python包管理工具yolk(python包管理工具 GUI)

pip.exe改名后

可以将不同版本的python安装目录中的 pip.exe 程序改名，再将它们所在的 路径 添加进系统变量，之后在cmd命令行中直接使用相应改名后的pip指令就可以。

python如何安装turtle库？

果您想在 Python 中使用 turtle 库，您需要先确保您已经安装了 Python。通常，Python 默认安装了 turtle 库，所以您不需要再进行安装。

但是，如果您在使用 Python 时没有安装 turtle 库，您可以使用 pip 命令来安装它：

pip install turtle

pip 是 Python 的包管理工具，它可以让您安装、卸载和管理 Python 包。

安装完成后，您可以在 Python 程序中使用 import 命令来引入 turtle 库：

import turtle

然后您就可以使用 turtle 库中的功能了。

pycharm怎么看一个库的介绍

随着使用python的时间越来越长，安装的python模块也越来越多，于是乎就想要查看一下自己安装的python库介绍

一、命令行下使用pydoc命令

在命令行下运行$ pydoc modules即可查看

二、在python交互解释器中使用help()查看

在交互解释器中输入 help("modules")，效果和在命令行输入$pydoc modules一样

三、在python交互是解释器下导入sys模块查看

python的sys模块也是可以用来查看模块信息的

import sys

sys.modules.keys()

四、命令行下使用pip查看

如果你使用 pip 作为你的 python 包管理器，你可以直接在命令行运行 $ pip freeze 或 $ pip list 来查看有关已安装包的信息。当然，其他包管理器也有类似的功能。同时，也可以在python交互解释器中导入pip模块查看包信息

pip list#或pip freeze

五、使用yolk来查看

如果已经安装了 yolk，可以使用 yolk 命令查看包信息，可以使用 $pip install yolk 安装

yolk使用简单，只需在命令行下操作即可

python中有很多包管理工具有哪些yolk

1、pip是python的管理工具，是一个现代的，通用的?Python?包管理工具，提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。

如以下命令：

$ pip install requests，

$ pip search xml，

$ pip show beautifulsoup4，

$ pip uninstall requests。

2、Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等。

扩展资料：

pip的快捷按键使用：

install：安装包安装 （Install packages.）

downloa：下载下载包 （Download packages.）

uninstall：卸载卸载包 （?Uninstall packages.）

Anaconda默认安装：

python-3.6.0-0 ...

_license-1.1-py36_1 ...

alabaster-0.7.9-py36_0 ...

anaconda-client-1.6.0-py36_0 ...

anaconda-navigator-1.4.3-py36_0 ...

astroid-1.4.9-py36_0 ...

astropy-1.3-np111py36_0 ...

babel-2.3.4-py36_0 ...

backports-1.0-py36_0 ...

beautifulsoup4-4.5.3-py36_

参考资料来源：百度百科-anaconda

参考资料来源：百度百科-PIP

查看python模块中所有函数

随着使用python的时间越来越长，安装的python模块也越来越多，有的模块不常用，也渐渐会忘了里面有哪些函数；或者，一个新的python模块，没有官方文档，要想知道调用哪些函数，怎么调用那些函数，于是乎就需要查看一下自己安装的python模块里有哪些函数，现将查看方法总结如下

在命令行下运行如下命令即可查看

在交互式解释器中输入如下命令即可，效果跟在命令行下输入 $ pydoc modules 是一样的。

python的sys模块也是可以用来查看模块信息的

如果你使用的是 pip 来作为你的 python 包管理器的话，可以在命令行下直接运行 $ pip freeze/code 或者 code$ pip list 来查看安装包的信息，当然其它的包管理器也有类似的功能，同时，你也可以在python交互式解释器中导入pip模块来查看包信息。

如果你安装过 yolk 的话可以使用 yolk 命令来查看包信息，你可以使用 $ pip install yolk 来安装它 yolk 使用简单，只需在命令行下操作即可。

Python 包管理工具

??Python之所以受欢迎不光是因为它简单易学，更重要的是它有成千上万的宝藏库。这些库相当于是已经集成好的工具，只要安装就能在Python里使用。它们可以处理各式各样的问题，无需你再造轮子，而且随着社区的不断更新维护，有些库越来越强大，几乎能媲美企业级应用。那么这些工具库怎么下载安装呢？它们被放在一个统一的“仓库”里，名叫PyPi（Python Package Index），所有的库安装都是从这里调度。有了仓库之后，还需要有管理员，pip就是这样一个角色。

