python依赖管理工具
❶ python包管理工具pip download详解
pip download的用法与install相似，只不过download只下载安装包并不安装到系统内，这里我们只讲述以下几个选项：--requirement、--no-deps、--dest。
这个选项指定下载文件中包含的安装包，假如有个文件download.txt，内容如下：
当我执行以下命令时：
就会下载文件内的安装包及其依赖，最后一行输出如下：
这个选项告诉pip只下载指定的安装包即可，无需下载依赖，如果我执行以下命令：
就只会下载文件内容中的3个安装包，最后一行输出如下：
在我们不指定这个选项时，pip默认把安装包保存在当前工作目录，我们可以通过这个选项指定安装包的保存位置，如下命令：
就会把安装包保存在当前目录下的downloads子目录中了。
❷ Python中的库都有哪些
标准库
sys
系统相关的参数和函数。 sys 库一般用来访问和修改系统相关信息，比如查看 python 版本、系统环境变量、模块信息和 python 解释器相关信息等等。
os
操作系统接口模块。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式，比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等。
re
正则表达式操作。这个库是我喜欢并且经常会用到的库，在对大量字符串进行处理的时候用正则表达式是最快速有效的方式，但是正则表达式的学习曲线较高，有兴趣的朋友可以访问这个网站学习。
math
数学函数库。 math 库提供了对 C 语言标准定义的数学函数访问，比如数论（Number-theoretic）的各种表示方法、幂和对数函数（Power and logarithmic functions）、三角函数（Trigonometric functions）、常量圆周率（π）和自然常数（e）等等。
random
生成伪随机数。
伪随机数与随机数（真随机数）不同的是执行环境，随机数是真实世界中通过物理过程实践得出结论，而伪随机数是通过计算机的特定算法生成的数，所以这个过程是可预测的、有规律的，只是循环周期较长，并不能与现实场景相切合。
random库提供生成随机数，可以模拟现实世界中随机取数、随机抽奖等等。望采纳
❸ python里面pip作用是什么
PyPI(Python Package Index)是python官方的第三方库的仓库，所有人都可以下载第三方库或上传自己开发的库到PyPI。PyPI推荐使用pip包管理器来下载第三方库。
pip可正常工作在Windows、Mac OS、Unix/linux等操作系统上，但是需要至少2.6+和3.2+的CPython或PyPy的支持。python 2.7.9 和3.4以后的版本已经内置累pip程序，所以不需要安装。
你可以登录这个网站，然后进行查看安装库的语句，并复制到cmd下进行安装。
相关推荐：《Python教程》
PyPI网站：
https://pypi.org/project/pip/
如果想安装什么库，就在Search里面输入库名：
例如安装openCV：
找到opencv-python 4.1.0.25(可能版本不一样，因为会升级),然后单击，出现语句：
点击右边的复制按钮，复制语句，然后粘贴到cmd下。
❹ python包管理工具pip install详解
pip install用来安装python第三方库，使用时有比较多的选项，这里我们选几个常用的来讲解下，包括以下几个： --requirement，--no-deps，--target，--user，--upgrade，--force-reinstall，--ignore-installed。
这个选项允许我们指定一个文件，pip会安装此文件里指定的第三方库，比如我的电脑上有个文件 requirements.txt，内容如下：
当我执行pip install -r requirements.txt时就会安装上面的3个库，输出内容的最后两行如下：
我们看到安装的库多于3个，那是因为pip也会同时安装依赖，这个就是下面要讲的。
这个选项告诉pip不安装依赖，只安装指定的库，如果执行以下语句：
则会只安装3个库，最后两行输出如下：
这个选项指定安装目录，比如指定 --target /pip/install/directory 就会安装到/pip/install/directory目录。
这个选项指定安装到特定目录，linux上是 ~/.local/，windows上是 %APPDATA%Python。
当一个库有新版本时，我们可以指定这个参数对其进行升级。
如果我们已经安装过某个库，再次安装时不会重新安装，这时指定 --force-reinstall 可以强制安装。
这个选项告诉pip忽略已经安装的库，导致pip会覆盖它们。这个选项与force-reinstall不同的是，如果某个库已安装，force-reinstall会先卸载再安装，ignore-installed不会卸载会直接覆盖。
❺ python工具有哪些
第一款：最强终端 Upterm
它是一个全平台的终端，可以说是终端里的IDE，有着强大的自动补全功能，之前的名字叫作：BlackWindow。有人跟他说这个名字不利于社区推广，改名叫Upterm之后现在已经17000+Star了。
第二款：交互式解释器 PtPython
一个交互式的Python解释器，支持语法高亮、提示，甚至是VIM和emacs的键入模式。
第三款：包管理必备 Anaconda
强烈推荐：Anaconda。它能帮你安装许多麻烦的东西，包括：Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些小事情小白自己一个个去做的话，容易遇到各种问题，也容易造成挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情，安装它就可以了，它甚至开发了一套JIT的解释器Numba。所以Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞定了。
第四款：编辑器 Sublime3
如果你是小白的话，推荐从PyCharm开始上手，但是有时候写一些轻量的小脚本，就会想到轻量级一点的工具。Sublime3很多地方都有了极大的提升，并且用起来比原来还要简单，配合安装Anaconda或CodeIntel插件，可以让Sublime3拥有近乎IDE的体验。
第五款：前端在线编辑器 CodeSandbox
虽然这个不算是真正意义上的Python开发工具，但如果后端工程师想要写前端的话，这个在线编辑器太方便了，节省了后端工程师的生命。不用安装npm的几千个包了，它已经在云端完成了，才让你直接就可以上手写代码、看效果。对于React、Vue这些主流前端框架都支持。
第六款：Python Tutor
Python
Tutor是一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在web浏览器中编写Python代码，并逐步可视化地运行程序。
第七款：IPython
如何进行交互式编程?没错，就是通过IPython。IPython相对于Python自带的shell要好用的多，并且能够支持代码缩进、TAB键补全代码等功能。如果进行交互式编程，这是不可缺少的工具。
