Python编程实战 | 函数与模块化编程 - 第三方库的安装与管理（pip使用）

一、为什么需要第三方库？

Python的强大，不仅来自于语言本身的简洁优雅，更得益于丰富的第三方库生态。无论是科学计算、数据分析、机器学习、Web开发，还是爬虫、自动化、办公脚本......几乎都有现成的优秀库可以直接使用。

例如：

NumPy：高性能科学计算库
Pandas：数据分析与处理工具
Requests：网络请求库
Flask / Django：Web开发框架
BeautifulSoup / Scrapy：爬虫开发工具

要使用这些库，必须先学会------如何安装与管理第三方库。这就是本节的核心：pip 工具的使用。

二、pip 是什么？

pip 是 Python 官方推荐的 包管理工具（Package Installer for Python）。它可以帮助我们：

下载第三方库；
安装 / 卸载库；
查看已安装的库；
升级库版本；
从指定源（如国内镜像）加速安装。

✅ 从 Python 3.4 版本起，pip 已经默认集成在安装包中。

三、pip 的基本命令

1. 检查 pip 是否安装

bash 复制代码

pip --version

输出类似：

bash 复制代码

pip 24.0 from /usr/local/lib/python3.11/site-packages/pip (python 3.11)

如果提示 pip command not found，可能是环境变量未配置或 Python 未正确安装。

2. 安装第三方库

bash 复制代码

pip install 库名

例如安装常用的网络请求库 requests：

bash 复制代码

pip install requests

安装完成后，可以在 Python 中验证：

python 复制代码

import requests
print(requests.__version__)

3. 指定版本安装

如果需要安装指定版本，例如 numpy 的 1.23.5 版本：

bash 复制代码

pip install numpy==1.23.5

或者升级到最新版本：

bash 复制代码

pip install --upgrade numpy

4. 卸载库

bash 复制代码

pip uninstall 库名

例如：

bash 复制代码

pip uninstall requests

5. 查看已安装的库

bash 复制代码

pip list

部分输出示例：

复制代码

numpy         1.23.5
pandas        2.1.0
requests      2.31.0

查看某个库的详细信息：

bash 复制代码

pip show requests

四、pip 的国内镜像源（加速下载）

由于默认的官方源速度较慢，我们可以使用国内镜像源来加速安装。

常用镜像源：

镜像名称	镜像地址
清华大学	pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云	mirrors.aliyun.com/pypi/simple
豆瓣	pypi.douban.com/simple

临时使用镜像源：

bash 复制代码

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple requests

永久修改配置（推荐）：

Linux / Mac：

bash 复制代码

mkdir ~/.pip
echo "[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple" > ~/.pip/pip.conf

Windows：在用户目录下新建 pip 文件夹，在其中创建 pip.ini：

ini 复制代码

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

五、pip 的进阶用法

1. 批量安装依赖（requirements.txt）

在项目中，常常需要记录依赖包列表：创建一个 requirements.txt 文件：

ini 复制代码

requests==2.31.0
flask==3.0.2
pandas>=2.1.0

安装时执行：

bash 复制代码

pip install -r requirements.txt

导出当前环境依赖：

bash 复制代码

pip freeze > requirements.txt

2. pip 与虚拟环境结合

当你开发多个项目时，不同项目可能需要不同版本的库，这时应使用虚拟环境 （venv 或 virtualenv）隔离依赖。

示例：

bash 复制代码

# 创建虚拟环境
python -m venv myenv

# 激活虚拟环境
# Windows:
myenv\Scripts\activate
# macOS / Linux:
source myenv/bin/activate

# 在虚拟环境中安装库
pip install requests

退出虚拟环境：

bash 复制代码

deactivate

六、常见问题与解决方案

问题	原因	解决方法
`pip: command not found`	pip 未安装或未加入环境变量	重新安装 Python，勾选"Add to PATH"
安装速度慢	网络问题	使用国内镜像源
权限错误	无管理员权限	加 `--user` 参数：`pip install --user 包名`
库版本冲突	不同项目依赖不同版本	使用虚拟环境

七、实战练习

安装 requests 并发送一个 GET 请求：

python 复制代码

import requests
response = requests.get("https://api.github.com")
print(response.status_code)

安装 pandas 并读取一个 CSV 文件：

python 复制代码

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
print(df.head())

使用 pip freeze 生成依赖文件并重新部署在另一台电脑上。

八、小结

内容	关键命令
安装库	`pip install 包名`
卸载库	`pip uninstall 包名`
查看库	`pip list`
指定版本	`pip install 包名==版本号`
批量安装	`pip install -r requirements.txt`
使用镜像源	`pip install -i 镜像地址包名`

掌握 pip，意味着你已经具备了 Python 包生态的"入场券"。从此，你可以自由地探索 Python 世界的每一个强大功能模块。