python之路第一节-pip的使用
第一次写博客,一边吃着旺仔冻痴一边学着python,爽~
我之理解pip
首先,python封装好了大量的函数,这些函数存在各种各样的库中。
那么怎么去向我们可爱的pycharm等软件导入这些库呢,两种方法:
第一种:利用pycharm提供的傻瓜式设置,直接安装库
步骤如下:
Files→settings
在project中选择project Interpreter 里面的右边加号即可在里面的搜索框进行查找你需要的库。
但是这种方法有时候会因为访问外网网络延迟过长,而导致系统误判失败(比较常见),所以这时候就显示出过硬的基础素质弥足珍贵。也就是第二种最原始的放法。
第二种:在python的使用路径下,进行pip安装
到了主题了,pip就是协助Python开发者进行包管理的助手,学会pip至关重要。
萌新的我最开始觉得傻瓜方式一也很好用,但是我有一次想使用GLPK_MI的线性规划时,在安装Numpy+mkl的时候,由于numpy+mkl这个库在所有国内镜像系统里都没有。(目前截止到今天为止还没有,无论是哪一个版本都没有,今天是2020年7月20日)所以想要装这个库。只能从官网上下载whl文件后手动pip安装。空费一天功夫。
其中操作部分可以看后文,注意路径的问题,一定要根据自己用的python3.7.0那个来用cmd打开(如果使用pycharm,就去找pycharm安装时使用的python3.7.0这个环境在哪里)。
pip基础操作
查看pip版本:
pip -V
升级pip :
pip install --upgrade pip
查看已安装第三方包列表:
pip list
pip安装第三方包:
pip install ......(三种情况)
- 直接安装:
pip install 包名
- 指定版本安装:
pip install 包名==版本号
- 通过.whl安装包安装:
pip install .whl安装包名
!!!!!!!!第三种划重点,经常用于直接pip安装出现异常时使用。.whl安装包需在安装前下载好,下面推荐一个常用的.whl包下载网址:加州大学欧文(尔湾)分校的网址https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ #有些慢但是确实能用
升级包:
pip install -U 包名
查看安装包详细信息:
pip show 包名
卸载第三方包:
pip uninstall 包名
pip推荐使用国内的镜像
由于外网网速太慢,这里提供一个一劳永逸的换源下载的方法(linux未涉猎,可以期待一下更新)
windows:
直接在user目录中创建一个pip目录,如:C:\Users\xx\pip,新建文件pip.ini,(即创建记事本之后,更改名字及后缀为pip.ini即可)内容如下:
#我使用的是阿里云
[global]
index-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ [install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com
其他常用镜像地址
阿里云镜像源:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
豆瓣镜像源: http://pypi.douban.com/simple/
清华大学镜像源:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ (听说清华云最全)
最后举一个pycharm直接安装失败的栗子
2020年7月20日,灼热的太阳一如我灼热的心,线性规划无法使用GLPK_MI的求解方式,查看报错信息后,发现是缺少GLPK库,但GLPK库比较大,导致网络一直延迟过大,pip显示GLPK无法访问,即便国内的镜像也没能下载下来,报错仍未解决,erroe C1083的报错更是把我整懵了,他竟然显示我无法打开包括文件(一般为.h)。
这与司守奎老师讲座中出现的报错一致,司老师也未解决,感觉又是一个大坑,暂时探索无果,我决定寻找替代方案,便是最新的numpy+mkl库(目前截止到今天为止所有国内镜像系统里都没有,无论是哪一个版本都没有,今天是2020年7月20日)所以想要装这个库。只能从官网上下载,也就是直接执行。
重新组装用于求解最优解的cvxpy
Python中cvxpy的安装方法为:
- 卸载原Pyhon中的Numpy
- 一定要按顺序来逐个安装
numpy+mkl, scipy,ecos, osqp, scs, cvxopt, cvxpy
而安装Numpy+mkl这种国内镜像系统里都没有的特殊情况,便用到了我们之前学的知识。
这个Numpy+mkl库是在使用cvxpy优化库的时候使用这个。不使用优化库的时候,可以直接pip install numpy
安装Numpy+mkl的whl文件,链接为:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
glpk_mi缺失的错误处理
官方网站:http://www.gnu.org/software/glpk/glpk.html
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