pip

Arcgis中pip安装ezdxf部分GIS有pyparsing安装失败的情况处理Arcgis的CAD工具上线后，使用的时候会检查python环境自动安装ezdxf==0.8.8，最近出现了几个自动安装失败的情况。随即让使用python包管理工具，自动安装ezdxf，显示出更多的信息：发现ArcGIS10.2中pip版本正常安装了20.3.4版本，但有一个pyparsing1.5.7版本，导致无法正常安装ezdxf。通过环境工具卸载pyparsing，不行，升级也不行。尝试用cmd命令也不行反馈在GIS10.2版本，也有GIS10.3的，估计pyparsing1.5.7 旧版

llama-factory训练大模型提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了AI大模型训练学习的基础内容。

Python篇：使用conda、pip的一些命令记录

Pytest Fixture 作用域详解：Function、Class、Module、Session 怎么选在做接口或 UI 自动化测试时，pytest 的 fixture（夹具）是前置/后置管理、数据准备和资源复用的利器。

Java后端的Ai之路

【Python小知识】-pip install xxx 命令安装的，在电脑的哪个盘？解决C盘空间不足的终极方案在日常Python开发中，我们经常使用pip安装各种第三方库。但你是否曾好奇这些包到底安装到了电脑的哪个位置？当系统C盘空间告急时，了解并管理pip安装路径就显得尤为重要。本文将详细介绍如何查看和修改pip的默认安装路径。

安装库是优先用conda还是pip以下内容由deepseek给出解释：能用conda-forge就用conda-forge，没有就用conda默认源，最后才用pip。

深入理解 SQLAlchemy 的 relationship：让 ORM 关联像 Python 对象一样简单【个人主页：玄同765】大语言模型（LLM）开发工程师｜中国传媒大学·数字媒体技术（智能交互与游戏设计）

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C盘容量不够，python , pip，安装包的位置1）显示pip所有的安装包pip list -vpip list -v Package Version Location Installer --------------------- ----------- ------------------------------------------------------------------------- --------- aistudio-sdk 0.3.8 C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Programs\Python\P

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conda pip更新安装路径，解决C盘容易不够的问题1）pip.ini一般位置在这里C:\Users\Lenovo\AppData\Roaming\pip

【后端】【Python】① Windows系统下Python环境变量设置指南重要提示：在安装Python时务必勾选 Add Python to PATH（这是最简单的方法），如果已经安装但没勾选，按以下步骤设置环境变量（亲测有效）。

根据requirements.txt 完成环境中的依赖库导入在 Python 项目中，使用 requirements.txt 文件可以快速安装项目所需的所有依赖包。以下是具体步骤：

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如何解决 pip install pyodbc 报错缺少 ‘cl.exe’ 或 ‘sql.h’（ODBC 头文件）问题在日常 Python 后端开发 / 数据分析 / 数据库连接场景中，我们经常会在 PyCharm 控制台或终端使用 pip install 安装第三方库。但很多开发者在安装 pyodbc 时，都会遇到如下经典报错：

如何解决Ubuntu中使用系统pip报错的问题，error: externally-managed-environmentgdown 本来就是个命令行工具，pipx 正好是官方推荐解法。装完后重新开一个终端，或者 source ~/.bashrc

python用pip生成requirements.txt可以使用 pip 命令来生成或查看 requirements.txt 文件。以下是两种最常用的情况：

Python pip 全面讲解教程（2026 实用版）pip 是 Python 官方的包管理工具，用于安装、卸载、更新、管理 Python 第三方包（如 requests、numpy、pandas 等），是 Python 开发的必备工具。本教程涵盖 pip 核心用法、环境适配、避坑技巧，适配 Windows/macOS/Linux 系统。

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解决 Python 项目依赖冲突：使用 pip-tools 一键生成现代化的 requirements.txt在日常开发中，我们经常需要从 GitHub 上克隆一些优秀的开源项目来学习或复用代码。然而，一个令人沮丧的问题经常出现：项目时间久远，依赖库版本过时。当你兴致勃勃地执行 pip install -r requirements.txt 时，可能会遇到各种报错：

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《uv 终极教程：安装、镜像配置与 pip 无缝迁移》以下是 uv 的安装步骤和它与 pip 的常用命令对比，方便你快速上手并迁移使用。这份清单覆盖虚拟环境迁移、依赖锁定、命令替换、问题排查，确保无缝切换，适配新旧项目。

python之路并不一马平川：带你踩坑Pandas这是我的亲身经历。作为一名全能型的混子，Pandas是我吃饭的家伙之一，但光是把它请到我的电脑上，就差点让我“饭碗不保”。这是一段长达数周，充满挫折、困惑和最终解脱的曲折历程。我将带你完整回顾我踩过的每一个坑，以及那最后的“救命稻草”。我将以第一视角，带你完整回顾我踩过的那些坑，以及我是如何一步步爬出来的。

uv 与 pip：Python 包与依赖管理工具对比当谈到 Python 的包管理工具时，开发者常常要在 uv 和 pip 之间做出选择。如果你看重开箱即用、广泛的兼容性和成熟的生态系统，pip 依然是稳妥之选；而如果你更关注安装速度、环境可复现性、干净的卸载行为，或者希望为新项目建立高效的开发流程，那么 uv 值得认真考虑。本文将聚焦于两者在包安装与依赖管理方面的重叠功能，进行深入对比。文末还提供了一份决策参考表，帮助你快速判断哪种工具更适合当前场景。

uv设置国内源当前版本打开 pyproject.toml 文件，添加以下内容uv方式pip 方式