Python 설치 제3자 라 이브 러 리 공략(pip 와 Anaconda)

자주 사용 하 는 python 제3자 라 이브 러 리 설치 도 구 는 대략 세 가지 가 있 습 니 다.
1.pip(추천)
2、easy_install
3、setup.py
일반적인 패키지 형식:
1.whl(추천,바 이 너 리)
2、tar.gz
3、zip
4.egg(첫 번 째 주류 포장 형식)
whl 과 egg 파일 은 접두사 이름 을 zip 로 직접 바 꾸 어 zip 로 압축 을 풀 수 있 지만 네트워크 가 있 는 모드 에서 whl 은 압축 을 풀 필요 가 없습니다.pip 의 설치 명령 을 사용 하면 됩 니 다.
setup.py
setup.py 는 원본 설치 에 자주 사 용 됩 니 다.pypi 홈 페이지 다운로드 패키지 가 매우 느 리 기 때문에 다운로드 후 설치 하 는 사람 도 있 고 GitHub 에 원본 을 다운로드 하여 설치 하 는 사람 도 있 습 니 다.setup.py 는 후자 와 자주 사 용 됩 니 다.
일반적으로 GitHub 의 원본 코드 는 대부분 zip,tar.gz,tar.zip,tar.bz2 와 같은 압축 파일 이 고,그들 은 종종 setup.py 파일 을 가지 고 있다.
설치:
1.zip 를 다운로드 하고 압축 풀기;
2.cmd 를 열 고 압축 해제 후의 경로 에 들 어 갑 니 다.
3.다음 코드 를 순서대로 집행 한다.
명령 은 다음 과 같 습 니 다.

python setup.py build
python setup.py install

Windows 의 설치 패키지 저장 경 로 는 python 설치 경로 의\Lib\site-packages 입 니 다.
Linux 의 경 로 는:/usr/lib/python 2.7/site-packages 여야 합 니 다.(경로 가 일정 하지 않 습 니 다.상황 에 따라 정 해 집 니 다./usr/local/lib 에 있 을 수 있 습 니 다)
단점:
그러나 이 설치 방법 은 매우 큰 문제 가 있 습 니 다.이 방법 으로 설 치 된 가방 은 pip uninstall 을 통 해 깨끗하게 마 운 트 해제 할 수 없습니다.
/usr/bin/python 2.7/site-package(python 에 대응 하 는 Python 버 전)디 렉 터 리 에서 수 동 으로 삭제 해 야 합 니 다.유 닉 스 시스템 의 경우 64 비트 컴퓨터 가 더 번 거 로 운 것 은/usr 디 렉 터 리 에서 lib 와 lib 64 로 나 뉘 는데 이 두 디 렉 터 리 에 모두 있 습 니 다.
인터넷 에 마 운 트 해제 방법 이 있 지만,나 는 그다지 효과 가 없 었 다.
마 운 트 해제

          
python setup.py install --record files.txt

       
cat files.txt | xargs rm -rf 

일반적인 상황 에서 이런 것 을 사용 하 는 것 을 권장 하지 않 습 니 다.pip 도 압축 가방 을 직접 설치 할 수 있 습 니 다.나중에 말씀 드 리 겠 습 니 다.
easy_install
실제로 Python 에 제3자 모듈 을 설치 하 는 것 은 setuptools 라 는 도 구 를 통 해 이 루어 집 니 다.이지설치 와 pip 는 setuptools 를 패키지 한 두 개의 패키지 관리 도구 입 니 다.
우 리 는 easy 를 사용 해 야 한다.인 스타 그램,우선 setuptools 가 필요 합 니 다.물론 현재 버 전 은 모두 자체 적 으로 가지 고 있 습 니 다.python 3.6 이후 의 것 은 약간 다 릅 니 다.나중에 말씀 드 리 겠 습 니 다.
그래도 말씀 드 리 겠 습 니 다.
1.홈 페이지 열기http://pypi.python.org/pypi/setuptools 현재 최신 판 은 whl 과 zip 두 가지 형식 만 있 습 니 다.
그러나 whl 전 제 는 pip 로 설치 하 는 것 이 고 pip 는 가끔 easy 를 사용 해 야 할 수도 있 습 니 다.설치 할 수 있 습 니 다.pip 가 있어 도 저 희 는 easy 를 잘 사용 하지 않 습 니 다.설치 되 었 습 니 다.그래서 우 리 는 zip 를 다운로드 할 수 밖 에 없습니다.
2,다운로드 후 압축 해제,안에 easyinstall.py 와 setup.py 를 직접 사용 할 수 있 습 니 다.
exe 라면 설치 후 ez 더 블 클릭setup.py 설치 또는 cmd 에서 명령 실행:

