🐍 Python包管理：pip完全指南

pip是Python生态系统的基石，作为Python的官方包管理工具，它让python包管理变得简单轻松。本文将详细介绍pip的各方面用法。

一、🔧 pip安装与配置

1.1 获取pip

现代Python版本（3.4+）已内置pip，可通过以下命令验证：

python -m pip --version
# 或
pip --version

若未安装，可通过以下方式获取：

Linux/macOS:

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
python get-pip.py

Windows:

(Invoke-WebRequest https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py).Content | python -

1.2 升级pip

保持pip最新版本至关重要：

python -m pip install --upgrade pip

1.3 配置国内镜像源

临时使用：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

永久配置：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

常用国内镜像源：

• 清华大学源 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple​
• 豆瓣源 https://pypi.douban.com/simple/​
• 中国科学技术大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple​
• 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/​
• 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/​

二、📦 pip核心功能详解

2.1 包安装与管理

基础安装：

pip install requests

指定版本：

pip install django==4.2
pip install "flask>=2.0,<3.0"

升级包：

pip install --upgrade pandas

卸载包：

pip uninstall numpy

2.2 依赖管理

最佳实践:

• 使用虚拟环境
• 使用uv等现代化管理工具，开发时就将依赖写入

常规解决方案:

pip freeze

pip freeze > requirements.txt

但是这样做有一个问题，那就是pip freeze会把当前环境下的所有pip安装的包都导出到requirements.txt中，但是我们很难保证当前的环境只适用于着一个项目，也就是会引入很多不需要的包，为了解决这个问题，我们需要一个其他的工具，就是pipreqs。

pipreqs

安装pipreqs

pip install pipreqs

如果是Windows系统，会报编码错误(UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xa8 in position 24: illegal multibyte sequence)
使用时，指定编码格式

pipreqs . --encoding=utf8 --force

定位到项目根路径,执行

pipreqs ./

之后,requirements.txt将被生成至./路径下

从文件安装：

pip install -r requirements.txt

高级依赖解析：

pip install --no-deps package-name  # 仅安装指定包，不安装依赖
pip install --pre package-name     # 包含预发布版本

2.3 环境管理

查看已安装包：

pip list # 查询已经安装的所有包
pip list | findStr requests # 查询包含requests的包

查看包详情：

pip show requests

输出

D:\>pip show requests
Name: requests
Version: 2.31.0
Summary: Python HTTP for Humans.
Home-page: https://requests.readthedocs.io
Author: Kenneth Reitz
Author-email: me@kennethreitz.org
License: Apache 2.0
Location: C:\Users\{{user}}\miniconda3\Lib\site-packages
Requires: certifi, charset-normalizer, idna, urllib3
Required-by: conda, conda_package_streaming, DownloadKit, DrissionPage, google-api-core, html2image, huggingface-hub, requests-file, tiktoken, tldextract, webdriver-manager

检查过时包：

pip list --outdated

该命令会去查询最新版本和本地库做比较，执行时间较长

三、🚀 pip高级技巧

3.1 选择性安装

安装可选依赖：

pip install "package[extra1,extra2]"
# 例如
pip install "requests[security]"

以Qwen-Agent库安装为例

平台特定依赖：

pip install --platform win_amd64 package-name  # 64位Windows
pip install --platform win32 package-name     # 32位Windows
# 强制安装Linux版本的包（适用于WSL或特殊场景）
pip install --platform manylinux2014_x86_64 --only-binary=:all: package-name
# 安装macOS版本的包（通常不推荐，仅用于特殊测试）
pip install --platform macosx_10_15_x86_64 --only-binary=:all: package-name

📌 特别提醒

• 多数情况下用户不需要手动指定平台，pip会自动选择正确的版本
• 此技巧主要用于
  • 为其他平台预先下载依赖（如Docker镜像准备）
  • 解决某些特殊包的兼容性问题
  • 企业内网部署时预先缓存依赖

