日常python使用过程中，免不了要安装各种包，可以使用Anaconda和Conda之类工具去维护，由于先入为主养成的习惯，博主一直使用pip轻量级工具（python默认安装后自带）。
详细的命令，此处就不赘述了，可以直接敲pip -h看子命令，或进一步看子命令的帮助（比如pip install -h）。本文只对日常高频使用中常见问题作为梳理：
1、国内源管理
官方国外源有时网络原因登不上报错，需要连国内源（比如清华大学、豆瓣，见附录一）。一种是每次敲pip命令时带上，比如：pip install -U pandas -i http://pypi.douban.com/simple/。但每次打开命令行敲有点太麻烦，更方便的方法，直接记录到配置文件中（比如%APPDATA%\pip\pip.ini，见附录二）。具体的配置信息也可以敲命令pip config list进行展示
2、安装包版本
一方面pip自身会对包之间依赖关系进行校验，比如某个包需要依赖pandas，且要求的版本为pandas<2.0,>=0.23.0（即在0.23.0到2.0之间的版本）。
那么问题来了，具体在当前镜像源上，有哪些版本可以供安装呢？可以直接敲pip install -U pandas==展示出来，执行会报错，但会把版本清单给列出来。然后找一个满足条件的版本，填写完整再执行一般即可，比如pip install -U pandas==1.5.3。
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement pandas== (from versions: 0.1, 0.2, 0.3.0, 0.4.0, 0.4.1, 0.4.2, 0.4.3, 0.5.0, 0.6.0, 0.6.1, 0.7.0, 0.7.1, 0.7.2, 0.7.3, 0.8.0, 0.8.1, 0.9.0, 0.9.1, 0.10.0, 0.10.1, 0.11.0, 0.12.0, 0.13.0, 0.13.1, 0.14.0, 0.14.1, 0.15.0, 0.15.1, 0.15.2, 0.16.0, 0.16.1, 0.16.2, 0.17.0, 0.17.1, 0.18.0, 0.18.1, 0.19.0, 0.19.1, 0.19.2, 0.20.0, 0.20.1, 0.20.2, 0.20.3, 0.21.0, 0.21.1, 0.22.0, 0.23.0, 0.23.1, 0.23.2, 0.23.3, 0.23.4, 0.24.0, 0.24.1, 0.24.2, 0.25.0, 0.25.1, 0.25.2, 0.25.3, 1.0.0, 1.0.1, 1.0.2, 1.0.3, 1.0.4, 1.0.5, 1.1.0, 1.1.1, 1.1.2, 1.1.3, 1.1.4, 1.1.5, 1.2.0, 1.2.1, 1.2.2, 1.2.3, 1.2.4, 1.2.5, 1.3.0, 1.3.1, 1.3.2, 1.3.3, 1.3.4, 1.3.5, 1.4.0rc0, 1.4.0, 1.4.1, 1.4.2, 1.4.3, 1.4.4, 1.5.0rc0, 1.5.0, 1.5.1, 1.5.2, 1.5.3, 2.0.0rc0, 2.0.0rc1, 2.0.0, 2.0.1)
ERROR: No matching distribution found for pandas==
附录一：国内常见python镜像源
豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ (推荐)
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
附录二：pip配置参考（转载）文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-475163.html
Python PIP 配置文件的存放位置与加载顺序_pip配置文件_ Laurence的博客-CSDN博客文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-475163.html
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