python easy_install.py

설치 easy설치 후 가방 을 설치 할 수 있 지만 easy설치 경로 에 환경 변수 PATH 를 추가 하지 않 으 면 설치 할 때마다 이 경로 에 먼저 들 어가 야 합 니 다.
윈도 의 easyinstall 경 로 는:Python Scripts 입 니 다.
Linux 의 경 로 는 다음 과 같 아야 합 니 다./usr/local/bin경로 가 일정 하지 않 아 상황 에 따라 결정 된다)
easy_설치 방법,예 를 들 어 pip 를 설치 하면 바로 뒤에 가방 이름 을 추가 하면 됩 니 다.

#     
 easy_install pip
 
 #     
 easy_install -f *.html pip
 
 #   tar/egg
 easy_install package.tar/egg
 
 #   zip，   ，    
 easy_install .

마 운 트 해제

easy_install -m pip

업그레이드

easy_install --upgrade pip

사용 강좌:
http://peak.telecommunity.com/DevCenter/EasyInstall#downloading-and-installing-a-package
pip
쓰다

#   
pip install package

#   
pip uninstall package

#        
pip list

#    
pip search package

#   
pip install -U package

#              requirements.txt   
pip freeze > requirements.txt

#             
pip install -r requirements.txt

tar.gz 와 zip 를 설치 할 때 pip 를 사용 하 는 것 이 가장 간단 합 니 다.압력 을 풀 필요 가 없고 앞의 두 가 지 는 압력 을 풀 필요 가 있 습 니 다.
대량 설치
네트워크 가 없 을 때 wheel 파일 을 설치 하려 면 직접 pip 에서 오류 가 발생 할 수 있 습 니 다.여기에 방법 이 있 고 대량으로 사용 할 수 있 습 니 다.바로 requirements.txt 파일 을 이용 하 는 것 입 니 다.그러나 그 전에 우리 가 wheel 파일 을 설치 하 는 데 실패 한 이 유 는 이 컴퓨터 의 python 이 다운로드 한 whl 파일 을 지원 하지 않 기 때 문 이라는 것 을 알 아야 합 니 다.
1.우 리 는 whl,tar.gz 등 을 포함 한 모든 가방 을 잘 싸 겠 습 니 다.
2.그리고 가방 의 버 전 을 requirements.txt 에 기록 하고 함께 놓 습 니 다.
3.명령 을 직접 실행 할 수도 있 고 이 명령 을 스 크 립 트 에 쓸 수도 있 습 니 다.
명령 은 다음 과 같 습 니 다.

pip install --use-wheel --no-index --find-links=./ -r requirements.txt

대량 마 운 트 해제

pip uninstall -y -r requirements.txt

그 중에서-y 대 표 는 마 운 트 해제 할 때 삭제 여 부 를 묻 지 않 습 니 다.즉,yes 의 뜻 입 니 다.생략 할 수 있 지만 스 크 립 트 에 있 을 때 추가 합 니 다.
wheel
1.wheel 패키지 의 이름 형식

{distribution}-{version}(-{build tag})?-{python tag}-{abi tag}-{platform tag}.whl

앞의 두 개 는 각각 가방 이름과 버 전 을 대표 합 니 다.앞에서 wheel 버 전 출력 을 보 는 세 가지 요소 원 조 는 각각{python tag}-{abi tag}-{platform tag}을 대표 합 니 다.
python-tag―python 실현 은 주로 다섯 가지 로 나 뉜 다.