??pip 是 Python 中的标准库管理器，这意味着它是一个工具，用它可以来管理 Python 标准库中其他的包，允许你安装和管理不属于 Python 标准库的其它软件包，其提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载等功能。总的来说，pip的Python第三方库的大管家，搞懂它，会让你省很多事。从Python 3 = Python 3.4 、Python2 = Python2.7.9 版本开始，pip默认包含在Python的安装程序中，在安装Python时将会自动被安装，省事方便。

??Python 的安装器中自带了 pip，所以你可以直接使用它，除非你安装的是更早版本的 Python。你可以通过以下命令来判断是否已安装：

如果你的 Python 环境没有安装 pip，则可以使用以下方法来手动安装。pip 安装文件下载: pypi.org/project/pip…

pip提供的命令不多，但是都很实用

??pip命令默认使用的是国外的pypi镜像（pypi.python.org)，安装慢不说，有时甚至会导致出现超时等网络问题，有时候为了安装一个包，失败重试安装好几次都不一定成功。所以，使用国内的pypi镜像，亦即 切换 pip 源 ，这样速度上更有保证，不失为一种加速pip安装第三方包的好方法。常用的镜像站有阿里云、清华大学等。其中清华大学开源软件镜像站是每 5 分钟同步一次的，比较推荐使用。阿里云镜像站的速度也非常快，这也是我现在在使用的。

??切换切换 pip 源可以是临时性的，也可以设置为默认。临时性的，就是在安装包时，通过pip命令的 -i 选项指定镜像源即可。例如，临时使用阿里云镜像站作为 pip 源，可以是这样安装：

??如果每次安装时都想要通过镜像源来安装，上面的办法不免有些麻烦。我们可以修改pip的配置文件，将镜像源写入到 pip 配置文件中。 对于linux系统 ，修改 ~/.pip/pip.conf 文件 (没有就创建一个文件夹及文件，文件夹要加“.”，表示是隐藏文件夹)：

然后在文件中保存如下内容：

?? 对于windows系统 ，在C:Users文件夹下的用户目录（例如如果当前用户是Administrator则是C:UsersAdministrator）下创建pip文件夹，然后再在此文件夹下创建pip.ini文件，在文件中写入一下内容：

??配置完成后再通过 pip config list 查看pip配置。

??我们经常会遇到这样的开发需求，比如你手头有多个开发项目，其中项目A要求用python3.7，项目B需要用python3.6，有要求项目A和项目B依赖包相互独立，互不干扰。为了满足这样的开发需求，我们需要在自己的电脑上安装多个Python版本，并且项目之间进行环境隔离。因此，我们要想运行这些项目，在工作电脑上就要安装不同版本的Python。 pyenv 是Python版本管理工具，通过系统修改环境变量来实现Python不同版本的切换，利用它可以在同一台电脑上安装多个版本的Python，设置目录级别的Python，还能创建和管理vitual python enviroments。而且所有的设置都是用户级别的操作，不需要sudo命令。

??首先安装pyenv，如果你是Mac电脑，那么推荐使用Homebrew来安装。

要想升级pyenv，则可以执行：

pyenv安装完成后，需要将$HOME/.pyenv/bin添加到PATH变量前面，这一步非常关键。

也可以采用手动安装的方式，将pyenv检出到你想安装的目录。

??添加环境变量，将PYENV_ROOT 指向 pyenv 检出的根目录，并向 $PATH 添加 $PYENV_ROOT/bin 以提供访问 pyenv命令的路径。这里的 shell 配置文件（~/.bash_profile）依不同系统而需作修改，如果使用 Zsh 则需要相应的配置 ~/.zshrc

在使用 pyenv 之后使用 pip 安装的第三方模块会自动安装到当前使用 python 版本下，不会和系统模块产生冲突。使用 pip 安装模块之后，如果没有生效，记得使用 pyenv rehash 来更新。

