使用虚拟环境virtualenv
推荐使用 virtualenvwrapper，安装如下：
pip install virtualenvwrapper-win
virtualenvwrapper基本使用：
创建虚拟环境：
mkvirtualenv my_env
那么会在你当前用户下创建一个Env的文件夹，然后将这个虚拟环境安装到这个目录下。 如果你电脑中安装了python2和python3，并且两个版本中都安装了virtualenvwrapper，那么将会使用环境变量中第一个出现的Python版本来作为这个虚拟环境的Python解释器。
切换到某个虚拟环境：
workon my_env
退出当前虚拟环境：
deactivate
删除某个虚拟环境：
rmvirtualenv my_env
列出所有虚拟环境：
lsvirtualenv
进入到虚拟环境所在的目录：
cdvirtualenv
修改mkvirtualenv的默认路径：
在我的电脑->右键->属性->高级系统设置->环境变量->系统变量中添加一个参数WORKON_HOME，将这个参数的值设置为你需要的路径。
创建虚拟环境的时候指定Python版本：
在使用mkvirtualenv的时候，可以指定--python的参数来指定具体的python路径：
创建虚拟环境并指定python解释器
mkvirtualenv --python==C:\Python36\python.exe hy_env
pip命令行安装(推荐)
打开cmd命令行 安装需要的第三方库如：pip install numpy
在安装python的相关模块和库时，我们一般使用“pip install 模块名”或者“python setup.py install”，前者是在线安装，会安装该包的相关依赖包；后者是下载源码包然后在本地安装，不会安装该包的相关依赖包。所以在安装普通的python包时，利用pip工具相当简单。但是在如下场景下，使用python setup.py install会更适合需求：
在编写相关系统时，python 如何实现连同依赖包一起打包发布？ 假如我在本机开发一个程序，需要用到python的redis、mysql模块以及自己编写的redis_run.py模块。我怎么实现在服务器上去发布该系统，
如何实现依赖模块和自己编写的模块redis_run.py一起打包，实现一键安装呢？同时将自己编写的redis_run.py模块以exe文件格式安装到python的
全局执行路径C:\Python27\Scripts下呢？
在这种应用场景下，pip工具似乎派不上了用场，只能使用python的构建工具setup.py了，使用此构建工具可以实现上述应用场景需求，只需在 setup.py 文件中写明依赖的库和版本，然后到目标机器上使用python setup.py install安装。
下载github安装目录
在库文件的安装目录下打开cmd命令行，使用命令：python setup.py intall
使用国内镜像源安装：pip install numpy -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
更新库为：pip install --upgrade numpy
卸载为： pip uninstall numpy
pip批量安装txt中的包
1.将需要安装的包保存在aa.txt中
2.cd到aa.txt所在目录，运行：
pip install -r aa.txt
批量卸载是一样的，将install换为uninstall即可
aa.txt——指定版本
aa.txt——不指定版本
修改pip安装镜像源
创建配置文件指定pip安装镜像，不需要每次安装都都指定 -i <镜像源>
Windows：
"""
1、文件管理器文件路径地址栏敲：%APPDATA% 回车，快速进入 C:\Users\电脑用户\AppData\Roaming 文件夹中
2、新建 pip 文件夹并在文件夹中新建 pip.ini 配置文件
3、新增 pip.ini 配置文件内容
"""
[global]
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
use-mirrors =true
mirrors = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
trusted-host = mirrors.aliyun.com
Linux系统上修改请参考：https://blog.csdn.net/h106140873/article/details/103858931
Python常见第三方库在Windows安装报错解决方案
最近在Windows下开发，发现很多第三方库在Windows上的兼容性都不是很好，通过谷哥度娘后，发现一个非官方的临时解决方案，
先贴上地址：Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages
1、安装方法
找到库后下载对应使用的Python版本的文件下载，进入轮子文件夹下 打开cmd命令行，使用 pip install xxx.whl 安装。
2、附支持的第三库
pendulum
quaternion
arctic
jupyter
multidict
peewee
logbook
scipy
curses
pytables
pip
rpy2
xgboost
marisa-trie
bcolz
psutil
aiohttp
ets
pyodesys
cython
ta-lib
spacy
ujson
numcodecs
orange
discretize
moderngl
dulwich
py-lmdb
h5py
netcdf4
tornado
pymatgen
zipline
mercurial
param
zstd
simpleitk
mod_wsgi
jpype
lz4
biopython
tensorflow
fastparquet
pillow
lsqfit
indexed_gzip
pyodbc
sqlalchemy
matplotlib
bokeh
javabridge
pygit2
pyhdf
numpy
ruamel.yaml
lxml
