内涵:Python各种安装包问题汇总

2024-06-05 23:38

本文主要是介绍内涵:Python各种安装包问题汇总,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Python各种包问题汇总,更新ing

  • 1、PIL与PILLOW
    • 1.1 PIL与PILLOW
    • 1.2 conda 安装pillow失败与解决方案
      • 1.2.1失败现象
      • 1.2.2解决方案
    • 1.3反思与挖掘
      • 1.3.1 pip 与conda
      • 1.3.2 conda中的channel(源)
      • 1.3.3Lib\site-packages与Anaconda3\pkgs
  • 2.python 离线包的安装
  • 3.python中图像处理包的区别

1、PIL与PILLOW

1.1 PIL与PILLOW

规范来讲,PIL包已经被废弃,取而代之的是pillow包,但pillow包的接口与PIL一致,二者可以近似的认为一个东西。
搜索关键字pypi PIL 可以看到PIL的更新时间截至到2006年

在这里插入图片描述
搜索关键字pypi pillow可以看到pillow包在不断的更新,目前已至当前时间2019年
在这里插入图片描述

1.2 conda 安装pillow失败与解决方案

1.2.1失败现象

from PIL import Image

使用conda install pillow成功安装pillow包之后,在Anaconda Prompt下输入上述代码,可成功导入相应模块。
但在cmd或者VSCODE等编译器中输入上述代码,则报如下的错:

>>> from PIL import Image
Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>File "D:\softwarepath\Anaconda3\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 94, in <module>from . import _imaging as core
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

1.2.2解决方案

通过在网上搜索,发现到两个解决方案,亲测可用。前提都是conda uninstall pillow先卸载之前没安装成功的pillow.然后进行如下操作:
方案一:pip install pillow
方案二:conda install -c conda-forge pillow(网上有讲这种方案的,但我试了好像不行,不知道为什么)

1.3反思与挖掘

问题虽然解决,但背后的原理,网上查了很长时间,也还没弄懂,如果有博友知道为什么直接conda install 不行,希望能留下你的指教。这里记录一下在试图了解背后原因的过程中,网上查到的一些资料。

1.3.1 pip 与conda

、pip是受python官方支持的python包管理工具。而conda则不单单针对于Python,它支持R 、C等,所以对于python来讲,pip才是受到认可的“正规军”?

1.3.2 conda中的channel(源)

conda install -c conda-forge中的-c是指明channel的意思,conda-forge是一个特定的channel。
   这里的channel是指"channels are locations where Navigator and conda look for packages",也就是说指明下载python包时,从哪里寻找并下载,可以认为是一个python包的仓库。并且"Navicator and conda only search for packages in active channels.“。后来想了想,这里的channel应该就是经常说的换"源"里面的"源”,例如大家因为国外源访问较慢,一般安装好python之后,通常会换为国内的源,例如清华“源”(channel),中科大“源”(channel)等。
3、如果想换源的话既可以像1.2.2中方案二中的在指令中“临时换源”,指明该包从哪里下载。也可以永久性换源。

  • 添加源

conda config --add channels conda-forge

这个时候就会在配置文件,一般位于C:\Users\你的用户名.condarc中出现如下内容,可以看到channels中添加了conda-forge,并且其优先级位于defaults(Anaconda源)的前面
在这里插入图片描述

  • 删除源

    conda config --remove channels conda-forge

结果就不展示了,大家自己实验

  • 追加源

conda config --append channels conda-forge

在这里插入图片描述
追加channel与添加channel相比的区别是,追加的channel的优先级低

1.3.3Lib\site-packages与Anaconda3\pkgs

前者有哪些模块决定了python可以导入大写包,后者文件夹仅仅是存放下载下来的压缩包和解压后的包的位置,占空间,貌似没有用,建议定期清理

conda clean -p

或者

conda clean -a

会清理掉没有使用的包,我清理了下,删除了1个多G空间

2.python 离线包的安装

在有网的情况下,可以使用pip install xxx或者conda install xxx直接安装python包。但有得时候,无网络的情况下,可以使用如下方式进行离线安装。

  • 下载xxx.whl文件(已经编译的包),然后pip install xxx.whl
  • 有的python包无.whl文件,只能找到源文件(一般形式为.tar.gz和.tar),下载,解压,然后进入,执行python setup.py install 即可
  • 第三种适用于无网但有内部pip源的情形(一般大型公司都会有自己的源),可以指定公司的源来进行安装。pip install xxx -i 源地址

