清华python镜像

A. python 包管理工具

  Python之所以受欢迎不光是因为它简单易学，更重要的是它有成千上万的宝藏库。这些库相当于是已经集成好的工具，只要安装就能在Python里使用。它们可以处理各式各样的问题，无需你再造轮子，而且随着社区的不断更新维护，有些库越来越强大，几乎能媲美企业级应用。那么这些工具库怎么下载安装呢？它们被放在一个统一的“仓库”里，名叫PyPi（Python Package Index），所有的库安装都是从这里调度。有了仓库之后，还需要有管理员，pip就是这样一个角色。

  pip 是 Python 中的标准库管理器，这意味着它是一个工具，用它可以来管理 Python 标准库中其他的包，允许你安装和管理不属于 Python 标准库的其它软件包，其提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载等功能。总的来说，pip的Python第三方库的大管家，搞懂它，会让你省很多事。从Python 3 >= Python 3.4 、Python2 >= Python2.7.9 版本开始，pip默认包含在Python的安装程序中，在安装Python时将会自动被安装，省事方便。

  Python 的安装器中自带了 pip，所以你可以直接使用它，除非你安装的是更早版本的 Python。你可以通过以下命令来判断是否已安装：

如果你的 Python 环境没有安装 pip，则可以使用以下方法来手动安装。pip 安装文件下载: pypi.org/project/pip…

pip提供的命令不多，但是都很实用

  pip命令默认使用的是国外的pypi镜像（pypi.python.org)，安装慢不说，有时甚至会导致出现超时等网络问题，有时候为了安装一个包，失败重试安装好几次都不一定成功。所以，使用国内的pypi镜像，亦即 切换 pip 源 ，这样速度上更有保证，不失为一种加速pip安装第三方包的好方法。常用的镜像站有阿里云、清华大学等。其中清华大学开源软件镜像站是每 5 分钟同步一次的，比较推荐使用。阿里云镜像站的速度也非常快，这也是我现在在使用的。

  切换切换 pip 源可以是临时性的，也可以设置为默认。临时性的，就是在安装包时，通过pip命令的 -i 选项指定镜像源即可。例如，临时使用阿里云镜像站作为 pip 源，可以是这样安装：

  如果每次安装时都想要通过镜像源来安装，上面的办法不免有些麻烦。我们可以修改pip的配置文件，将镜像源写入到 pip 配置文件中。 对于linux系统 ，修改 ~/.pip/pip.conf 文件 (没有就创建一个文件夹及文件，文件夹要加“.”，表示是隐藏文件夹)：

然后在文件中保存如下内容：

   对于windows系统 ，在C:Users文件夹下的用户目录（例如如果当前用户是Administrator则是C:UsersAdministrator）下创建pip文件夹，然后再在此文件夹下创建pip.ini文件，在文件中写入一下内容：

  配置完成后再通过 pip config list 查看pip配置。

  我们经常会遇到这样的开发需求，比如你手头有多个开发项目，其中项目A要求用python3.7，项目B需要用python3.6，有要求项目A和项目B依赖包相互独立，互不干扰。为了满足这样的开发需求，我们需要在自己的电脑上安装多个Python版本，并且项目之间进行环境隔离。因此，我们要想运行这些项目，在工作电脑上就要安装不同版本的Python。 pyenv 是Python版本管理工具，通过系统修改环境变量来实现Python不同版本的切换，利用它可以在同一台电脑上安装多个版本的Python，设置目录级别的Python，还能创建和管理vitual python enviroments。而且所有的设置都是用户级别的操作，不需要sudo命令。

  首先安装pyenv，如果你是Mac电脑，那么推荐使用Homebrew来安装。

要想升级pyenv，则可以执行：

pyenv安装完成后，需要将$HOME/.pyenv/bin添加到PATH变量前面，这一步非常关键。

也可以采用手动安装的方式，将pyenv检出到你想安装的目录。

  添加环境变量，将PYENV_ROOT 指向 pyenv 检出的根目录，并向 $PATH 添加 $PYENV_ROOT/bin 以提供访问 pyenv命令的路径。这里的 shell 配置文件（~/.bash_profile）依不同系统而需作修改，如果使用 Zsh 则需要相应的配置 ~/.zshrc
在使用 pyenv 之后使用 pip 安装的第三方模块会自动安装到当前使用 python 版本下，不会和系统模块产生冲突。使用 pip 安装模块之后，如果没有生效，记得使用 pyenv rehash 来更新。

