安装Python包的最佳方法是什么？

Question

安装Python包的最佳方法是什么？

python

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什么是在Ubuntu 11中安装Python包的最佳方法？我最近转换到Ubuntu，并希望学习最佳实践。

为了背景，我想要安装tweeststream包，但是在我的Synaptic软件包管理器中没有找到它。另外，我对编程非常新手，但通常可以跟随代码示例。

- Btibert3

请参见http://askubuntu.com/questions/21027/easy-install-pip-or-apt-get - Warrick

5个回答

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我认为对你来说最好的方法是安装Python包管理系统，比如"python-pip"。你可以通过Synaptic或Ubuntu软件中心来安装它。

Pip将允许你轻松地安装和卸载Python包，只需使用pip install package这样的命令即可。在你的情况下，你可以在终端中输入类似以下的命令：

sudo pip install tweeststream

- zetah

3这对于简单的软件包来说还可以，但对于较大的软件包（如numpy）就不太好了。 - hayd

@hayd: 为什么？这与http://askubuntu.com/questions/595366/using-pip3-installed-python-3-packages-when-apt-installed-packages-exist-too有关吗？ - naught101

2@naught101 我想我可能是指scipy，不确定它是否相关...看起来pip在python路径中太晚了。我强烈推荐使用anaconda/conda，我认为它比pip要好得多。 - hayd

2在我看来，使用sudo pip <anything>应该非常小心。由于tweetstream不在Ubuntu软件中心中，我建议使用virtualenv。tweetstream的setup.py需要anyjson，而anyjson是一个Ubuntu软件包。如果不在virtualenv中安装tweetstream，可能会导致其他依赖于anyjson的Ubuntu应用程序失败。要进行艰难的故障排除。 - Mark Mikofski

11重申一遍：在Ubuntu上不要使用sudo pip。@MarkMikofski：除非你有特定的原因，否则你不需要virtualenv。python -mpip install --user package-name 可以为当前用户安装包 packafe-name。如果有复杂的（大型C扩展）依赖关系，你可以使用apt-get来安装它们，以避免无必要地安装构建依赖。 - jfs

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除了Novarchibald的补充之外，通常为您的Python项目创建一个虚拟环境并在其中安装依赖项是一个好主意。这样可以更好地控制依赖项及其版本。要设置虚拟环境，请输入：

virtualenv --no-site-packages --distribute my_python_project

然后，使用以下命令激活它：

cd my_python_project
source bin/activate

此时，您使用pip安装的任何内容都将保留在此虚拟环境中。如果您想要全局安装某个东西，那么您应该首先退出虚拟环境，使用以下命令：

deactivate

你可以在这里了解更多关于virtualenv的信息。

- Wojciech Zylinski

1或者，您可以使用虚拟环境的bin目录中的pip（这里是my_python_project/bin/pip）来维护该环境，而无需"激活"它。然后，使用bin中安装的任何脚本，都是在使用给定的虚拟环境。 "激活"只是为了方便使用虚拟环境特定的bin目录来调用"python"、"easy_install"和"pip"。 - Jan Vlcinsky

Python的安装文档建议使用"pyvenv"来创建针对项目特定的虚拟环境；但是对于使用较旧版本Python的项目，可以使用virtualenv作为替代方案。详见https://docs.python.org/3/installing/index.html?highlight=pip。 - pbhj

