pip 再学习

每一次配 python 环境都有新的体验，这里记录一下 pip 的使用方法把。

安装：

pip install

检查依赖有没有冲突，注意，并不是检测过了就能跑（尤其是 tensorflow 的包），但是检测不过几乎一定跑不了。

pip check

列出已经安装的包：

pip list

卸载（一般用不到）：

pip uninstall

pip install 本地安装的两种形式：

pip install . 是标准安装，会将源代码复制到 Python 的 site-packages 目录，不会对代码进行任何动态链接，因此每次修改源代码后都需要重新安装包才能生效。
pip install -e . 是开发模式安装，会将代码链接到 Python 环境中，任何对源代码的修改都会立即生效，无需重新安装。

适用场景：
pip install . ：适用于你已经准备好一个正式版本的代码并希望安装到环境中，或者你只是想将该包安装到环境中使用。
pip install -e . ：适用于开发过程中频繁修改源代码的场景，因为它会保持源代码与环境同步。

查找包的版本：

例如 安装 torchtext：
https://pypi.org/simple/torchtext/
注意看 python 的版本和系统平台。

版本：

在安装一些额外的包时，经常会因为包的问题而头痛，常常需要上 github 找依赖。

这里提供一种方法:
一般我们先确定一些核心包的版本，如：torch, torchvision, torchaudio, torchtext 等
然后 加入 requirements.txt，再加入其它包，不用指定版本，
pip install -r requirements.txt
pip 会自动从高版本开始找，直到版本符合。

当然，对于 cuda 相关的包，需要指定安装源：
--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
或者
-f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu118

-i 和 -f

-i：指定安装软件包的索引地址。这个参数可以用来加快安装速度，因为它告诉 pip 从特定的索引地址下载和安装软件包。
-i 是 --index-url 的简写

-f： 就是从指定url文件中查找包的下载链接，从后面紧跟的url参数获得的文件中，找pip要安装的包文件（而不是从默认的 pip 安装源）
-f 是 --find-links

-f 可以指定为本地 url。

-i 和 -f 同时用时，优先在 -i 中寻找，找不到时，再找 -f 里的。

只用 -f 时，会在 -f 里先找，找不到时，在默认源里找。