安装完pyenv，可以安装Python，首先查看可安装的Python版本：pyenv install -l，接下来开始安装Python

执行命令 pyenv versions 查看安装结果。

可以看到，已经成功安装了Python，安装的位置在 /Users/dllwh/.pyenv。

可以看到，3.9.9 前面有一个星号，说明成功切换到了 3.9.9 版本，可以执行一下python来验证。

  Pipenv 是 Python 官方推荐的包管理工具，它综合了 virtualenv、pip 和 pyenv 三者的功能，你可以使用 pipenv 这一个工具来安装、卸载、跟踪和记录依赖性，并创建、使用和组织你的虚拟环境。

如果你是Mac电脑，那么推荐使用Homebrew来安装和升级pipenv：

也可以通过pip来安装和升级pipenv：

进入到项目目录中，通过下面的指令为项目创建虚拟环境。

  上面的操作，给pipenv_demo这个项目初始化了一个 Python 3.9.9 的虚拟环境，并在项目录下生成一个项目依赖包文件 Pipefile。如果系统中没有 3.9.8 版本的Python，pipenv 会调用 pyenv 来安装对应的 Python 的版本。默认地，虚拟环境会创建在 ~/.local/share/virtualenvs目录里面。我们也可以通过 pipenv --venv查看项目的虚拟环境目录。可以通过 pipenv --rm 删除虚拟环境。
如果想更改虚拟环境的目录，可以在 .bashrc 或 .bash_profile 中，设置环境变量WORKON_HOME，指定虚拟环境的目录所在位置，比如想将虚拟环境放到~/.venvs目录，则可以执行下面的命令。

如果希望在项目目录下创建虚拟环境目录（.venv），需要在 .bashrc 或 .bash_profile 中配置环境变量PIPENV_VENV_IN_PROJECT：

  pipenv使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 来管理依赖包，并且在使用pipenv添加或删除包时，自动维护 Pipfile 文件，同时生成 Pipfile.lock 来锁定安装包的版本和依赖信息。相比pip需要手动维护requirements.txt 中的安装包和版本，具有很大的进步。

  为项目安装依赖包到虚拟环境中，使每个项目拥有相互独立的依赖包，是非常不错的Python的开发实践。安装依赖包到虚拟环境中的方法：

执行完上面的命令后，检查一下是否安装成功：

  观察项目的根目录下，又多了一个 Pipfile.lock 文件。这两个文件记录了此项目的依赖包，这两个文件的区别是 Pipfile 中安装的包不包含包的具体版本号，而Pipfile.lock 是包含包的具体的版本号的。如果不想产生 Pipfile.lock 文件，在安装依赖包的时候，加上 –skip-lock 选项即可。
在使用pipenv的时候，常常会安装过程比较慢，这个是因为pipenv创建的 Pipfile 中默认的Pypi源是python官方的 pypi.python.org/simple。我们国内…

  为了避免每次都要指定–pypi-mirror，我一般会在创建好Pipfile以后，将文件中 source 块下的 url 字段，设置为国内的 pypi 源，我推荐的是清华的Pypi源或者阿里源，具体设置如下：

