摘要:对于的解释器,直接使用依赖包的名称,即可安装上。对应的包名,如果没有报错,说明是解释器自带的包,反之,不是解释器自带的包。如果不是解释器自带的包,则需要具体查找安装不上的具体原因,进一步解决。
在Python的学习的过程中,需要不断的写代码,查看别人的代码的运行效果。在这个过程中,我们需要不断安装程序的依赖包。
对于python2的解释器,直接使用pip install 依赖包的名称,即可安装上。
对于python3的解释器,稍微有点变动,使用pip3 install 依赖包的名称。
如果在安装的时候,发生了权限不够的问题,在上面的安装命令之前加上 sudo再执行,这时候会提示输入权限密码,输入密码,运行即可。
例如,在引入mpl_toolkits库的时候,发现引入不了,于是直接去安装,结果安装的时候,报了No matching distribution found for mpl_toolkits的错误。网上各种查找,最后找到了解决方法,其实 mpl_toolkits并不是一个多带带的包,只需要升级matplotlib即可引入。
升级命令:
python3对应pip3 install --upgrade matplotlib
python2对应pip install --upgrade matplotlib
在执行别人的demo看效果的时候,发现有一个tkinker包,无论如何也安装不上,查了好多资料,最后有人说这是python解释器自带的包,不需要安装。但是就是引入不了,于是仔细查找,发现了问题的根本原因。引入包的名称和解释器的版本对应不上,具体就是使用了python3的引入方法,结果解释器选择的是python2,最后把解释器的版本修改为python3,demo正常运行了。
总结:在我们写代码,或者执行别人的代码的时候,如果发现包安装不上。需要检测一下包是不是解释器自带的。进而确定问题原因。
检测步骤以mac为例:
1.在控制台执行python命令,切入到python环境。
2.import 对应的包名,如果没有报错,说明是解释器自带的包,反之,不是解释器自带的包。
如果是解释器自带的包,再检查包的引入方法和解释器版本是否对应,加入对应不上,修改解释器的版本即可。
如果不是解释器自带的包,则需要具体查找安装不上的具体原因,进一步解决。
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