数据科学实战（八）：安装更多 Python 包

1.7 安装更多 Python 包

本书后面的数据分析可能还需要用到一些其他的Python包。正如R有一个供社区提交构建包的仓库，Python也有一个类似的功能，它以Python包指数（PyPI）的形式呈现。截至2014年8月28日，PyPI中包含48 054个包。

1.7.1 准备工作

在这里，你只要连接到互联网即可。除非特别指出，否则这里的步骤都假设你使用的是操作系统默认的Python版本，而且不是Anaconda。

1.7.2 操作流程

接下来的步骤将向你展示如何下载Python包，并用命令行进行安装。

1．下载包的源代码，可以将其保存到任何你喜欢的地方。

2．对包进行解压。

3．打开一个控制台。

4．定位源代码的路径。

5．输入如下命令：python setup.py install

6．如果需要根访问，那么输入如下命令：sudo python setup.py install一种更便捷和简单的方法是使用pip安装。请按照如下步骤进行操作。

1．首先，检查你的pip是否已经安装好。打开Python解释器，输入：

>>>import pip

2．如果没有出现错误，说明你的pip已经安装好了，那么你可以直接跳到第5步；如果你看到了错误提示，那么接下来我们快速安装pip。

3．下载get-pip.py到你的机器上。

4．打开终端窗口，定位到下载的文档，输入：python get-pip.py或者sudo python get-pip.py

5．如果pip已经安装好，那么请保证你现在在系统命令行的提示符下。

6．如果你使用系统默认的Python版本，那么请输入：

pip install networkx或者sudo pip install networkx

7．如果你使用的是Anaconda版本，那么输入如下命令：conda install networkx

8．现在，让我们试着安装其他包，比如ggplot。输入：pip install ggplot或者sudo pip install ggplot

1.7.3 工作原理

你至少有两种不同的方法安装Python包。比较老派的方法是，下载包的源代码，在你自己的机器上拆包，然后运行带有安装标签的setup.py脚本。如果你愿意，也可以在文本编辑器中打开setup.py，看看这里的脚本到底在干什么。基于你当前环境的权限管理，你可能需要

sudo权限。第二种方法是使用pip安装。这种方法会自动抓取远程库中的包，然后在本地进行安装。如果这种方法可行，我们建议使用这种方法。

1.7.4 更多内容

由于pip很有用，所以我们建议读者阅读其在线指南。请特别注意其中非常有用的功能pip freeze > requirements.txt，这个功能可以让你和你的同事交流外部相关的依赖性。

另外，conda是包管理器以及Anaconda版本Python的pip的替代品。其官方网站的介绍中说，“它是一个跨平台的Python包的管理器。”conda的理念非常高端，超越了Python本身。如果你在使用Anaconda，那么我们强烈建议你深入研究conda的功能，并且学会使用它，用它代替pip来作为你的包的管理器。

原文网址：    https://www.epubit.com/book/detail/22532

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