Python离线安装库，依赖，依赖，还是TM的依赖

大家好，我是Ai学习的老章。

内网纯离线安装Python库，是件特别烦人的事。问题在于，当你信心满满地把一个库的.whl文件传进内网准备安装时，它会无情地告诉你缺少某个依赖。

当你费尽周折找到依赖B的whl也传进去安装，系统会告诉你，B还有一个依赖C，等你把C搞定，它可能还有依赖D、E、F...

这个过程就像俄罗斯套娃，一层又一层，永无止境。你来来回回在外网下载、往内网传输，一整天就耗在这上面了，心态爆炸。

比如我要安装openai、unsloth的库，它们每个依赖都打几十个，vllm的库，依赖100多个Python库。。。

那么，有没有一劳永逸的办法？

当然有！核心思想就是：在外网环境，一次性把目标库和它所有的“子子孙孙”依赖项全部下载下来！

终极解决方案：pip download

pip 不仅能 install，还有一个神器命令叫 download。它能只下载不安装，并且把所有依赖项都给你扒下来。

第一步：在外网机器上准备

找一台可以上网的电脑，确保它的操作系统和Python版本和内网的生产环境尽量一致。

建议：用conda create 一个相同python版本的干净环境

这一点很重要，因为它决定了下载的whl文件是否兼容。

然后，创建一个文件夹，用来存放我们即将下载的所有库文件。比如 my_offline_packages。

mkdir my_offline_packages

第二步：执行下载命令

假设我们要在内网安装 pandas 这个库。在可以上网的电脑上，打开命令行，进入刚才创建的文件夹的上一级目录，然后运行：

pip download pandas -d ./my_offline_packages

这条命令会做几件事：

1. 解析 pandas 的所有依赖项（比如 numpy, pytz, six 等）。
2. 下载 pandas 自身的 whl 文件。
3. 下载所有依赖项的 whl 文件。
4. 所有下载的文件全部保存在 my_offline_packages 文件夹里。

执行完毕后，你会看到这个文件夹里装满了各种 whl 文件，这就是我们需要的“全家桶”。

第三步：打包传输

把 my_offline_packages 这个文件夹整个打成一个压缩包（比如 my_offline_packages.zip），然后通过U盘、内部传输工具等方式，把它搬到内网的目标服务器上，并解压。

第四步：在内网服务器上安装

这是最关键的一步。进入内网服务器的命令行，使用以下命令进行安装：

pip install --no-index --find-links=./my_offline_packages pandas

让我们拆解一下这条神仙命令：

• pip install pandas: 我们的目标还是安装pandas。
• --no-index: 核心参数！ 它的意思是告诉pip“不要去访问官方的PyPI索引（也就是不要上网）”。强制pip变成一个纯粹的离线工具。
• --find-links=./my_offline_packages: 这个参数是告诉pip，“虽然我不能上网，但是你可以在本地的 my_offline_packages 这个文件夹里查找你所需要的所有安装包”。

执行这条命令后，pip会：

1. 尝试安装 pandas。
2. 发现 pandas 需要依赖 numpy。
3. 由于有  --no-index，它不会去网上找。
4. 根据 --find-links 的指引，它在 my_offline_packages 文件夹里找到了 numpy 的whl文件，于是自动安装它。
5. 接着，它会用同样的方式，在本地文件夹里找到并安装所有其他的依赖。

整个过程行云流水，一步到位，再也没有烦人的“缺少依赖”提示了。

总结

面对Python的离线安装，不要再一个一个手动去下载依赖了。记住这个流程：

1. 外网：pip download -d
2. 传输：把整个文件夹打包带走。
3. 内网：pip install --no-index --find-links=

从此告别依赖地狱，把宝贵的时间用在真正重要的事情上。