gdal
cupy
freesasa
gvar
pgmagick
pymssql
python-ldap
pyldap
pymol
wordcloud
astropy
meshpy
tomopy
kiwisolver
cobra
cx_oracle
sfepy
cytoolz
blist
cheetah
basemap
xylib-py
cyrasterize
menpo
pyswisseph
spglib
openexr
pulp
grpcio
gensim
pymongo
cantera
cchardet
tatsu
rasterio
pycluster
pycairo
ode
salientdetect
liblinear
libsvm
ecos
setproctitle
cffi
cdecimal
crcmod
crc16
pycld2
planar
autopy
pyx
pywin32
iminuit
rtmidi-python
pycosat
pyflux
opencv
mkl-service
postgresadapter
datrie
polygon
py-earth
lightning
pytiff
pystemmer
pyrxp
pyrsistent
pyqpbo
netcdftime
pyopencl
pyfm
pydde
x86cpu
gevent
gpy
fisx
fisher
ffnet
fasttext
iris
pymc
hddm
hmmlearn
heatmap
jsonlib
intbitset
sasl
bsddb3
flann
pyopengl
fiona
msgpack
cartopy
pyfits
scikits.odes
regex
louvain-igraph
python-igraph
tifffile
mpi4py
pycares
pybox2d
pyamg
numba
llvmlite
natgrid
netifaces
pycurl
yarl
yt
bintrees
imread
scandir
fast-histogram
pycifrw
pyzmq
coverage
lp_solve
zodbpickle
aspell-python
pygresql
psycopg
transformations
vlfd
chebyfit
vidsrc
psf
akima
pykinsol
pyodeint
pycvodes
mayavi
vtk
ad3
entropy
fastcache
fdint
bitarray
bsdiff4
jcc
xxhash
twainmodule
triangle
chaco
enable
traits
statsmodels
noise
scikits.vectorplot
scikit-fmm
rtree
python-levenshtein
python-lzo
pyspharm
pyminuit
pymetis
pymcubes
pylzma
pyhook
pyeda
pyfmi
reportlab
assimulo
pyfltk
pocketsphinx
simpleparse
fastcluster
winrandom
nlopt
mahotas
pyaudio
simplejson
apsw
mysqlclient
greenlet
pymvpa
thrift
pyicu
python-snappy
atom
pyemd
enaml
shapely
pypmc
wrf_python
fabio
pyyaml
quantlib
slycot
babel
mkl_random
mkl_fft
backports.lzma
kwant
tinyarray
udunits
spectrum
recordclass
kapteyn
polylearn
pandas
pywinpty
blosc
twisted
libsbml
simpleaudio
sounddevice
aggdraw
pylibtiff
line_profiler
swiglpk
btrees
zope.interface
persistent
pywavelets
scikit-learn
scikit-image
cx_freeze
brotli
videocapture
pygame
pycuda
pyproj
boost.python
fastrlock
minepy
fann2
markupsafe
mistune
lazy_object_proxy
wrapt
bottleneck
numexpr
dipy
llist
holopy
openimageio
cellprofiler
obspy
scikit-umfpack
pillow-simd
openpiv
faulthandler
debug-information-files
czifile
scs
veusz
chompack
cvxpy
gr
qutip
sympy
pyarrow
scikit-misc
pycorrfit
pyside
vitables
hyperspy
vigra
grako
kivy
pyjnius
imaged11
python-cjson
thriftpy
trollius
lru_dict
zs
py_gd
liblas
pythonnet
cairocffi
openbabel
pystruct
freeimagedll
nipy
qimage2ndarray
guiqwt
qt_graph_helpers
pyqwt
pyqt4
multiprocess
libtfr
nitime
lfdfiles
mathutils
cvxopt
cvxcanon
pyvrml97
pythonmagick
yappi
pyfftw
pyviennacl
pyephem
sparsesvd
cyordereddict
blz
bigfloat
milk
seqlearn
multineat
mlpy
ceodbc
cyassimp
sima
pymca
friture
pycogent
gmpy
pysqlite
blaze
scikits.audiolab
la
bazaar
dynd
genshi
python-sundials