安装完pyenv，可以安装Python，首先查看可安装的Python版本：pyenv install -l，接下来开始安装Python

执行命令 pyenv versions 查看安装结果。

可以看到，已经成功安装了Python，安装的位置在 /Users/dllwh/.pyenv。

可以看到，3.9.9 前面有一个星号，说明成功切换到了 3.9.9 版本，可以执行一下python来验证。

??Pipenv 是 Python 官方推荐的包管理工具，它综合了 virtualenv、pip 和 pyenv 三者的功能，你可以使用 pipenv 这一个工具来安装、卸载、跟踪和记录依赖性，并创建、使用和组织你的虚拟环境。

如果你是Mac电脑，那么推荐使用Homebrew来安装和升级pipenv：

也可以通过pip来安装和升级pipenv：

进入到项目目录中，通过下面的指令为项目创建虚拟环境。

??上面的操作，给pipenv_demo这个项目初始化了一个 Python 3.9.9 的虚拟环境，并在项目录下生成一个项目依赖包文件 Pipefile。如果系统中没有 3.9.8 版本的Python，pipenv 会调用 pyenv 来安装对应的 Python 的版本。默认地，虚拟环境会创建在 ~/.local/share/virtualenvs目录里面。我们也可以通过 pipenv --venv查看项目的虚拟环境目录。可以通过 pipenv --rm 删除虚拟环境。

如果想更改虚拟环境的目录，可以在 .bashrc 或 .bash_profile 中，设置环境变量WORKON_HOME，指定虚拟环境的目录所在位置，比如想将虚拟环境放到~/.venvs目录，则可以执行下面的命令。

如果希望在项目目录下创建虚拟环境目录（.venv），需要在 .bashrc 或 .bash_profile 中配置环境变量PIPENV_VENV_IN_PROJECT：

??pipenv使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 来管理依赖包，并且在使用pipenv添加或删除包时，自动维护 Pipfile 文件，同时生成 Pipfile.lock 来锁定安装包的版本和依赖信息。相比pip需要手动维护requirements.txt 中的安装包和版本，具有很大的进步。

??为项目安装依赖包到虚拟环境中，使每个项目拥有相互独立的依赖包，是非常不错的Python的开发实践。安装依赖包到虚拟环境中的方法：

执行完上面的命令后，检查一下是否安装成功：

??观察项目的根目录下，又多了一个 Pipfile.lock 文件。这两个文件记录了此项目的依赖包，这两个文件的区别是 Pipfile 中安装的包不包含包的具体版本号，而Pipfile.lock 是包含包的具体的版本号的。如果不想产生 Pipfile.lock 文件，在安装依赖包的时候，加上 –skip-lock 选项即可。

在使用pipenv的时候，常常会安装过程比较慢，这个是因为pipenv创建的 Pipfile 中默认的Pypi源是python官方的 pypi.python.org/simple。我们国内…

??为了避免每次都要指定–pypi-mirror，我一般会在创建好Pipfile以后，将文件中 source 块下的 url 字段，设置为国内的 pypi 源，我推荐的是清华的Pypi源或者阿里源，具体设置如下：

如果是要删除虚拟环境中的第三方包，执行：

用git管理项目时候，要把Pipfile和Pipfile.lock加入版本跟踪。这样clone了这个项目的同学，只需要执行：

就可以安装所有的Pipfile中 [packages]部分列出来的包了，并且自动为项目在自己电脑上创建了虚拟环境。

上面的方法都是安装Pipfile中列出来的第三方包的最新版本，如果是想安装Pipfile.lock中固定版本的第三方依赖包，需要执行：

如果项目之前使用requirements.txt来管理依赖的，那么使用pipenv安装所有依赖可以采用类似pip的方法：

??虚拟环境创建好了之后，就可以在里面进行开发了。如果在命令行下开发，则在项目目录下执行 pipenv shell ，就进入到了虚拟环境中，在这个环境中，已经包含安装过的所有依赖包了，接下来就可以利用这些依赖包进行开发工作了。如果是用Pycharm进行开发，就更简单了，直接用Pycharm打开项目即可。可以从Pycharm中的左侧导航栏里面看到External Libraries显示的是虚拟环境中的Python解释器了。

在虚拟环境中执行开发好的程序，有两种方式，一种是前面提到的先执行pipenv shell进入到虚拟环境后，再执行python程序；另一种方式，则是执行pyenv run，比如在虚拟环境中执行基于pytest框架编写的测试用例，只需要执行下面的命令即可：

作者：独泪了无痕

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