如果是要删除虚拟环境中的第三方包，执行：

用git管理项目时候，要把Pipfile和Pipfile.lock加入版本跟踪。这样clone了这个项目的同学，只需要执行：

就可以安装所有的Pipfile中 [packages]部分列出来的包了，并且自动为项目在自己电脑上创建了虚拟环境。

上面的方法都是安装Pipfile中列出来的第三方包的最新版本，如果是想安装Pipfile.lock中固定版本的第三方依赖包，需要执行：

如果项目之前使用requirements.txt来管理依赖的，那么使用pipenv安装所有依赖可以采用类似pip的方法：

  虚拟环境创建好了之后，就可以在里面进行开发了。如果在命令行下开发，则在项目目录下执行 pipenv shell ，就进入到了虚拟环境中，在这个环境中，已经包含安装过的所有依赖包了，接下来就可以利用这些依赖包进行开发工作了。如果是用Pycharm进行开发，就更简单了，直接用Pycharm打开项目即可。可以从Pycharm中的左侧导航栏里面看到External Libraries显示的是虚拟环境中的Python解释器了。
在虚拟环境中执行开发好的程序，有两种方式，一种是前面提到的先执行pipenv shell进入到虚拟环境后，再执行python程序；另一种方式，则是执行pyenv run，比如在虚拟环境中执行基于pytest框架编写的测试用例，只需要执行下面的命令即可：

作者：独泪了无痕
链接：https://juejin.cn/post/7063699409703272485

B. python如何下载环境

先来区分几个在Python基础学习中比较容易混淆的工具，然后帮助大家一步步修改镜像源，完成环境的搭建，下面一起来看看吧！

1、概念区分

对于刚刚开始学习Python的零基础小白来说，可能很容易就会对Pycharm、Python解释器、conda安装、pip安装这个几个概念混淆。下面跟着我来逐一认识一下它们：

（1）Pycharm是Pytho开发的集成开发环境(Integrated Development Environment，简称IDE)，它本身无法执行Python代码。

（2）Python解释器才是真正执行代码的工具，pycharm里可设置Python解释器，一般我们可去Python官网下载Python3.7或Python3.8版本；如果安装过anaconda ，它里面必然也包括一个某版本的Python解释器；Pycharm配置Python解释器选择哪一个都可以。

（3）anaconda是把python所有常用包的合集，并提供给我们使用 conda 命令非常非常方便的安装各种Python包。

（4）conda安装：我们安装过anaconda软件后，就能够使用conda命令下载anaconda源里(比如中科大镜像源)的包。

（5）pip安装：也是一种类似于conda安装的python安装方法，如果用过Centos系统，它就像yum安装一样。

2、修改镜像源

在使用安装 conda 安装某些包会出现慢或安装失败问题，最有效方法是修改镜像源为国内镜像源。之前都选用清华镜像源，但是2019年后已停止服务。推荐选用中科大镜像源。

先查看已经安装过的镜像源，cmd窗口执行命令：

conda config --show

查看配置项 channels ，如果显示带有 tsinghua ，则说明已安装过清华镜像。

channels:

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/tensorflow/linux/cpu/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/cloud/msys2/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/pkgs/free/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/cloud/pytorch/

下一步，使用 conda config --remove channels url地址 删除清华镜像，如下命令删除第一个。然后，依次删除所有镜像源

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/tensorflow/linux/cpu/

添加目前可用的中科大镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.ustc.e.cn/anaconda/pkgs/free/

并设置搜索时显示通道地址：

conda config --set show_channel_urls yes

确认是否安装镜像源成功，执行 conda config --show ，找到 channels 值为如下：

channels:

https://mirrors.ustc.e.cn/anaconda/pkgs/free/

defaults

以上就是分享的Python基础学习之环境搭建的全部学习内容，大家都看懂了吗？希望本文的分享能帮到大家！

C. 【Python】 设置 pip 默认下载路径（含国内镜像源）

如使用 清华镜像 安装 lxml 库的命令如下所示：

在c盘下找到当前用户，进入当前用户命名的文件夹后创建一个新文件夹“pip”，在pip中创建一个文本文件pip.txt，将后缀名改为.ini

pip.ini文件内容（设置国内镜像源，这里使用的是清华镜像，文章后面提供有其他常用镜像）

保存即可，如安装 lxml 库的命令如下所示（默认为清华镜像，不需要加 -i 属性）：

        清华：https://pypi.tuna.tsinghua.e.cn/simple

        阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

        中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.e.cn/simple/

        华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/

        山东理工大学：http://pypi.stlinux.org/ 

        豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/

D. Python如何使用pip安装模块和包

使用pip安装python模块和包

方式一：1.进入命令行2.敲入pip命令：pip install 包名 。由于python官网下载速度太慢，可以通过添加参数从清华镜像下载包（-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.e.cn/simple/）。