py-특정한 확장 실현 없 음

cp-CPython,즉 일반적으로 사용 하 는 Python 구현

ip-IronPython,Windows CLI 플랫폼 에서 달 리 는 Python 실현

pp-PyPy,JIT 가 있 는 Python 구현

jy-Jython,JVM 에서 달 리 는 Python 실현

예 를 들 어 request 의 whl 이름 에 있 는 py2 와 py3 는 각각 py2.x 와 py3.x 를 지원 하고 두 개가 동시에 존재 하면 두 버 전이 모두 지원 하 며'.'로 구 분 됩 니 다.
abi tag
솔직히 나 는 이것 이 무엇 인지 잘 모 르 고 다음 과 같은 몇 가지 로 나 눌 줄 만 알 았 다.

with-pydebug(flag:d)―debug 에 사용 되 는 것 처럼 보인다

with-pymaloc(flag:m)―전문 대상 분배 기

with-wide-unicode(flag:u)―기본 오픈

none―구분 하지 않 음

만약 포장 할 때 abi 유형 을 판단 할 수 없다 면,생 성 된 abi tag 는 none 일 것 입 니 다.파 이 썬 패키지 가 특정한 abi 에 의존 하지 않 는 순수한 파 이 썬 이 라면 생 성 된 abi tag 도 none 입 니 다.
대부분의 우리 가 다운로드 한 것 은 cp27mu 와 같은 뮤 직 엔 딩 과 유사 하 다.
platform tag―시스템

win 32―Windows 32 비트

win_amd 64―Windows 64 비트

linux_i386―Linux 32 위

linux_x86_64―Linux 64 비트

any―임의의

물론 이것 뿐만 이 아 닙 니 다.저 는grpcio라 이브 러 리 를 설치 한 적 이 있 습 니 다.홈 페이지 에서 이 라 이브 러 리 를 찾 았 는데 다양 하 게 발견 되 었 습 니 다.그 때 는 어느 것 을 내 려 야 할 지 몰 랐 고 나중에 버 전 을 보 는 명령 을 찾 았 습 니 다.

보 실 수 있 습 니 다.캡 처 에 있 는 것 은 약 8 가지 서로 다른 시스템 과 버 전이 있 습 니 다.명령 에 따라 whl 버 전 을 보면 manylinux 1 을 지원 하 는 것 을 발견 할 수 있 습 니 다.x86_84 버 전 은 제 가 그 당시 에 centos 7 을 사 용 했 고 설치 할 때 가장 작은(Mini)형식 을 사 용 했 기 때문에 저 는 manylinux 1 을 내 렸 습 니 다.x86_84 의 그 중 하나.
2.python 환경 은 어떤 wheel 파일 을 지원 합 니까?
pip 10 이하 버 전 보기:

>>> import pip
>>> print(pip.pep425tags.get_supported())

pip 10 이상 버 전 보기:

>>> import pip._internal; 
>>> print(pip._internal.pep425tags.get_supported())

그림 참조:

이 목록 은 여러 그룹 으로 구 성 된 목록 입 니 다.이 안에 있 는 세 가지 물건 이 낯 이 익 지 않 습 니까?wheel 파일 의 이름 으로 구성 되 어 있 습 니 다.예 를 들 어 requests:

requests-2.22.0-py2.py3-none-any.whl 

더욱

grpcio-1.21.1-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.whl

물론 후 자 는 윈도 우즈 의 Python 에서 실 행 될 수 없다.
다운로드 원본
국내 pypi 홈 페이지 다운로드 원본 이 느 릴 때 가 있 습 니 다.원본 을 지정 할 수 있 습 니 다.

pip install package -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.compipy

국내 미 러 는 현재:
콩짜개http://pypi.douban.com/simple/

아 리 운http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

중국과학기술대학https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 청화대학https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 화중이공대학http://pypi.hustunique.com/ 산동이공대학http://pypi.sdutlinux.org/
제3자 라 이브 러 리 다운로드 주소
1、https://pypi.org (공식)
2、https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/(홈 페이지 에 없 는 게 많아 요.여기 있어 요)
python 3.6 전후 버 전 pip 설치 방식 이 다 릅 니 다.
Python 3.6 은 이전 버 전(2.x 와 3.6 이전 3.x 포함)과 큰 차이 가 있 습 니 다.설치 후 Scripts 디 렉 터 리 가 비어 있 습 니 다.pip 업 데 이 트 를 실행 하려 는 중 오류 가 발생 했 습 니 다.

