WINDOS下用EASY_INSTALL,PIP安装PYTHON第三方库

最新推荐文章于 2024-08-03 20:07:04 发布
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Ubuntu下除了wingwy没有找到好的免费PYTHON IDE，我用了ERIC感觉功能太局限，只好回归windos 的pycharm

在WINDOS下PIP直接安装PYTHON第三方库步骤（注意环境变量改变后需要重新打开CMD才生效）

0.安装PYTHON.  PYTHON现在主要是2.7或者3.4，官网获取安装包安装完后在环境变量path中添加python所在路径，在CMD中打python 验证安装成功

1.安装EASY_INSTALL 同样在其官网上下载到ez_setup.py，把它置于python根目录下然后在命令行中cd到该目录然后python ez_install.py安装，然后python根目录下出现了SCRIPTS文件夹，它就是easy_install的路径，把这个路径添加到环境变量中，重新打开CMD,输入easy_install --version验证安装成功

2.安装PIP  直接在cmd 中easy_install pip ，然后直接cmd中打pip验证安装成功

3.安装第三方库，比如psutil和dnspython,直接pip install psutil  , pip install dnspython ，然后进入python , import psutil,import dns验证 若无报错 则库安装成功

qq_24714469
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<think>好的，我现在需要解决用户在Windows 10下使用pip安装构建依赖时遇到的子进程运行失败的问题。首先，我得理解用户的问题。用户可能在安装某些Python包的时候，遇到了构建依赖项安装失败的情况，错误提示可能与子进程有关。这可能涉及到pip在安装过程中需要编译一些C扩展或者依赖第三方库，但由于系统环境配置不正确，导致编译失败。 首先，我应该考虑常见的解决方案。例如，用户可能需要安装Microsoft Visual C++ Build Tools，因为很多Python包需要编译C/C++代码，特别是在Windows上。如果没有安装这些工具，编译过程会失败。所以第一步建议用户安装最新版本的Visual Studio Build Tools，并确保选择C++桌面开发组件。 接下来，用户可能需要更新pip、setuptools和wheel，因为这些工具的旧版本可能无法正确处理某些依赖项或编译任务。使用命令python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel可以升级这些工具。 然后，可能存在依赖项的问题，某些包可能需要额外的系统库或工具。例如，numpy、scipy等科学计算包可能需要安装MKL库或其他数学库。用户可能需要从第三方预编译的whl文件安装这些包，例如从Christoph Gohlke的网站下载对应版本的whl文件，然后使用pip安装。例如，引用中的用户尝试过安装特定版本的numpy、scipy等，这可能是一个解决方法。 另外，用户可能需要安装Python的开发头文件和库。在Windows上，这通常通过安装Python时勾选“安装开发模式”选项，或者手动安装对应的开发包。例如，用户可能需要安装python-dev或类似包，但Windows下可能需要其他方式，比如确保Python安装路径正确，并且包含include和libs目录。 还有可能用户的环境变量配置不正确，导致编译工具找不到必要的路径。例如，确保C编译器的路径（如cl.exe）被添加到系统PATH中，或者正确设置INCLUDE和LIB环境变量指向Windows SDK的目录。 此外，使用虚拟环境可能会有帮助，例如python -m venv myenv创建一个干净的虚拟环境，避免系统范围内的包冲突。用户可能需要先安装venv模块，如引用[3]中提到的安装python3.10-venv，但这是在Linux下的命令，Windows下可能需要不同的步骤，例如通过py -m ensurepip或py -m venv来创建虚拟环境。 如果问题仍然存在，可以尝试使用--no-build-isolation选项，这样pip在构建包时会使用当前环境中已安装的构建依赖项，而不是隔离环境。例如，pip install package --no-build-isolation。 最后，如果所有方法都失败，可能需要寻找预编译的二进制包，或者使用conda这样的包管理器，它通常会提供预编译的依赖项，避免从源码编译。例如，建议用户使用conda install package，因为Conda的仓库中有很多预编译好的Windows二进制包。 总结可能的步骤： 1. 安装Visual Studio Build Tools。 2. 升级pip、setuptools、wheel。 3. 使用预编译的whl文件安装依赖。 4. 确保Python开发环境正确配置。 5. 检查环境变量和编译器路径。 