2请注意，virtualenv选项--no-site-packages和--distribute现在已经过时，并且不再起作用。 - Forage

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除了Zetah的回答之外，从终端安装python-pip的命令是：

sudo apt-get install python-pip

- Novarchibald

1

试试这个使用PyQt4开发的PIP GUI框架使用PyQt4开发的PIP GUI框架

开始界面

开始屏幕包含用户选择要执行的过程的选项。

用户还可以指定他想要操作的Python版本。

文件菜单中有一个“退出”选项（快捷键：Ctrl+Q）和“刷新列表”选项，用于刷新包含软件包数据的资源文件。

安装界面

安装界面上有一个搜索栏，用户可以使用它来搜索并安装所需的软件包。

更新界面

更新屏幕显示了那些过时且可以升级的软件包列表。

卸载屏幕。

卸载屏幕显示了用户系统中已安装的软件包列表，并可以进行卸载。

进度窗口

进度窗口是 PIP-GUI 的内置终端小部件，用于显示在执行操作时运行的进程。

- gavisic

1欢迎来到Ask Ubuntu！虽然这理论上可以回答问题，但最好在这里包含答案的关键部分，并提供链接作为参考。 - Kevin Bowen

- Mark Mikofski · Accepted Answer

更新：2019-05-11：此帖子主要提到virtualenv，但根据Python关于模块安装的文档，自Python 3.5起，“现在推荐使用venv创建虚拟环境”，而virtualenv是Python 3.4之前版本的替代方案。

更新：2018-08-17：自conda-4.4.0起，在所有平台上使用conda来activate Anaconda

更新：2017-03-27：PEP 513 - 用于PyPI的manylinux二进制文件

更新：2016-08-19：Continuum Anaconda选项

这在某种程度上是easy_install/pip或apt-get的重复内容。

对于全球范围内的 Python 包，请使用 Ubuntu 软件中心、apt、apt-get 或 synaptic

Ubuntu 在许多重要功能中使用Python，因此干扰Python可能会损坏您的操作系统。这是我从不在Ubuntu系统上使用pip的主要原因，而是使用Ubuntu软件中心、synaptic、apt-get或较新的apt，它们默认从Ubuntu存储库安装软件包。这些软件包经过测试，通常是预编译的，因此安装速度更快，最终专为Ubuntu设计。此外，还安装了所有所需的依赖项，并维护了安装日志，以便可以回滚安装。我认为大多数软件包都有相应的Launchpad存储库，因此您可以提交问题。

另一个使用Ubuntu软件包的原因是，有时这些Python软件包的名称取决于您从哪里下载它们。Python-chardet就是一个例子，它曾经在PyPI上被命名为一种东西，在Ubuntu存储库中被命名为另一种东西。因此，像pip install requests这样的操作将无法意识到chardet已经安装在您的系统中，因为Ubuntu版本具有不同的名称，结果会安装一个新版本，这可能会在某种微不足道的方式下损坏您的系统，但为什么要这样做呢？

总的来说，您只想将可信代码安装到您的操作系统中。所以，对于键入$ sudo pip <anything-could-be-very-bad>，您应该感到紧张。

最后，有些东西只是使用Ubuntu软件包更容易安装。例如，如果您尝试pip install numpy来安装numpy和scipy，除非您已经安装了gfortran、atlas-dev、blas-dev和lapack-dev，否则您将看到无尽的编译错误。然而，通过Ubuntu存储库安装numpy和scipy就像...

$ sudo apt-get install python-numpy python-scipy

你真幸运，因为你正在使用Ubuntu，这是一个得到广泛支持和经常更新的发行版之一。很可能你需要的每个Python包都在Ubuntu仓库中，并且可能已经安装在你的机器上了。而且，每隔6个月，将发布一个新的软件包周期，其中包含最新的Ubuntu发行版。

如果你对这个软件包完全有信心，确信它不会以任何方式干扰你的Ubuntu系统，那么你可以使用pip进行安装。Ubuntu非常友好地将这些软件包与发行版软件包分开放置，放在一个名为“dist-packages/”的文件夹中。Ubuntu仓库同时提供了pip、virtualenv和setuptools。然而，我赞同Wojciech的建议，使用virtualenv。