第八款：Jupyter Notebook
Jupyter
Notebook就像一个草稿本，能将文本注释、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，以Web页面的方式展示，它是数据分析、机器学习的必备工具。
第九款：Pycharm
Pycharm是程序员常常使用的开发工具，简单、易用，并且能够设置不同的主题模式，根据自己的喜好来设置代码风格。
第十款：Python Tutor
这个工具可能对初学者比较有用，而对于中高级程序员则用处较少。这个工具的特色是能够清楚的理解每一行代码是如何在计算机中执行的，中高级程序员一般通过分步调试可以实现类似的功能。这个工具对于最初接触Python、最初来学习编程的同学还是非常有用的，初学者可以体验一下。
❻ 最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些
1、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。
2、Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。
3、SciPy：是一个工程和科学软件库，包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。
4、Matplotlib：为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制，它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。
5、Seaborn：主要关注统计模型的可视化(包括热图)，Seaborn高度依赖于Matplotlib。
6、Bokeh：独立于Matplotlib，主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。
7、Plotly：是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言(Python在内)。
8、Scikits：是Scikits
Stack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。它建立在SciPy之上，中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。
9、Theano：是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。
10、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。
11、Keras：是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂，具有高级可扩展性。
12、NLTK：主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP) 的常见任务，旨在促进NLP及相关领域(语言学，认知科学人工智能等)的教学和研究。
13、Gensim：是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计，不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。
…………
❼ python中有很多包管理工具有哪些yolk
1、pip是python的管理工具，是一个现代的，通用的Python包管理工具，提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。
如以下命令：
$ pip install requests，
$ pip search xml，
$ pip show beautifulsoup4，
$ pip uninstall requests。
2、Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等。
(7)python依赖管理工具扩展阅读：
pip的快捷按键使用：
install：安装包安装 （Install packages.）
downloa：下载下载包 （Download packages.）
uninstall：卸载卸载包 （Uninstall packages.）
Anaconda默认安装：
python-3.6.0-0 ...
_license-1.1-py36_1 ...
alabaster-0.7.9-py36_0 ...
anaconda-client-1.6.0-py36_0 ...
anaconda-navigator-1.4.3-py36_0 ...
astroid-1.4.9-py36_0 ...
astropy-1.3-np111py36_0 ...
babel-2.3.4-py36_0 ...
backports-1.0-py36_0 ...
beautifulsoup4-4.5.3-py36_
❽ 有哪些值得推荐的 Python 开发工具
第一种：PTVS，一个在github上的开源项目
PTVS在 IronPython Tools for Visual
Studio的代码基础上进行了增强并添加了对Cython、集群的支持，以及诸如Numpy和Scipy这样的新模块。
第二种：Eclipse，跨平台的自由集成开发环境
主要用来java语言开发，但也可以通过插件使其成为其他计算机编程语言的开发工具，比如Python、C++等。
Eclipse最初是由IBM公司开发的替代商业软件Visual Age for
java的下一代IDE开发环境，2001年贡献给开源社区，由非营利软件供应商联盟Eclipse基金会管理。
第三种：PyCharm，由JetBrains打造的一款Python IDE
PyCharm是一种Python IDE(Integrated Development
Environment，集成开发环境)，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。
第四种：IPython，是一个交互式计算系统
IPython是Python的原生交互式shell的增强版，可以完成许多不同寻常的任务，比如帮助实现并行化计算;主要使用它提供的交互性帮助，比如代码着色、改进了命令行回调、制表符完成、宏功能以及改进了交互式帮助。
第五种：Eric5，一个集成了项目管理功能的 Python 集成开发环境
Eric5提供无限制数量的编辑器、集成的Python shell、集成调试器、集成对包括 Subversion 和
Mercurial版本控制系统的支持，集成单元测试等。
❾ 什么是目前比较常用的Python扩展库管理工具
这个网站左上角有documentation链接的，点进去看看。
像exe，msi如果别人已经编译过了就看不到源码了，说明作者并不希望你看到源码。第三方库开源软件比较多，有网页论坛可以找，所以直接进模块目录就可以看到源码。
元格中输入公式：=RIGHT(A,)，确认后即显示