好的，这是 Python 包管理工具 pip 的常用命令大全，涵盖了从安装、升级、查询到问题排查的所有核心操作。
一、核心命令：安装与卸载
| 命令 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
pip install <package_name> |
安装最新版本的包 | pip install requests |
pip install <package_name>==<version> |
安装指定版本的包 | pip install numpy==1.21.0 |
pip install '<package_name>>=<version>' |
安装不低于某个版本的包 | pip install 'pandas>=1.3.0' |
pip install -U <package_name> |
升级包到最新版本 | pip install -U requests |
pip uninstall <package_name> |
卸载包 | pip uninstall requests |
pip install -e <path> |
以“可编辑”模式安装（常用于开发本地包） | pip install -e . |
二、批量管理
| 命令 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
pip install -r requirements.txt |
从文件安装所有依赖（最常用） | pip install -r requirements.txt |
pip freeze > requirements.txt |
生成依赖列表文件 | pip freeze > requirements.txt |
pip list |
列出当前环境已安装的所有包 | pip list |
pip list --outdated |
列出所有可升级的包 | pip list --outdated |
三、查询与信息
| 命令 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
pip show <package_name> |
显示包的详细信息（版本、位置、依赖等） | pip show numpy |
pip search <keyword> |
在 PyPI 上搜索包（已弃用，可直接访问pypi.org） | pip search web framework |
pip check |
检查已安装包间的依赖兼容性 | pip check |
四、配置与镜像加速
由于网络原因，直接从 PyPI 下载可能很慢，强烈建议使用国内镜像源。
1. 临时使用镜像源
在命令后加 -i 参数：
pip install <package_name> -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
2. 永久配置镜像源
方法一：命令行配置
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
方法二：手动编辑配置文件
创建或编辑 ~/.pip/pip.conf (Linux/macOS) 或 %APPDATA%\pip\pip.ini (Windows)，添加：
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
常用国内镜像源
- 清华：
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ - 阿里云：
https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ - 中科大：
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ - 豆瓣：
http://pypi.douban.com/simple/
五、高级与故障排除
| 命令 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
pip install --force-reinstall <package> |
强制重新安装包（修复损坏的安装） | pip install --force-reinstall numpy |
pip install --no-cache-dir <package> |
不使用缓存安装包（避免使用旧缓存） | pip install --no-cache-dir numpy |
pip install --user <package> |
仅为用户安装（无系统权限时使用） | pip install --user numpy |
pip download <package> |
下载包但不安装 | pip download requests |
pip cache purge |
清理 pip 缓存 | pip cache purge |
pip debug --verbose |
显示调试信息，用于排查问题 | pip debug --verbose |
六、完整工作流示例
1. 开始一个新项目
# 1. 创建并进入项目目录
mkdir myproject && cd myproject# 2. 创建虚拟环境（推荐）
python -m venv .venv# 3. 激活虚拟环境
# Linux/macOS:
source .venv/bin/activate
# Windows:
# .venv\Scripts\activate# 4. 安装依赖
pip install requests pandas numpy# 5. 生成依赖文件
pip freeze > requirements.txt
2. 克隆一个已有项目
# 1. 克隆代码并进入目录
cd existing-project# 2. 创建并激活虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate# 3. 安装所有依赖
pip install -r requirements.txt
总结：最常用命令
- 安装包：
pip install <包名> - 从文件安装：
pip install -r requirements.txt - 生成依赖文件：
pip freeze > requirements.txt - 查看已安装包：
pip list - 卸载包：
pip uninstall <包名> - 配置镜像源：
pip config set global.index-url <镜像URL>
最佳实践：
- 始终在虚拟环境（venv, conda, pipenv）中安装包，避免污染系统环境。
- 使用
requirements.txt文件来记录和管理项目依赖。 - 配置国内镜像源以大幅提升下载速度。