3.python中图像处理包的区别

引用CSDN博主名为“Coral_2014”“的总结:对于常见的JPEG图片来说,PIL和skimage库load的图像的数据是完全一样的,而OpenCV加载的图片数据和这两个库有很大差别。对于PNG图片来说,这三个库load的图像的数据都是一样的。这应该与每个库使用的更底层的图像解码库有关。 其中skimage.io.imread可以传入一个叫plugin的参数,用来指定使用的图像解码库。官方文档有如下介绍:“By default, the different plugins are tried (starting with the Python Imaging Library) until a suitable candidate is found. If not given and fname is a tiff file, the tifffile plugin will be used.”[http://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.io.html#skimage.io.imread] 也就是说skimage.io.imread默认会先调用PIL库对图像进行解码,如果失败的话会调用其他库。这也是skimage和PIL库在load JPEG图片时数据是一致的。 我也查看了一下python-opencv的imread函数的说明文档,里面提到了在windows和mac环境下,opencv使用的是安装包自带的编解码器,主要是ibjpeg/libpng/libtiff等开源的图像编解码器。“

这篇关于内涵:Python各种安装包问题汇总的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1034501

相关文章

python panda库从基础到高级操作分析

《pythonpanda库从基础到高级操作分析》本文介绍了Pandas库的核心功能,包括处理结构化数据的Series和DataFrame数据结构,数据读取、清洗、分组聚合、合并、时间序列分析及大数据... 目录1. Pandas 概述2. 基本操作:数据读取与查看3. 索引操作:精准定位数据4. Group

Python pandas库自学超详细教程

《Pythonpandas库自学超详细教程》文章介绍了Pandas库的基本功能、安装方法及核心操作,涵盖数据导入(CSV/Excel等)、数据结构(Series、DataFrame)、数据清洗、转换... 目录一、什么是Pandas库(1)、Pandas 应用(2)、Pandas 功能(3)、数据结构二、安

Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解

《Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解》tenacity是一个专为Python设计的通用重试库,它的核心理念就是用简单、清晰的方式,为任何可能失败的操作添加重试能力,下面我们就来看... 目录一切始于一个简单的 API 调用Tenacity 入门:一行代码实现优雅重试精细控制:让重试按我

Python安装Pandas库的两种方法

《Python安装Pandas库的两种方法》本文介绍了三种安装PythonPandas库的方法,通过cmd命令行安装并解决版本冲突,手动下载whl文件安装,更换国内镜像源加速下载,最后建议用pipli... 目录方法一:cmd命令行执行pip install pandas方法二:找到pandas下载库,然后

Python实现网格交易策略的过程

《Python实现网格交易策略的过程》本文讲解Python网格交易策略,利用ccxt获取加密货币数据及backtrader回测,通过设定网格节点,低买高卖获利,适合震荡行情,下面跟我一起看看我们的第一... 网格交易是一种经典的量化交易策略,其核心思想是在价格上下预设多个“网格”,当价格触发特定网格时执行买

Python标准库之数据压缩和存档的应用详解

《Python标准库之数据压缩和存档的应用详解》在数据处理与存储领域,压缩和存档是提升效率的关键技术,Python标准库提供了一套完整的工具链,下面小编就来和大家简单介绍一下吧... 目录一、核心模块架构与设计哲学二、关键模块深度解析1.tarfile:专业级归档工具2.zipfile:跨平台归档首选3.

使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案

《使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用wxPython构建一个智能的BAT文件生成器,它不仅能够为Python脚本生成启动脚本,还提供了完整的文... 目录引言运行效果图项目背景与需求分析核心需求技术选型核心功能实现1. 数据库设计2. 界面布局设计3

解决pandas无法读取csv文件数据的问题

《解决pandas无法读取csv文件数据的问题》本文讲述作者用Pandas读取CSV文件时因参数设置不当导致数据错位,通过调整delimiter和on_bad_lines参数最终解决问题,并强调正确参... 目录一、前言二、问题复现1. 问题2. 通过 on_bad_lines=‘warn’ 跳过异常数据3

Python进行JSON和Excel文件转换处理指南

《Python进行JSON和Excel文件转换处理指南》在数据交换与系统集成中,JSON与Excel是两种极为常见的数据格式,本文将介绍如何使用Python实现将JSON转换为格式化的Excel文件,... 目录将 jsON 导入为格式化 Excel将 Excel 导出为结构化 JSON处理嵌套 JSON:

解决RocketMQ的幂等性问题

《解决RocketMQ的幂等性问题》重复消费因调用链路长、消息发送超时或消费者故障导致,通过生产者消息查询、Redis缓存及消费者唯一主键可以确保幂等性,避免重复处理,本文主要介绍了解决RocketM... 目录造成重复消费的原因解决方法生产者端消费者端代码实现造成重复消费的原因当系统的调用链路比较长的时