glumpy
pyamf
libxml-python
cellcognition
pymcmc
pyksvd
pybluez
pygraphviz
mxbase
libpython
re2
pymunk
pygtk
cgal-bindings
bio_formats
pysfml
pyexiv2
pylibdeconv
iocbio
pymix
umysql
lazyflow
mmlib
scikits.timeseries
casuarius
wxpython
ilastik
quickfix
pywcs
scientificpython
vpython
nmoldyn
mmtk
pyalembic
polymode
scikits.delaunay
cld
py-fcm
oursql
zfec
py2exe
pymutt
carray
llvmpy
cgkit
pymedia
scipy-cluster
scikits.scattpy
scikits.samplerate
scikits.ann
pyxml
pytst
delny
mysql-python
htseq
pyusb-ftdi
silvercity
steps
pysparse
pyropes
scikits.hydroclimpy
sendkeys
pydbg
pyisapie
python第三方库
Anaconda完全入门指南
安装
按照安装程序提示一步步安装就好了, 安装完成之后会多几个应用
Jupyter notebook ：基于web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程。
qtconsole ：一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序，相比 Python Shell 界面，qtconsole 可以直接显示代码生成的图形，实现多行代码输入执行，以及内置许多有用的功能和函数。
spyder ：一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境。
参考：https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9
安装第三方包:
conda install requests
卸载第三方包:
conda remove requests
查看环境包信息
要查看当前环境中所有安装了的包可以用
conda list
深入一下
或许你会觉得奇怪为啥anaconda能做这些事, 他的原理到底是什么, 我们来看看anaconda的安装目录
这里只截取了一部分, 但是我们和本文章最开头的python环境目录比较一下, 可以发现其实十分的相似, 其实这里就是base环境.
里面有着一个基本的python解释器, lLib里面也有base环境下的各种包文件.
那我们自己创建的环境去哪了呢, 我们可以看见一个envs, 这里就是我们自己创建的各种虚拟环境的入口, 点进去看看
这不就是一个标准的python环境目录吗?
这么一看, anaconda所谓的创建虚拟环境其实就是安装了一个真实的python环境, 只不过我们可以通过activate,conda等命令去随意的切换我们当前的python环境,
用不同版本的解释器和不同的包环境去运行python脚本.
conda 安装第三方库
与pycharm连接
在工作环境中我们会集成开发环境去编码, 这里推荐JB公司的pycharm, 而pycharm也能很方便的和anaconda的虚拟环境结合
在Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的python.exe解释器就行了
比如你要在learn环境中编写程序, 那么就修改为D:\Software\Anaconda\envs\learn,
可以看到这时候下面的依赖包也变成了learn环境中的包了.接下来我们就可以在pycharm中愉快的编码了.
更新Python第三方库
pip list #列出所有安装的库pip list --outdated #列出所有过期的库pip install --upgrade 库名 #更新库#但此命令不支持全局全部库升级。
#在stackoverflow上有人提供了批量更新的办法，一个循环就搞定（注意--upgrade后面的空格）import pip
from subprocess import callfor dist in pip.get_installed_distributions():
call("pip install --upgrade " + dist.project_name, shell=True)
问题：
安装包出现Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by ‘ConnectTimeoutError
pip install xxx 下载太慢，推荐使用国内镜像源
[阿里云]
(https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/)
[中国科技大学]
(https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/%20)
[豆瓣(douban)]
(https://pypi.douban.com/simple/)
[清华大学]
(https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/)
[中国科学技术大学]
(https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/)
使用方法很简单，直接 -i 加 url 即可！如下：
pip install numpy -i https://pypi.douban.com/simple
到官网下载安装包
在官网上下载了Django-2.2.4.tar.gz 文件到本地。
-
解压文件
-
cmd切换到文件setup.py的目录下
-
先执行 python setup.py build
-
再执行python setup.py install