3.2 缓存管理

3.2.1 查看缓存位置

pip cache dir
# 清理特定包的缓存
pip cache remove package-name

使用 pip config list 查看配置
缓存位置可能被自定义配置覆盖，可以检查 pip 的全局配置：

pip config list

3.2.2 设置缓存位置

pip config set global.cache-dir "D:\data\pip\cache"

查看缓存：

pip cache list

清理缓存：

pip cache purge

再次执行

禁用缓存：

pip install --no-cache-dir package-name

3.3 构建与安装本地包

从本地安装：

pip install /path/to/package

从源码安装（可编辑模式）：

pip install -e /path/to/package  # 适合开发模式

构建分发包：

pip install build
python -m build

3.4 查询包的历史版本

场景：在一些时候通过pip install xxx​ 安装第三方库的时候默认情况下安装最新版本，由于是最新版本有个稳定性就不得不考虑其中，所以部分场景会存在一些 bug 这就要求我们安装历史版本:

如果你是想单纯找到历史版本，下面这条命令就可以搞定：

pip index versions xxxx

例如:
​​

3.5 代码中安装

3.5.1 通过pip库安装

import pip

def install_package(package_name):
    try:
        pip.main(['install', package_name, '-i', 'https://pypi.douban.com/simple/'])
        print(f"Successfully installed {package_name}")
    except Exception as e:
        print(f"Failed to install {package_name}: {str(e)}")

# 示例：安装requests库
install_package('requests')

这段代码会导入pip库，并使用pip.main()函数来安装指定的库。

运行结果

WARNING: pip is being invoked by an old script wrapper. This will fail in a future version of pip.
Please see https://github.com/pypa/pip/issues/5599 for advice on fixing the underlying issue.
To avoid this problem you can invoke Python with '-m pip' instead of running pip directly.
Looking in indexes: https://pypi.douban.com/simple/
Requirement already satisfied: requests in d:\dev\anaconda_data\envs\auto\lib\site-packages (2.28.2)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in d:\dev\anaconda_data\envs\auto\lib\site-packages (from requests) (2.10)
Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in d:\dev\anaconda_data\envs\auto\lib\site-packages (from requests) (3.0.1)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in d:\dev\anaconda_data\envs\auto\lib\site-packages (from requests) (2022.12.7)
Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in d:\dev\anaconda_data\envs\auto\lib\site-packages (from requests) (1.26.14)
Successfully installed requests

尽量避免使用该方式,未来版本可能会失效

3.5.2 通过subprocess库安装

import subprocess

def install_package(package_name):
    try:
        subprocess.check_call(['pip', 'install', package_name])
        print(f"Successfully installed {package_name}")
    except subprocess.CalledProcessError:
        print(f"Failed to install {package_name}")

# 示例：安装requests库
install_package('requests')

这段代码会调用系统的pip命令来安装指定的库。

四、🔍 pip疑难解答

4.1 常见错误处理

权限问题：

pip install --user package-name  # 用户级安装

版本冲突：

pip install --ignore-installed package-name

SSL错误：

pip install --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org package-name

4.2 依赖解析策略

新旧解析器对比：

• 旧解析器（2020年前）：简单但可能不一致
• 新解析器（默认）：更严格但更可靠

强制使用旧解析器：

pip install --use-deprecated=legacy-resolver package-name

4.3 性能优化

并行安装：

pip install -U pip  # 确保pip最新版
pip install --use-feature=fast-deps package-name

二进制缓存：

pip install --cache-dir /path/to/cache package-name

五、🌐 pip生态系统

5.1 相关工具

pip-tools：高级依赖管理

pip install pip-tools
pip-compile requirements.in  # 生成精确的requirements.txt

pipdeptree：依赖树可视化

pip install pipdeptree
pipdeptree

pipx：全局Python应用安装

pip install pipx
pipx install black

5.2 与虚拟环境集成

venv（Python内置）：

python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Linux/macOS
myenv\Scripts\activate     # Windows
pip install package-name

virtualenv（更强大）：

pip install virtualenv
virtualenv myenv