实验九 python包管理
Python程序设计 实验报告
班级 物流192 姓名 王海标 学号3190505203
日期 2020.6.16 指导老师 修宇
【实验目的】
进一步 了解python 的计算生态，python第3方包的安装方式
掌握采用pip 命令搜索、下载、安装卸载 python包的方法；
【实验条件】
PC机或者远程编程环境
【实验内容】
- 查阅资料进一步了解pip 安装命令的参数 运用相关命令查询本地计算机已经安装的包；
- 网络查询资料，了解图像处理的相关第三方库
- 选择一种库，下载但不安装文件
- 安装、卸载、安装图像处理的第三方库
- 采用pip安装图像处理库，实现ahpu.jpg图像的处理，实现反转，剪切，边缘提取，平滑等效果。
【实验记录与分析】
1、查阅资料进一步了解pip 安装命令的参数 运用相关命令查询本地计算机已经安装的包
pip安装命令参数
python社区 https://pypi.org/
D:\>pip install <第三方库名> 安装指定的第三方库
D:\>pip install -U<第三方库名> 使用-U标签更新已安装的指定第三方库
D:\>pip uninstall<第三方库名> 卸载指定的第三方库
D:\>pip download<第三方库名> 下载但不安装指定的第三方库
D:\>pip show<第三方库名> 列出某个指定第三方库的详细信息
D:\>pip search <关键词> 根据关键词在名称和介绍中搜索第三方库
D:\>pip list 列出当前系统已经安装的第三方库
2. 网络查询资料，了解图像处理的相关第三方库
（1）PIL 是一个免费的Python编程语言库，它增加了对打开、处理和保存许多不同图像文件格式的支持。
该库包含基本的图像处理功能，包括点操作、使用一组内置卷积内核进行过滤以及颜色空间转换。
（2）scikit-image是一个与Numpy数组配合使用的开源Python包，它可以完成图像的过滤、模板匹配；
（3）Numpy是Python的核心库之一，可以修改图像的像素值；
（4）Scipy可用于基本的图像操作和处理任务，包括线性和非线性滤波、二进制形态、B样条插值和对象测量等等；
（5）OpenCV-Python是OpenCV的Python API；
（6）SimpleCV,可以访问几个高性能的视觉库，而无需先了解图像色深、文件格式、色彩空间等等；
（7）Mahotas包含传统的图像处理功能，如滤波和图像形态学处理，以及用于特征运算；
（8）SimplelTk是一个图像分析工具包，内含大量组件，支持一般滤波操作、图像分割和图形配准；
（9）GraphicsMagick可用于图像的读取、写入和操作，它可用于图像边缘提取任务；
（10）Pycairo是Python的2D图形渲染库，可用于绘制矢量图形的2D图形，在调整大小和变换时不会丢失清晰度。
3.安装、卸载、安装图像处理的第三方库
（1）pip install安装
（2）pip uninstall卸载
思考题：
1、在采用pip 下载或安装第方包时速度比较慢，你认为如何解决？
2、包安装完成后，如何确认该包是否安装成功？
