1. Uso de PIP (recomendado):
* sin un entorno virtual: Esto instala el paquete a nivel mundial, lo que puede causar conflictos. Evite esto si es posible.
`` `Bash
PIP install
`` `` ``
Reemplace `
* dentro de un entorno virtual: Esta es la mejor práctica. Mantiene las dependencias de su proyecto aisladas.
1. Crear un entorno virtual: (Elija un método)
* Venv (Python 3.3+):
`` `Bash
python3 -m venv .venv # crea un entorno virtual en una carpeta llamada '.Venv'
`` `` ``
* virtualEnv (requiere instalación): `pip instalar virtualenv` entonces
`` `Bash
virtualenv .venv
`` `` ``
2. Active el entorno virtual:
* Linux/MacOS:
`` `Bash
fuente .venv/bin/activar
`` `` ``
* Windows:
`` `Bash
.venv \ scripts \ activar
`` `` ``
3. Instale el paquete:
`` `Bash
PIP install
`` `` ``
2. Uso de conda (si está usando Anaconda o Miniconda):
Conda es un paquete y gerente de medio ambiente que a menudo se prefiere para proyectos de ciencia de datos.
* Crear un entorno de condena (recomendado):
`` `Bash
conda crea -n
`` `` ``
* Active el entorno de conda:
`` `Bash
conda activa
`` `` ``
* Instale el paquete:
`` `Bash
CondA install
`` `O si el paquete no está en los canales predeterminados de Conda, es posible que necesite` Conda instalación -c
Consideraciones importantes:
* Especifique versiones: Para obtener más control, puede especificar la versión del paquete:`Pip Install
* Archivo de requisitos: Para entornos reproducibles, enumere sus dependencias en un archivo `requisitos.txt`. Cúbrelo con:`Pip Freeze> Requect.txt`. Luego, instale todos los paquetes de este archivo con:`Pip Install -r requisitos.txt`.
* Paquetes de actualización: Use `Pip Install - -Upgrade
Recuerde reemplazar `