在学习深度学习课程中，遇到安装d2l包的问题，错误提示无法构建pandas的wheels。尝试降低Python版本、conda删除重装、替换预编译的pandaswheel等方法无效。从Python官方文档了解到可以支持本地安装，下载d2l的wheel文件后通过python-mpipinstall进行本地安装。然而，importd2l仍然失败，再次使用pip安装d2l=0.17.6后问题解决，推测可能是pip需要通过其自己的方式注册新安装的包。
最近在学习李沐老师的深度学习的课程，在安装 d2l 时，
pip install d2l==0.17.6
遇到了问题：
ERROR: Could not build wheels for pandas, which is required to install pyproject.toml-based projects
由于我忘记截错误的图了，在论坛里找了别人的错误截图贴过来：
网上找了好多办法，有说 3.10 降到 3.9，有说 conda 删掉 d2l 重装的，有说网上下载 pandas 编译好的 wheel 直接替换的。尝试了都无法解决。
不过最后一个方法给了我灵感，既然 pip 是下载到本地后进行编译，那我应该可以下载编译好的产物或者源文件，直接安装？
我查了一下 python 官方文档是否支持本地安装，果然是支持的，所以通过本地安装这个包解决了问题：
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在 https://pypi.org/project/d2l/1.0.0b0/#files ，推荐下载 wheel：
d2l-1.0.0b0-py3-none-any.whl
官方文档也解释了更倾向于用 Wheel
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根据官方文档按以下命令，安装本地文件，路径换成你下载文件的本地路径，如：
python -m pip install "C:\Users\xxx\Downloads\d2l-1.0.0b0-py3-none-any.whl"
py 就是有些系统里 python 的别名，如果遇到输出找不到 py 对象就用 python
Installing Packages — Python Packaging User Guide
- 然后我们测试一下是否能正常 import d2l
不应该啊，都安装成功了，为啥还不行呢？
突然想到什么，于是再输入一遍
pip install d2l==0.17.6
这次果然安装跑的很快，因为本地环境已经都有依赖的包了，再试一下，果然正常了：
猜测通过 python 本地安装的包，pip 并不能对应上包名称，无法找到路径，要再次通过 pip 安装，就能对应上了。
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