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pip の小技集

2022/12/08に公開約1,900字

はじめに

内容

初級

% pip install {library}=={version}
% pip install {library}>{version}
% pip install --upgrade {library}

% pip install -r requirements.txt
% pip freeze

初球については簡単なものばかりなので、説明は割愛します。

中級

% yes | pip install {library}
% pip show {library} 

yes | pip install {library}

yesコマンドはずっとyesを返すコマンドです。

ライブラリのインストールにおいて、追加で何かを入れますか?(yes/no)みたいな質問が来た時に、パイプでyesが常に送られるので自動で全てinstallしてくれます。

絶対に壊してはいけない環境ではオススメしませんが、冒頭で述べた注意喚起した通り、pip installの処理は任意の仮想環境で行ってください。

pip show {library}

install済みのライブラリの情報(具体的にはversion、インストール場所、説明、互換性など)が表示されます。

以下例です。

% pip show numpy
Name: numpy
Version: 1.19.5
Summary: NumPy is the fundamental package for array computing with Python.
Home-page: https://www.numpy.org
Author: Travis E. Oliphant et al.
Author-email:
License: BSD
Location: # ここは隠します。
Requires:
Required-by: albumentations, altair, AnalysisDataLink, ase, astropy, BindsNET, Bottleneck, bqplot, category-encoders, chainer, chex, cleverhans, clusteval, colourmap, d3blocks, d3graph, d3heatmap, dgl, diffusers, dm-env, dm-haiku, folium, gokart, gym, h5py, hummingbird-ml, ImageHash, imageio, ipydatawidgets, ipyvolume, ismember, jax, jaxlib, Keras, Keras-Preprocessing, koalas, lightgbm, matplotlib, missingno, mnist, multiwrapper, namedivider-python, netsci, nibabel, nilearn, numba, onnx, onnxconverter-common, opencv-python, opencv-python-headless, opt-einsum, pandas, pandas-profiling, patsy, phik, pyarrow, pydeck, pyerfa, PyHessian, python-louvain, pythreejs, PyWavelets, rlax, scikit-image, scikit-learn, scipy, seaborn, smopy, statsmodels, streamlit, tensor-sensor, tensorboard, tensorboardX, tensorflow, tensorflow-probability, tifffile, torch-geometric, torchvision, transformers, vaex-core, visions, xarray, xgboost, yfinance
`
Requiresは依存ライブラリ、Required-byは依存されているライブラリがわかります。

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