pip(3) install，完美解决 externally-managed-environment

前言

现象

在 Manjaro 22、Ubuntu 23.04、Fedora 38 等最新的linux发行版中运行pip install时，通常会收到一个错误提示：error: externally-managed-environment，即“外部管理环境”错误，但这不是一个 bug。

如果您想阅读，这是完整的错误信息：

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$ sudo pip3 install please-cli
error: externally-managed-environment

× This environment is externally managed
╰─> To install Python packages system-wide, try 'pacman -S
    python-xyz', where xyz is the package you are trying to
    install.
    
    If you wish to install a non-Arch-packaged Python package,
    create a virtual environment using 'python -m venv path/to/venv'.
    Then use path/to/venv/bin/python and path/to/venv/bin/pip.
    
    If you wish to install a non-Arch packaged Python application,
    it may be easiest to use 'pipx install xyz', which will manage a
    virtual environment for you. Make sure you have python-pipx
    installed via pacman.

note: If you believe this is a mistake, please contact your Python installation or OS distribution provider. You can override this, at the risk of breaking your Python installation or OS, by passing --break-system-packages.
hint: See PEP 668 for the detailed specification.

背后的原因

“外部管理环境”错误背后的原因：Manjaro 22、Ubuntu 23.04、Fedora 38 以及其他的最新发行版中，正在使用 Python 包来实现此增强功能。

这个更新是为了避免「操作系统包管理器 (如pacman、yum、apt) 和 pip 等特定于 Python 的包管理工具之间的冲突」。

这些冲突包括 Python 级 API 不兼容和文件所有权冲突。

更多详情可以在官方查看：

PEP 668 – Python base environments

Python 增强提案 (PEP)

peps.python.org

解决方案

方案一、(粗暴) 去掉这个提示

强制删除此警告，回归到熟悉的操作。

将 “x” 替换为实际版本。

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sudo mv /usr/lib/python3.x/EXTERNALLY-MANAGED /usr/lib/python3.x/EXTERNALLY-MANAGED.bk

和之前一样，现在您可以直接运行 pip(3) install package_name 命令来安装python模块。

方案二、(推荐) 使用pipx

您在上面看到的涉及手动工作。Pipx 使其自动化。

它会自动为您安装的每个应用程序创建一个新的虚拟环境。不仅。它还在 中创建指向它的链接.local/bin。这样，安装该软件包的用户就可以从命令行中的任何位置运行它。

我想这就是大多数桌面 Linux 用户想要的。

使用以下命令在 Ubuntu 上安装 pipx：

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sudo apt install pipx

它可能会安装大量的依赖项：

现在将其添加到 PATH 中，以便您可以从任何地方运行。

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pipx ensurepath

现在我们可以使用 Pipx 而不是 Pip 安装 Python 包：

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pipx install package_name

这个是一个例子：

方案三、(高阶) 使用venv

如果您是开发人员，

在运行或构建py文件时遇到如下图 ModuleNotFoundError: No module named 'xxx' 的错误，

推荐切换为该方案，即使用Python虚拟环境。

借助虚拟环境，您可以使用不同版本的包依赖项和Python。这样，您就可以避免包之间的任何冲突。

这种方法适合从事Python项目的软件开发人员和程序员。

安装 venv

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sudo apt install python3-venv

#或

sudo apt install python3.11-venv

生成一个Python虚拟环境

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mkdir -p $HOME/.env && python3 -m venv $HOME/.env/project_name

现在，您将看到一个.env在您的主目录中，并且在 .env 中，您将拥有项目目录。

每个虚拟环境项目目录中都会有自己的 Python 和 Pip 副本。

安装模块，如 algoliasearch

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$HOME/.env/project_name/bin/python -m pip install --upgrade pip
$HOME/.env/project_name/bin/python -m pip install algoliasearch

用新的虚拟环境执行py文件

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source $HOME/.env/project_name/bin/activate
$HOME/.env/project_name/bin/python ./demo.py

这只是 Python 虚拟环境的一个简短示例。如果您想了解更多信息，这里有一份详细指南。

Python Virtual Environments

在本教程中，您将学习如何使用 Python 虚拟环境来管理 Python 项目。您还将深入了解使用 venv 模块构建的虚拟环境的结构，以及使用虚拟环境背后的原因环境背后的原因。

realpython.com

方案四、(其他) 使用原生包

据我所知，Pip 提供了一种安装 Python 包的舒适方法。然而，一些Python应用程序也打包为APT或其他本机包。在您的发行版存储库中搜索它并从那里安装它（如果可用）。

例如，我试图安装 WoeUSB-ng。如果我使用 Arch Linux，AUR 也提供相同的软件包。

方案五、(比较推荐) 使用 Conda

Conda 安装

Anaconda: https://www.anaconda.com/docs/getting-started/anaconda/install

Miniconda: https://www.anaconda.com/docs/getting-started/miniconda/install

Python 环境管理：venv vs. Conda 深度对比

在 Python 开发中，选择合适的隔离环境是避免“在我电脑上能跑，在你那里报错”的关键。以下是 venv 与 conda 的核心区别：

1. 核心差异对比表

2. 深入理解：你应该选哪一个？

场景 A：选择 venv (Python 原生管家)

如果你是一名 Web 开发者 或编写 自动化脚本 的工程师，venv 是首选。

• 优点：纯净、轻量、无额外依赖。
• 适用：Django/Flask 后端开发、纯 Python 工具库。
• 常用命令：

  1 2	python3 -m venv myenv # 创建环境 source myenv/bin/activate # 激活环境

场景 B：选择 Conda (全能管家)

如果你是 数据科学家 或 AI/机器学习 工程师，conda 是刚需。

• 优点：它能帮你解决 NumPy、PyTorch 等库背后复杂的 C++/CUDA 依赖问题，不需要你手动去折腾系统驱动或编译器。
• 适用：深度学习、科学计算、多 Python 版本切换。
• 常用命令：

  1 2	conda create -n myenv python=3.10 # 创建指定 Python 版本环境 conda activate myenv # 激活环境

3. 黄金法则 (Best Practice)

“能用 conda 解决的，先用 conda；conda 找不到的包，再在 conda 环境里用 pip。"

在 Conda 环境中运行 pip install 是完全安全的，这样可以结合 Conda 对底层环境的控制力和 PyPI (pip) 极其丰富的包生态。

结论

Pip 是一个在系统上获取 Python 包的好工具。个人认为它始终是为 Python 程序员设计的，而不是为最终用户设计的。显然它不能用作原生发行包的替代品，Python 开发人员已经明确表示了这一点。

当然最新的改动的好处是，程序员和最终用户都有替代方案。

希望本文可以帮助您理解并克服 Linux 中 Pip 的外部管理环境错误。

如果您有疑问或建议，欢迎留言交流。

在 Linux 中安装和使用 pipx

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