Python离线断网情况下安装numpy、pandas
联网情况下在命令终端CMD中输入pip install numpy
即可自动安装,pandas和matplotlib同理一样方法进行自动安装。
但是呢,集团服务器都是不通外网的.因为pip是行不通只能通过离线安装(今天一位同事折腾一天都没部署上去..只能这边写个教程告诉他们了...)
PS : 环境服务器上已经安装了Python
1、输入python命令查看本地Python版本。
python -V
(base) [python_dev@mdw60 ~]$ python -V
Python 3.8.5
可以看到服务器中的Python版本是3.8.5。
且检查一下服务器系统版本及其位数
uname -a
和cat /etc/redhat-release
(base) [python_dev@mdw60 ~]$ uname -a
Linux mdw60 3.10.0-862.el7.x86_64 #1 SMP Fri Apr 20 16:44:24 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
(base) [python_dev@mdw60 ~]$ cat /etc/redhat-release
CentOS Linux release 7.5.1804 (Core)
(base) [python_dev@mdw60 ~]$
可以看出系统是Centos 7.5 + 64位
2.开始离线安装numpy、pandas
这在着下载:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pandas
或者fq了的可以在这查询下载:https://pypi.org/project (推荐使用这个...)
安装顺序:
安装Pandas所需的包有:numpy, dateutil, pytz, setuptools
,这些也都需要下载。
其中安装python_dateutil
还需要提前安装six
包:
- numpy
- pytz
- setuptools
- six
- python_dateutil
- pandas
清单如下:
numpy-1.21.4-cp38-cp38-manylinux_2_12_x86_64.manylinux2010_x86_64.whl
pandas-1.3.4-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
python_dateutil-2.8.2-py2.py3-none-any.whl
pytz-2021.3.tar.gz
setuptools-58.5.3.tar.gz
six-1.16.0.tar.gz
3.测试是否安装成功:
使用pip list
查看列表:
(base) [python_dev@mdw60 pandas]$ pip list
Package Version
---------------------- -------------------
bcrypt 3.2.0
brotlipy 0.7.0
certifi 2020.6.20
cffi 1.14.3
chardet 3.0.4
conda 4.9.2
conda-package-handling 1.7.2
cryptography 3.2.1
idna 2.10
numpy 1.21.4
pandas 1.3.4
paramiko 2.7.2
pip 20.2.4
prettytable 2.1.0
psycopg2-binary 2.8.6
pycosat 0.6.3
pycparser 2.20
PyMySQL 1.0.2
PyNaCl 1.4.0
pyOpenSSL 19.1.0
PySocks 1.7.1
python-dateutil 2.8.2
pytz 2021.3
requests 2.22.0
ruamel-yaml 0.15.87
setuptools 50.3.1.post20201107
six 1.15.0
tqdm 4.51.0
urllib3 1.25.11
wcwidth 0.2.5
wheel 0.35.1
(base) [python_dev@mdw60 pandas]$
或者启动python:python
import pandas as pds
没提示出错,安装成功,如:
(base) [python_dev@mdw60 pandas]$ python
Python 3.8.5 (default, Sep 4 2020, 07:30:14)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pandas as pds
>>>