Python一键安装全部依赖包

Python 一键安装全部依赖包

requirements.txt 用来记录项目所有的依赖包和版本号，只需要一个简单的 pip 命令就能完成。 生成的文件会像这个样子 然后就可以用 来一次性安装 requirements.txt 里面所有的依赖包，真是非常方便。

创建虚拟环境 激活虚拟环境 poetry 的工作方式就像 Node.js 里的 npm/yarn。

首先用 pip install poetry 来安装它，可以用 poetry new [name] 来生成新项目，或者在项目的根目录下面运行 poetry init 来初始化。 这样 poetry 会在这个项目里创建一个 pyproject.toml 的文件，就像 package.json 一样，里面记录了项目所有的依赖包版本信息。 poetry install 可以一键安装所有依赖包，还会生成 poetry.lock 文件，里面记录了这次安装时的依赖包。 poetry install --no-dev 可以只安装生产环境的包，不安装开发环境的包。

在 poetry add [name] 可以安装 Flask 到生产环境，比如 poetry add flask ，再加 --dev 参数， poetry add --dev flask 就会安装到开发环境。 poetry remove [name] 可以卸载依赖包， poetry show 可以显式安装好的包。 更多用法请查看 poetry 。

编译安装python需要哪些依赖

依赖库：//使用apt安装即可1.gcc,make,zlib1g-dev（压缩／解压缩库）安装过程需要的库。2.libbz2-devbz2支持库，若在编译安装python前没有安装，将无法通过pipinstall安装提供bz2格式的第三方库，会出现unsupportedarchiveformat:.tar.bz2的错误，例如爬虫库Scrapy依赖的Twisted。

3.libsqlite3-devsqlite3支持库，若在编译安装python前没有安装，则python中会缺失sqlite3模块，当引入sqlite3或使用依赖sqllite3的第三方库(例如Scrapy)时，会出现ImportError:Nomodulnamed_sqllite3的错误。

//以上为编译安装前需要安装的库，可能不够全面，会不断补充。4.其他：安装第三方库需要的库python3-dev,libxml2-dev,libxslt1,libffi-dev,libssl-dev等，在安装第三方库会有具体说明，不做过多解释。安装：//通过wget获取压缩包，这里选择3.6.1版wgethttps://www.python.org/ftp/python/3.6.1/Python-3.6.1.tar.xz//解压tarxJfPython-3.6.1.tar.xzcdPython-3.6.1./configuremake/*这步如果需要sudo，请使用sudo-H命令，即sudo-Hmakeinstall，避免pip等模块安装失败。

python如何安装库

pyt

python安装不上一些库怎么办？

python自带pip包管理工具，默认采用pypi的源路径，可以使用还源镜像的方式安装第三方库，来保证python库的安装。 解决办法： 1.解决办法网上一般就是用http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml这个网站直接下载一些whl文件进行pip安装， 小技巧：进入whl所在文件，一般人都是在cmd中各种cd，其实直接打开所在文件，按着shift加鼠标右键就出现打开命令窗口，初始位置默认当前文件所在位置。

还有就是win64系统安装的32位的python，那么在进行whl文件安装时需要选择32位的文件，不是64位的。

安装scrapy安装不上但是网站没有whl文件，那么将其安装所依赖的库都用pip或whl安装上再次pip安装scrapy即可 2.windows下安装python建议安装www.continuum.io/downloads这个网站的Anaconda for windows，这个版本的python与linux下的python使用的c编译器相同，相比较不会轻易碰到安装库不成功。 3.pip install jupyter安装这个库，安装上之后，执行jupyter notebook将会打开本地的一个网页，右边有个new，点击后出现一个列表，再次点击python3之后跳转后就可以编写代码了，默认安装了一些requests，scrapy之类的库的。

python依赖库libcrypto求助

在Python开发的过程中，经常会遇到各种各样的小问题，比如在一台计算机上调试好的程序，迁移到另外一台机子上后往往会应为工程项目依赖库的缺失而造成错误。除了一遍又一遍对着被抛出错误去重新install各种相关的依赖库，有没有更好的方法来解决Python开发过程中依赖库的打包呢？答案是肯定的。

类似于Javascript的npm，Python也有它强大的包管理工具——pip，我们可以用pip导出项目中的dependency：1 $ pip freeze > requirements.txt然后通过以下命令来安装dependency:1 $ pip install -r requirements.txt经过上述两个步骤，就可以在服务器部署的时候直接安装需要的依赖库，而不用等着报错再去一个一个安装了。

另外，有些小细节也是值得一提的，那就是"pip freeze > requirements.txt"指令必须用在整个工程项目完全跑通了（也就是项目依赖已经全部安装完成）的情况下，才能将所有的有关依赖库写入requirements.txt文件中去，而“pip install -r requirements.txt”指令则使用于服务器部署时较为合适。

python数据分析需要哪些库？

1.Numpy库是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。

2.Pandas库是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。

Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。3.Matplotlib库是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中Z出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。4.Seaborn库是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。

5.NLTK库被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的Z佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。