【踩坑总结】解决pycharm下载依赖一直失败的问题

目录

    • 前言
    • 正文
      • 问题复现
      • 问题本质
      • 解决方案
      • 补充总结
        • 检查是否安装成功
        • 下载的依赖存在哪
    • 总结

前言

pycharm下载依赖失败这个问题对于我来说已经是个老生常谈的问题,与之共交手三次。

首次交锋是在大二利用 树莓派 做图像采集传输时,在树莓派的ubantu上使用python,首次接触python,环境配的痛苦不堪,也没有学到什么,整体不太成功。

第二次与之会面是在 vmware的 centos7虚拟机 中,同样需要在pycharm中配置一些python常用的库,但同样因为时间紧,对linux系统不够熟悉,最终拆东墙补西墙,勉强配置出来,但同样没有本质的收获。

终于,随着考研结束,我开始考虑毕设的问题,由于涉及 yolov5做深度学习,我不得不再次面对这个问题。但!!事不过三,这一次我开展了详细的研究,终于了解到了pycharm下载失败的本质,并找到了相对万能的解决方法。

正文

问题复现

通常情况下,使用pycharm的我们随手百度 “如何下载依赖”,大多数攻略都会告诉我们使用pycharm的内置下载:先更换国内的镜像仓库,然后搜索下载。

就像这张图。

但结果总不尽如人意,一些比较简单的依赖或许会下载成功,但大多数下载都会面临这样的情况。(这张图是别人的,因为我是配置完成后写的博文)

这个失败让人摸不着头脑,你或许会跟着报错栏的建议,使用相应的命令继续尝试,但成功率却很随机,有些时候可以成功,有些时候会带领你走向一个新的坑,产生更多的问题。(亲身体会

问题本质

在拜读了无数篇 大佬(对我有所帮助)和瘪三(指文章胡言乱语偷窃他人成功的作者)的文章后,我终于有所启发,发现了一条至关重要的法则。

python中,各个依赖之间的版本对应关系十分重要,而pycharm通常情况下都会为你选择最新版本的依赖

可能有点难理解,我们从两方面考虑,
第一点就是你实际业务所需要的依赖对版本的要求;第二点就是各个依赖之间的版本要求。

举个例子:
你的python是3.11,你需要下载三个依赖:A,B,C

pythonA (最新版本2.1.0)B(最新版本0.15.1)C(最新版本2.3.0)
此时业务所需的正确依赖关系3.1~3.9小于等于2.0.0小于等于0.14.4无要求
可能的错误配置13.112.0.00.14.42.3.0
可能的错误配置23.82.1.00.15.12.3.0
正确配置3.82.0.00.14.42.3.0

如上所示,有时候选择最新版本其实并不一定是件好事,但是,仅仅把所有版本都控制在 业务所需的合法范围 就万事大吉了?

当然不是,因为有些 依赖之间 还有版本要求,接着上面的例子,此时你需要下载一个新的依赖 D,要求关系如下表,那么在这个时候刚刚正确的配置现在还正确吗?

显然出问题了,刚刚合法的A和B因为D的限制,不得不改动版本。并且由于A的限制,python的版本也受到了制约。

pythonA (最新版本2.1.0)B(最新版本0.15.1)C(最新版本2.3.0)D(最新版本1.15.0)
此时业务所需的正确依赖关系3.1~3.9小于等于2.0.0小于等于0.14.4无要求无要求
依赖间的版本要求无要求要求python必须小于3.7无要求无要求需要A的版本小于等于1.9.0B的版本小于等于0.13.0
刚刚的正确配置 3.8 2.0.00.14.42.3.0

因此,此时此刻,正确的版本应该是:

pythonA (最新版本2.1.0)B(最新版本0.15.1)C(最新版本2.3.0)D(最新版本1.15.0)
刚刚的正确配置3.71.9.00.13.02.3.01.15.0

好了,到这里,原理就很清楚了,pycharm能够下载成功的情况就是依赖关系简单或者正好符合所有要求。
下载失败要么就是缺依赖(就像你腿还没长出来,我就要你跑步),要么就是版本冲突。

解决方案

说到这里,反应再慢的人也应该知道该怎么做了,去依赖的官网,或者去百度“XX与XX之间的版本关系”,查到正确的版本,然后下载。

安装提供两种思路:
①.命令行直接下载,简单快捷【极大多数依赖都可以解决】

pip install XXX(你要下载的依赖名称)==x.x.x(你需要的版本号) -i .......(你所使用的国内镜像仓库)

举例:

pip install torch==1.10.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

②.从仓库里下载whl文件,本地安装
如果你真的运气很差,网络巨慢,换了很多国内仓库依然要下几个小时,那么可以考虑这个方法,去任意一个国内仓库里直接找到你要的资源。

举例:去清华镜像站寻找 torch.

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple


然后根据你的操作系统,版本,需求找到你需要的来下载。

这种方式之所以下载速度更快是因为可以使用第三方工具抓取下载,对比一下下载速度(例如 IDM ,不懂的自行百度)

然后打开cmd,进入你刚刚下载好的文件的目录
开始安装即可

pip install torch-1.11.0-cp310-cp310-win_amd64.whl

补充总结

检查是否安装成功

pip list

下载的依赖存在哪

储存在你python的安装目录,如图

前面可能不同,主要找 Lib和site-packages

总结

通过本次探索,终于从本质上解决了这个问题并起到了举一反三的作用,特此记录。

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