python -m pip install -U setuptools

오류 보고:
No module named pip
해결 방법:

python -m ensurepip 

오프라인 설치 전에 지정 한 가방 의 모든 의존 항목 을 봅 니 다.
우 리 는 가끔 환경 분 내 외부 네트워크 를 개발 하지만 제3자 라 이브 러 리 를 설치 해 야 한다.외부 네트워크 에 가서 wheel 을 다운로드 하여 내부 네트워크 로 복사 해 야 한다.이런 제3자 라 이브 러 리 는 다른 가방 에 의존한다.만약 네가 내 망 시험 을 한다 면,매번 한 사람 이 없 으 면 또 외 망 에 가서 다시 고문 을 해 야 하 니,번 거 로 움 을 이기 지 못 할 것 이다.
한편,conda 는 아주 좋 은 기능 이 있 습 니 다.바로 특정한 python 버 전의 특정한 라 이브 러 리 의 모든 의존 항목 과 해당 하 는 버 전 을 볼 수 있 습 니 다.다음 과 같이 3.5 의 특정한 가방 을 보 는 모든 의존 도 를 지정 합 니 다.오래된 버 전의 명령 은 다음 과 같 습 니 다.

conda info package_name python=3.5

새 버 전의 명령(오프라인 으로 볼 수 있 음)은 python 버 전 을 어떻게 지정 하 는 지 연구 하지 못 했 습 니 다.

conda search package_name --info [--offline]

사실 pip 도 있 지만 관련 의존 패키지 만 표시 할 수 있 지만 구체 적 으로 대응 하 는 버 전 은 표시 할 수 없습니다.

conda search package_name --info [--offline]

보기 가능:https://cloud.tencent.com/developer/ask/145565
conda
내 가 16 년 동안 python 을 접 했 을 때 파충류 가 제3자 라 이브 러 리 에 설치 되 어 고생 하 는 것 을 배 워 서 포기 할 뻔 했다.특히 Scrapy 프레임 워 크 는 나중에 어렵 게 모색 하여 Anaconda 라 는 좋 은 물건 을 발견 했다.
Anaconda 는 집적 환경 으로 그 안에 대량의 상용 제3자 라 이브 러 리 와 과학 계산 과 관련 된 가방 이 있 습 니 다.어떤 가방 을 넣 어도 쉽게 포장 할 수 있 고 더 이상 가방 에 대한 번 거 로 움 을 느끼 지 않 습 니 다.그 안의 명령 은 conda 입 니 다.pip 와 유사 하지만 pip 뿐만 아니 라 가상 환경의 용도 도 있 습 니 다.명령 도 비슷 합 니 다.pip 를 conda 로 바 꾸 면 되 지만 pip 명령 을 사용 할 수도 있 습 니 다.
py2 와 py3 의 Anaconda 를 함께 설치 하려 면 그 중 하 나 를 이미 설 치 된 envs 경로 에 설치 하면 됩 니 다.
conda 구체 적 인 명령 보기:
https://conda.io/projects/conda/en/latest/commands.html#
virtualenv
패 키 지 를 설치 할 때 아무리 해도 설치 가 안 된다 고 생각하면 가상 환경 을 사용 하 는 것 도 좋 은 선택 이다.

#   （python2）
pip install virtualenv

#       ，          
virtualenv venv_name

# Windows      
#1、            Scripts  
cd venv_name/Scripts

# 2、  
activate

# 3、  ，linux 
deactivate

# linux           
source venv_name/bin/activate

참고 문서
1、 https://pip.pypa.io/en/stable/reference/
2、 https://www.cnblogs.com/dtest/p/4507980.html
3、 https://bu-choreography.iteye.com/blog/1113059
4.https://www.cnblogs.com/amengduo/p/9586354.html(설치 사)
5、 https://www.python.org/dev/peps/pep-0425/
6、 https://www.python.org/dev/peps/pep-3149/
7、 https://segmentfault.com/a/1190000007591736
8、 https://docs.python.org/2.3/whatsnew/section-pymalloc.html
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