如何 将pip 与 conda 安装第三方库统一管理

博客介绍了解决pip安装的包在Anaconda中无法使用的问题。首先指出若USER_BASE和USER_SITE与Anaconda安装路径不同会出现此情况,接着说明可修改Anaconda目录下site.py文件,将USER_SITE改为Anaconda的site-packages路径,最后还提及了测试方法。

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1) 打开cmd (win+R)

在cmd窗口输入以下代码

python -m site

  • USER_BASE 是用户自定义的启用Python的路径
  • USER_SITE   是用户使用pip install 的安装的路径 

如果与Anaconda的安装路径不同的话就会出现这种情况。

使用pip安装包后。在Anacodna上还是不能使用,需要再次安装


2)修改配置文件

 在cmd中输入

python -m site -help

出现的第一行的 Anaconda目录下的site.py 文件就是要找的配置文件。

site.py

 

可以将USER_SITE 修改为Anaconda的安装路径下的site-packages路径。

这样就可以实现pip安装的包,同时也能在conda里面调用。


3)测试

pip install numpy

由于numpy已经在Anaconda中安装过,就会提示numpy已安装和安装路径。 

### 包管理工具对比:PipConda #### 功能范围 Conda不仅能够安装Python解释器还能处理其他语言环境下的依赖关系,而pip专注于解决纯Python库的需求[^2]。 #### 安装方式 对于希望在已有的conda环境下利用pip来补充额外资源的情况,可以在激活相应环境之后执行`pip <pip command>`操作;值得注意的是,在这种情况下应该先通过`conda install -n testenv pip`确保目标环境中存在可用的pip版本[^1]。 #### 版本控制 当需要调整某个特定虚拟空间内的Python版本号时,借助于包管理系统所提供的指令即可轻松实现这一目的[^3]。 #### 集成优势 为了充分享受到来自conda框架下提供的各项便利功能——比如统一查看所有已部署组件列表等特性,则建议读者务必遵循官方指导原则,在每次准备调用外部源之前都先行确认内部已经正确集成了最新版别的pip工具链。此时可通过运行`conda list`命令来检验是否有标记为由pip渠道引入的目标条目出现[^4]。 #### 社区支持 以conda-forge为例说明了社区驱动型分发机制的存在形式及其运作模式。作为PyPI之外另一重要的第三方贡献者网络节点之一,前者凭借更加严格的质量把控流程以及自动化构建体系赢得了广泛认可度,并允许用户指定从其获取所需科学计算类模块(如scipy),即`conda install scipy --channel conda-forge`[^5]。 ```bash # 创建并激活名为testenv的新环境 conda create --name testenv python=3.8 conda activate testenv # 在此环境安装pip以便后续使用 conda install pip # 使用pip安装一个Pythonpip install requests # 查看当前环境中所有的软件包 conda list ```
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