对于个人的Python项目，请在virtualenv中使用pip和wheel。

如果您需要最新版本，或者该模块不在Ubuntu软件仓库中，则启动一个virtualenv并使用pip安装该包。尽管pip和setuptools已经合并，但在我个人看来，与easy-install或distutils相比，我更喜欢使用pip，因为它会在将包完全下载和构建后再将其复制到您的文件系统中，并且使升级或卸载变得非常简便。在很多方面，它类似于apt-get，通常能很好地处理依赖关系。然而，您可能需要自己处理一些依赖关系，但自从采用了PEP 513，Python Package Index（PyPI）上现在有适用于Ubuntu和Fedora等流行Linux发行版的manylinux二进制文件。例如，现在NumPy和SciPy都作为manylinux wheels默认使用OpenBLAS而不是ATLAS进行Ubuntu发布。您仍然可以通过使用pip选项--no-use-wheel或--no-binary <格式控制>从源代码构建它们。

~$ sudo apt-get install gfortran libblas-dev liblapack-dev libatlas-dev python-virtualenv
~$ mkdir ~/.venvs
~$ virtualenv ~/.venvs/my_py_proj
~$ source ~/.venvs/my_py_proj/bin/activate
~(my_py_proj)$ pip install --no-use-wheel numpy scipy

请参阅下一节，标题为"您不在sudoers中"，以了解如何使用pip的"--user"安装方案将更新版本的pip、setuptools、virtualenv或wheels安装到您的个人配置文件中。您可以按照J.F. Sebastian在另一个答案中的评论所示，使用此方法来更新pip以供个人使用。注意：仅在MS Windows上更新pip时才真正需要使用"-m"选项。

python -m pip install --user pip setuptools wheel virtualenv

较新版本的pip会自动缓存wheels，因此以下内容仅适用于较旧的pip版本。由于您可能需要多次安装这些包，建议使用pip和wheel一起创建一个轮子库。自v13.0.0版本开始，virtualenv已经包含了wheel 因此，如果您的virtualenv版本过旧，您可能需要先安装wheel。

~(my_py_proj)$ pip install wheel  # only for virtualenv < v13.0.0
~(my_py_proj)$ pip wheel --no-use-wheel numpy scipy

这将在<cwd>/wheelhouse中创建二进制轮文件，使用-d指定不同的目录。现在，如果您启动另一个虚拟环境并且需要已经构建的相同软件包，则可以使用pip install --find-links=<fullpath>/wheelhouse从您的wheelhouse安装它们。

请阅读Python文档中的安装Python模块和Python Package Index主页上的安装软件包。还有pip, venv, virtualenv和wheel。

如果你不在sudoers中，并且未安装virtualenv。

另一个选择是使用虚拟环境，或者如果你正在使用没有root权限的Linux共享，则可以使用Python的distutils与--user或--home=<wherever-you-want> Python安装方案将软件包安装到site.USERBASE的值或任何其他位置。较新版本的pip还具有--user选项。请勿使用sudo！

pip install --user virtualenv

如果你的Linux版本的pip太旧，那么你可以使用--install-option来传递设置选项，这对于向某些构建扩展的setup.py脚本传递自定义选项非常有用，比如设置PREFIX。你可能只需要提取分发并使用distutils以传统方式安装软件包，通过键入python setup install [options]。阅读一些安装文档和distutils文档可能会有所帮助。

Python很好地将site.USERBASE添加到您的PYTHONPATH中，优先于其他任何内容，因此更改将仅对您有效。 --home的常见位置是~/.local。有关确切文件结构以及特定的site-packages位置，请参见Python 模块安装指南。注意：如果使用--home安装方案，则可能需要将其添加到PYTHONPATH环境变量中，在您的.bashrc、.bash_profile或在您的shell中使用export，以使您的本地化软件包在Python中可用。

