你学习的是python3.x系列,那么请运行sudo pip3 install xxx  命令。可能会让你输入密码,密码就是你的电脑账户的密码。

安装某些库可能还是会报错,首先你得从appstore下载安装一个软件叫Xcode,触碰到源码时这个软件会用到,所以某些库需要这个软件。

即使你安装了,可能还是会报错,它会提示你需要更新,那么你去检查一下你的Xcode的版本,将它更新至最新版本。如果继续报错,那么就是安装位置的原因,你需要运行个代码,将其移至某个文件夹,命令我忘记了,找不到,下次需要找到了再贴上来,需要的网友可以自己找找。


macOS 上使用 VSCode 安装 Python 第三方库的过程相对简单,主要涉及配置 Python 环境和使用包管理工具 `pip` 或 `conda`。以下是详细步骤和方法: ### 1. 确保 Python 环境已正确配置 在安装第三方库之前,需要确保 VSCode 中的 Python 环境已经正确设置。可以使用系统自带的 Python,也可以使用 Homebrew 安装Python 或虚拟环境(如 `venv` 或 `conda`)。 如果需要安装特定版本的 Python,可以通过 Homebrew 实现。例如,安装 Python 3.9 可以使用以下命令: ```bash brew install python@3.9 ``` 安装完成后,确保在 VSCode 中选择正确的 Python 解释器。可以通过命令面板(Cmd+Shift+P)选择 "Python: Select Interpreter" 来切换解释器[^1]。 ### 2. 使用 pip 安装第三方库 VSCode 集成了终端(Terminal),可以直接在 VSCode 中运行命令安装第三方库。打开终端并输入以下命令: ```bash pip install package_name ``` 例如,安装 `spacy` 库: ```bash pip install spacy ``` 如果使用的是虚拟环境,请确保激活该环境后再执行安装命令。 ### 3. 使用 Conda 安装库(可选) 如果使用的是 Anaconda 或 Miniconda,可以通过 `conda` 安装库。在终端中运行以下命令: ```bash conda install package_name ``` 例如,安装 `pytorch-transformers`: ```bash conda install pytorch-transformers ``` ### 4. 安装支持文本和图像分析的库 对于文本分析,`spacy` 是一个功能强大的库,支持多种语言的自然语言处理任务,如分词、词性标注、命名实体识别(NER)、依存句法分析等。安装命令如下: ```bash pip install spacy ``` 此外,`pytorch-transformers` 是一个用于自然语言处理的库,支持基于 PyTorch 的预训练模型,如 BERT、GPT-2 等。安装命令如下: ```bash pip install pytorch-transformers ``` ### 5. 在 VSCode 中验证安装 安装完成后,可以在 VSCode 中创建一个 `.py` 文件并导入库来验证是否安装成功。例如: ```python import spacy # 加载英文模型 nlp = spacy.load("en_core_web_sm") # 测试文本分析 doc = nlp("Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion") for token in doc: print(token.text, token.pos_, token.dep_) ``` 如果代码运行正常且输出结果,则说明 `spacy` 已成功安装。 ---
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