如何在虚拟环境中安装Python包而不需要重新下载？

Question

在VE中安装某些软件包时，当我已经在基本环境中拥有这些软件包时，使用conda或pip会再次下载它们，这非常麻烦。由于我的网络带宽有限，我假设我将与许多不同的VE一起使用，因此下载基本软件包（如OpenCV / TensorFlow）需要很长时间。

- Banana Bamboo

Answer 1

默认情况下，pip会缓存它下载的所有内容，并在可能的情况下使用缓存版本。这个缓存是基础环境和所有虚拟环境之间共享的。因此，除非你传递--no-cache-dir选项，否则pip下载一个包意味着它以前没有下载过兼容版本的该包。如果你已经在基础环境或另一个虚拟环境中安装了该包，但它仍然下载了它，那么这可能意味着以下一个或多个条件成立：

• 你使用pip以外的方法安装了现有版本。
• 有一个更新的版本可用，而你没有指定，例如，pip install pandas=1.1.5（如果那是你在其他地方已经拥有的版本）。除非你告诉它不这样做，否则pip将为你的环境安装最新的兼容版本。
• 你要安装到的VE是不同的Python版本（例如，使用Pyenv创建），需要不同的构建。

我对conda的具体细节不太熟悉，在其在线文档中似乎找不到关于默认缓存行为的任何内容。然而，修改缓存位置 的操作指南似乎假定默认行为类似于pip的工作方式。也许有更多Anaconda经验的其他人也可以加入讨论。

因此，除了上述警告之外，只要您使用与上次相同的方法安装软件包，就不必下载任何内容。

如果您想简化在新环境中安装与上一个环境相同的所有软件包（通过pip安装）的过程，pip也可以自动执行此操作。在第一个环境中运行pip freeze > requirements.txt，然后将生成的文件复制到新创建的环境中。在那里，运行pip install -r requirements.txt，pip将安装在第一个环境中安装（通过pip）的所有软件包。（请注意，pip freeze还记录版本号，因此这不会安装可能可用的更新版本--无论这是好事还是坏事取决于您的需求。）

- CrazyChucky

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非常感谢！我有最后一个问题，在conda缓存文件夹配置中，我假设我可以选择自己的目录，对吗？但是那样一来，我将无法直接安装捆绑在conda中的软件包，而必须至少自己安装一次？ - Banana Bamboo

实际上，我似乎误读了我链接的Anaconda页面。（我已经编辑了我的回答。）据我所知，conda install 基本上与 pip install 做的事情相同，因为它会缓存它下载的所有内容，并在可能的情况下从缓存中重用。我不确定它是否在环境之间共享，但它肯定是所暗示的。 - CrazyChucky