使用Continuum Anaconda Python进行数学、科学、数据或个人项目

如果你在使用Python进行数学、科学或数据方面的工作，那么我强烈推荐Anaconda-Python发行版或更基本的miniconda发行版，由Anaconda, Inc.（以前被称为Continuum Analytics）发布。尽管任何人都可以从使用Anaconda进行个人项目中受益，默认安装包括500多个数学和科学软件包，如NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib，而miniconda只安装Anaconda-Python和conda环境管理器。Anaconda只安装到你的个人配置文件夹下，即例如：/home/<user>/并且~~修改了你的~/.bashrc或~/.bash_profile，将Anaconda的路径添加到你的个人$PATH~~建议在你的~/.bashrc中使用conda.sh来启动anaconda，让你可以使用conda activate <env|default is base>命令 - 这只会影响你自己 - 你的系统路径不会改变。因此，你不需要root访问权限或sudo来使用Anaconda！如果你已经将Anaconda-Python、miniconda或conda添加到了个人路径中，那么你应该从你的~/.bashrc中删除PATH导出，并更新为新的建议，这样你的系统Python将再次成为首选。

这与我在上一节中解释的--user选项有些相似，只不过它适用于整个Python而不仅仅是包。因此，Anaconda与您的系统Python完全独立，不会干扰您的系统Python，只有您可以使用或更改它。由于它安装了Python的新版本和所有库，所以您至少需要200MB的空间，但它非常聪明地缓存和管理库，这对于使用Anaconda进行一些酷炫操作非常重要。

Anaconda收集了Python二进制文件和依赖项所需的库，并将它们存储在一个在线仓库（以前称为binstar）中，同时还作为不同的“频道”托管用户包。Anaconda使用的软件包管理器conda默认从Anaconda安装软件包，但您可以使用-c选项指定不同的“频道”。

像pip一样使用conda安装软件包：

$ conda install -c pvlib pvlib  # install pvlib pkg from pvlib channel

但是conda可以做更多的事情！它还可以像virtualenv一样创建和管理虚拟环境。因此，由于Anaconda创建了虚拟环境，可以使用pip软件包管理器将PyPI中的软件包安装到Anaconda环境中，无需root或sudo权限。在Anaconda中不要使用sudo！警告！但是，在Anaconda环境中混合使用pip和conda时要小心，因为您需要更加谨慎地管理软件包依赖关系。在conda环境中，另一个选项是使用conda-forge channel代替pip，但最好在具有conda-forge作为默认通道的新conda环境中执行此操作。作为最后的选择，如果您无法在任何地方找到软件包，只能在PyPI上找到，请考虑使用--no-deps，然后使用conda手动安装剩余的依赖项。

Anaconda在某些方面也与Ruby RVM类似，如果你熟悉这个工具的话。Anaconda还可以使用conda创建带有不同Python版本的虚拟环境。例如：conda create -n py35sci python==3.5.2 numpy scipy matplotlib pandas statsmodels seaborn将在名为py35sci的新环境中创建一个科学/数据科学堆栈，使用Python 3.5。你可以使用conda切换环境。自从conda-4.4.0版本以后，这与virtualenv不同，后者使用source venv/bin/activate命令，但在conda-4.4.0之前，conda命令与virtualenv相同，并且也使用source命令。

# AFTER conda-4.4 
~/Projects/myproj $ conda activate py35sci

# BEFORE conda-4.4 
~/Projects/myproj $ source activate py35sci

但等等，Anaconda还可以安装不同的语言，比如用于统计编程的R，从Anaconda r 渠道中。你甚至可以设置自己的渠道来上传为conda构建的软件包分发。如上所述，conda-forge在conda-forge Anaconda 渠道上维护了许多PyPI上的软件包的自动化构建。

结语

根据个人需求和访问权限，在Linux上维护Python项目有很多选择。但是，如果有什么我希望你从这个答案中得到的东西是，你永远不应该使用sudo pip来安装Python软件包。使用sudo应该是一个警告，提醒你要特别小心，因为你会对整个系统进行更改，可能会产生不良后果。你已经被警告了。

祝你好运，编码愉快！