Python包管理工具|极客教程

Python包管理工具

Python是一门广泛应用的编程语言，拥有强大的生态系统和丰富的第三方库。在开发过程中，我们经常需要使用各种各样的包来实现特定的功能。为了方便管理这些包，Python提供了多种包管理工具，如pip、conda等。本文将详细介绍这些包管理工具的使用方法和特点。

pip包管理工具

pip是Python的包管理工具，用于安装和管理Python包。它是Python的官方包管理工具，几乎所有的第三方库都可以通过pip安装。下面是一些常用的pip命令：

pip install package_name：安装指定的Python包。
pip uninstall package_name：卸载指定的Python包。
pip list：列出当前安装的所有Python包。
pip search package_name：搜索指定的Python包。
pip freeze > requirements.txt：将当前环境中安装的所有包和对应的版本号保存到requirements.txt文件中。

示例代码

$ pip install requests
Collecting requests
  Downloading requests-2.26.0-py2.py3-none-any.whl (62 kB)
     |████████████████████████████████| 62 kB 981 kB/s
.
.
.

$ pip list
Package         Version
--------------- -------
certifi         2021.5.30
chardet         4.0.0
idna            2.10
pip             21.2.4
requests        2.26.0
urllib3         1.26.6

$ pip search numpy
numpy                       - NumPy is the fundamental package for array computing with Python.
numpy-discordrpc            - A tiny lib for easy interaction with discord rpc
numpy-groupies              - numpy group, aggregate, apply functions
.
.
.

conda包管理工具

conda是一个开源的包管理工具，主要用于科学计算领域。它不仅可以安装Python包，还可以管理环境、安装依赖库等。下面是一些常用的conda命令：

conda install package_name：安装指定的Python包。
conda uninstall package_name：卸载指定的Python包。
conda list：列出当前环境中安装的所有Python包。
conda search package_name：搜索指定的Python包。
conda env list：列出所有的环境。

示例代码

$ conda install numpy
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /opt/conda

  added / updated specs:
    - numpy

The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    numpy-1.21.2               |   py39h4d724eb_0         6.1 MB
.
.
.

$ conda list
# packages in environment at /opt/conda:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
astropy                   4.2.1            py39h27cfd23_0
blas                      1.0                         mkl
.
.
.
numpy                     1.21.2           py39h4d724eb_0

$ conda search scipy
Loading channels: done
# Name                       Version           Build  Channel
scipy                         1.0.0  py36_blas_openblash3146f90_202
scipy                         1.0.1  py36_blas_openblash3146f90_202
.
.
.

$ conda env list
# conda environments:
#
ML_env                /opt/conda/envs/ML_env
base                  *  /opt/conda