Python 之安装模块的多种方法

心已赠人 2022-08-03 12:50 168阅读 0赞

1、自己写的模块，可以直接添加到路径下。这样就可以直接调用。

import sys  
sys.path.append("/home/username/")  
  
2、单文件模块  
直接把文件拷贝到$python\_dir/lib  
  
3、网上下载的第三方库，一般解压后，找setup.py文件  
运行python setup.py install  
  
4、 egg文件  
1) 下载ez\_setup.py,运行python ez\_setup  
2) easy\_install \*.egg  
  
5、pip安装方法  
Pip 是安装python包的工具，提供了安装包，列出已经安装的包，升级包以及卸载包的功能。  
Pip 是对easy\_install的取代，提供了和easy\_install相同的查找包的功能，因此可以使用easy\_install安装的包也同样可以使用pip进行安装。  
安装Pip  
Pip的安装可以通过源代码包，easy\_install或者脚本。  
下面介绍一下各种安装方法：  
源代码方式：  
$ wget https://pypi.python.org/packages/source/p/pip/pip-1.2.1.tar.gz （替换为最新的包）  
$ tar xzf pip-1.2.1.tar.gz  
$ cd pip-1.2.1.tar.gz  
$ python setup.py install  
easy\_install:  
$ easy\_install pip  
get\_pip.py 脚本：  
$ curl -0 https://raw.github.com/pypa/pip/master/contrib/get-pip.py  
$ sudo python get-pip.py  
OK, 下面来看一下Pip的使用  
安装package  
$ pip install Markdown  
列出安装的packages  
$ pip freeze  
安装特定版本的package  
通过使用==, >=, <=, >, <来指定一个版本号。  
$ pip install 'Markdown<2.0'  
$ pip install 'Markdown>2.0,<2.0.3'  
升级包  
升级包到当前最新的版本，可以使用-U 或者 --upgrade  
$ pip install -U Markdown  
卸载包  
$ pip uninstall Markdown  
查询包  
pip search "Markdown"  
  
6、特殊库的安装（一个科学计算库Enthought Python Distribution的安装）  
Enthought Python Distribution在ubuntu下安装的测试，应一个网友的请求，问怎么安装这个库，从官方网站上下载了一个文件  
epd\_free-7.3-2-rh5-x86.sh，遮个文件是sh 格式的文件，用sudo bash epd\_free-7.3-2-rh5-x86.sh 运行这个文件，出现很多权限的阅读，点回车，不要连续点  
需要点一次看一下，最后出现一个同一不同一它的版权声明，输入"yes",再下来是让选择安装的目录，点回车，就安装在当前目录下。  
这样就安装好了。  
当前目录下输入  
>>> ipython --pylab  
就出来  
Python 2.7.3 (default, Apr 20 2012, 22:44:07)  
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.  
IPython 0.12.1 -- An enhanced Interactive Python.  
? -> Introduction and overview of IPython's features.  
%quickref -> Quick reference.  
help -> Python's own help system.  
object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.  
Welcome to pylab, a matplotlib-based Python environment \[backend: TkAgg\].  
For more information, type 'help(pylab)'.  
再这样调用。这个库由于我工作上用不上，所以也不需要进一步的研究。  
In \[1\]: from scipy import \*  
In \[2\]: a=zeros(1000)  
In 3\]: a\[:100\]=1  
In \[4: b=fft(a)  
In \[5\]: plot(abs(b))