6. 使用虚拟环境隔离项目。 7. 尝试--no-build-isolation选项。 8. 改用Conda安装。 需要验证这些步骤是否符合用户的具体情况，并参考用户提供的引用信息，例如引用[2]中用户手动安装了numpy、scipy等的whl文件，这可能是一个可行的解决方案。同时，用户可能需要确保这些whl文件与他们的Python版本和系统架构（如64位）匹配。 可能还需要检查错误日志，确定具体的失败原因，比如缺少某个头文件或库文件，或者权限问题。用户可以通过查看pip安装时的详细输出来获取更多信息，使用--verbose选项，例如pip install package -vvv。 另外，某些包可能需要特定版本的依赖项，或者与其他包冲突，导致构建失败。这时候，确保所有依赖项版本兼容，或者尝试在干净的环境中安装可能有效。 最后，如果用户的问题是由于网络问题导致下载失败，可以建议使用镜像源，如清华源或阿里云，通过-i参数指定镜像地址，加快下载速度并避免连接问题。</think>要解决Windows 10下使用pip安装构建依赖时子进程运行失败的问题，可按照以下步骤排查和修复： --- ### **1. 安装Visual Studio Build Tools** 许多Python包需要C/C++编译器支持。确保安装**Microsoft Visual C++ Build Tools**： - 下载最新版[Visual Studio 2022](https://visualstudio.microsoft.com/)，安装时勾选**“使用C++的桌面开发”**组件[^1]。 - 或直接安装[Microsoft C++ Build Tools](https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/)。 --- ### **2. 更新pip和构建工具** 升级pip、setuptools和wheel以支持最新编译标准： ```cmd python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel ``` --- ### **3. 使用预编译的二进制包** 对于依赖复杂编译的包（如NumPy、SciPy），直接安装预编译的`.whl`文件： 1. 访问[Christoph Gohlke的非官方Windows二进制仓库](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/)。 2. 下载与Python版本和系统架构（如`cp38`、`win_amd64`）匹配的`.whl`文件。 3. 通过pip安装： ```cmd pip install 文件路径\包名.whl ``` 例如引用[2]中的示例： ```cmd pip install numpy-1.11.0+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl ``` --- ### **4. 检查Python开发环境** 确保Python安装包含开发头文件和库： - 重新安装Python时勾选**“为所有用户安装”**和**“将Python添加到环境变量”**。 - 确认Python安装路径下的`include`和`Libs`目录存在。 --- ### **5. 使用虚拟环境隔离依赖** 创建干净的虚拟环境以避免包冲突： ```cmd python -m venv myenv myenv\Scripts\activate pip install 包名 ``` 若提示缺少`venv`模块（如引用[3]），需先安装： ```cmd # 适用于Linux/Unix（Windows通常自带venv） sudo apt install python3.10-venv ``` --- ### **6. 添加编译参数** 尝试禁用构建隔离，强制使用当前环境依赖： ```cmd pip install 包名 --no-build-isolation ``` --- ### **7. 改用Conda管理依赖** Conda提供预编译的二进制包，避免源码编译问题： 1. 安装[Miniconda](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html)。 2. 创建环境并安装包： ```cmd conda create -n myenv python=3.8 conda activate myenv conda install 包名 ``` --- ### **8. 检查错误日志** 通过`-vvv`参数获取详细错误信息： ```cmd pip install 包名 -vvv ``` 根据日志定位具体缺失的依赖或配置问题（如路径错误、权限不足等）。 --- ### **9. 使用镜像源加速下载** 指定国内镜像源（如清华源）避免网络问题： ```cmd pip install 包名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` ---
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