方式二：1.进入清华镜像：https://pypi.tuna.tsinghua.e.cn/simple/2. ctrl+F 找到需要安装的包，并下载。

相关推荐：《Python视频教程》

3. 在下载路径下打开命令行。

4. pip install 刚下载的文件名。

pip list：查看当前安装了哪些包pip -V：查看当前pip版本号

相关推荐：

盘点Python常用的模块和包

E. 如何将python-3.5.3-amd64添加到anoconda

下载anaconda的安装包
这里推荐使用清华的镜像，因为速度快而且可以安装你想要的版本，在官网里面往往给出的最新版本，就像我安装的时候官网给的是带Python3.6的版本，但是我想直接安装带python3.5的版本的Anoconda.
可以直接在清华的镜像 Index of /anaconda/archive/中，找到对应的版本，下载并安装。带Python3,5的window版本就是下载Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64。
2 .安装注意事项：安装目录最好不要有空格；是否把Anaconda加入环境变量的选项上打勾，这涉及到能否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令，推荐打勾，如果不打勾可以再安装以后将对应的环境变量添加上去，例如我的就是 D:\Anaconda3;D:\Anaconda3\Scripts;D:\Anaconda3\Library\bin 可参考博客 https: // zhuanlan. hu.com/p/251985433. 安装好了以后，可以在cmd中输入 Python，发现显示的还是你之前安装的版本，像我的就是Python2.7，这是因为你之前安装Python2,7的时候，是将它的安装目录添加到了环境变量中的。在系统环境变量中找到对应之前安装Python的路径并删除，像我的就是D:\Program Files\python2.7 和D:\Program Files\python2.7\Scripts。将其删除。
接着重启电脑，再在cmd中输入python 就会显示是Anaconda自带的版本了。
4. 将原来python加入Anoconda中
在Anoconda中，用户以后安装的python会存放在envs中。如果在cmd中输入conda info -e 或者 conda info --envs 就可以得到你安装的python信息。 在考察一下conda中安装其他包的命令：
# 创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本）conda create --name python34 python=3.4
其实就是在envs中创建了一个python34的文件夹，这个也就是安装python34的一个安装目录。了解这个原理之后，就可以轻松将原来的环境转到Aconda进行管理。
直接将你原来安装python的整个文件夹拷贝到envs的目录下。
然后你再用conda info -e 命令，就会发现多了一个你添加的文件夹的名字的python，我把自己之前安装的python2.7的包拷过去。还可以给文件下重命名一下，我命名的是python27。
# conda environments:
#
python27 * D:\Anaconda3\envs\python27root D:\Anaconda3
5.环境管理
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# 安装好后，使用activate激活某个环境
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac# 激活后，会发现terminal输入的地方多了python34的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除，再把3.4对应的命令加入PATH# 此时，再次输入
python --version
# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系统已经切换到了3.4的环境# 如果想返回默认的python 2.7环境，运行
deactivate python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux & Mac# 删除一个已有的环境
conda remove --name python34 --all
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可以使用上面的激活命令检验一下：
在cmd中输入python得到自带版本信息，然后再激活python27，显示(python27) C:\Users\UT> 也就是搞定了。
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C:\Users\UT>python
Python 3.5.2 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)| (default, Jul 5 2016, 11:41:13) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "right", "credits" or "license" for more information.
>>> exit()
C:\Users\UT>activate python27
(python27) C:\Users\UT>
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6.设置国内镜像命令
conda config --add channels https: //mirrors. tuna.tsinghua. e.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes
然后你的.condarc 文件应该是这样的内容，或者你可以直接修改该文件的内容设置镜像。
channels:
- https: // mirrors. tuna.tsinghua. e.cn/anaconda/pkgs/free/- defaults
show_channel_urls: yes