Python3 pip简介
Python3 pip 简介
🎯 学习目标
掌握 Python 包管理工具 pip 的基本使用方法，了解其在 Python 开发中的核心作用。能够熟练使用 pip 安装、升级、卸载第三方库，并能结合 PyCharm 进行虚拟环境管理和依赖配置。
🔑 核心重点
| 分类 | 内容 |
|---|---|
| 工具名称 | pip（Python Package Installer） |
| 主要功能 | 安装、升级、卸载 Python 第三方模块 |
| 常用命令 | pip install, pip uninstall, pip list, pip freeze |
| 推荐实践 | 使用虚拟环境隔离项目依赖 |
| 实战建议 | 将依赖保存为 requirements.txt 便于部署与共享 |
📚 详细讲解
一、1. 什么是 pip？
pip 是 Python 的默认包管理器，用于从 PyPI（Python Package Index） 下载和安装第三方库。
✅ 示例：查看 pip 版本
pip --version
📌 输出示例：
pip 23.3 from C:\Users\YourName\AppData\Local\Programs\Python\Python313\lib\site-packages\pip (python 3.13)
二、2. pip 常用命令详解
| 命令 | 功能说明 |
|---|---|
pip install package_name |
安装指定包 |
pip install package==1.0.0 |
安装特定版本 |
pip install -r requirements.txt |
安装文件中列出的所有依赖 |
pip list |
查看已安装的包列表 |
pip show package_name |
显示某个包的详细信息 |
pip freeze > requirements.txt |
导出当前环境中所有依赖及其版本 |
pip uninstall package_name |
卸载指定包 |
pip install --upgrade pip |
升级 pip 自身 |
pip install --upgrade package_name |
升级指定包 |
✅ 示例：安装 requests 并查看信息
pip install requests
pip show requests
📌 输出示例：
Name: requests
Version: 2.32.0
Summary: Python HTTP for Humans.
Location: c:\users\yourname\appdata\local\programs\python\python313\lib\site-packages
Requires: charset-normalizer, idna, urllib3, certifi
三、3. 虚拟环境（Virtual Environment）
为了防止不同项目之间的依赖冲突，推荐为每个项目创建独立的虚拟环境。
✅ 创建虚拟环境（Python 内置）
# 创建虚拟环境
python -m venv venv
# 激活虚拟环境（Windows）
venv\Scripts\activate.bat
# 激活后提示符变为：
(venv) C:\path\to\project>
📌 在激活状态下运行 pip install 安装的包只属于该虚拟环境。
✅ 导出依赖列表
pip freeze > requirements.txt
📌 文件内容示例：
requests==2.32.0
beautifulsoup4==4.12.0
✅ 安装依赖文件
pip install -r requirements.txt
四、4. PyCharm 中的 pip 管理
在 PyCharm 中可以方便地管理 pip 和虚拟环境：
- 打开终端 Terminal：自动激活当前项目的虚拟环境
- Settings → Project: your_project → Python Interpreter：
- 查看当前解释器和已安装包
- 点击
+号可搜索并安装新包 - 可导出或导入
requirements.txt
📌 提示：PyCharm 默认会自动为新项目创建虚拟环境。
⚠️ 注意事项
- ❗ 不要在全局环境中频繁安装包，避免依赖混乱。
- ❗ 不同 Python 版本之间不要混用 pip。
- ❗ 使用
pip install --no-cache-dir可以跳过缓存加快安装速度（调试时可用）。 - ❗ 若遇到权限问题，可在命令后加
--user安装到用户目录。 - ❗ 安装大型库（如 numpy、pandas）时建议使用国内镜像加速：
pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
🧪 实际案例分析
📌 场景：构建一个 Python 爬虫项目并管理依赖
步骤如下：
- 创建项目目录并进入：
mkdir my_crawler
cd my_crawler
- 创建虚拟环境：
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
- 安装常用爬虫依赖：
pip install requests beautifulsoup4 lxml
- 导出依赖文件：
pip freeze > requirements.txt
- 编写简单爬虫代码（例如抓取网页标题）：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
print("网页标题:", soup.title.string)
- 项目结构如下：
my_crawler/
├── venv/ # 虚拟环境
├── requirements.txt # 依赖文件
└── crawler.py # 爬虫主程序
📌 说明：
- 该项目具有良好的依赖管理，便于部署和协作开发。
- 可轻松通过
pip install -r requirements.txt恢复依赖。
🧩 拓展练习（动手实践）
- 创建一个新的虚拟环境，并安装
flask框架，启动一个简单的 Web 应用。 - 编写一个脚本，将当前环境中所有依赖导出为
requirements.txt，并在另一个环境中还原。 - 使用 pip 安装
jupyter notebook，并运行一个包含数据分析的小项目。 - 使用 pip 安装
pandas和matplotlib，绘制一个简单的数据图表。 - 使用 pip 安装
scrapy框架，并创建一个基础爬虫项目。
🧭 下一步建议
- 下一章学习内容：《Python3 使用 requests 发起 HTTP 请求》
- 掌握 GET / POST 请求、参数传递、响应处理等
- 学习如何设置 Headers、Cookies、代理 IP 等高级功能
- 结合 PyCharm 调试请求过程，查看响应状态码、内容等
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- 如何在 PyCharm 中高效管理 pip 和虚拟环境
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