从本地目录中安装 Python 包

在开发 Python 应用或者完成机器学习任务时，通常使用 pip install -r requirements.txt 安装第三方包。但是，当代码在生产环境中运行前，才去安装依赖包，会产生一些问题。比如安装时间长的问题：从官方PyPI服务器或者国内镜像安装依赖包时，网速不够快。对于一些大型包，尤其是机器学习使用的包，可能耗费几分钟或者几十分钟的时间。

参考应用开发的模式，可以将打包和运行解耦。在部署之前，将代码及其依赖打包成本地文件，在运行期间从本地文件中安装或者提取依赖。

结合笔者的实践经验，目前有以下方法：

1. 使用 virtualenv 创建虚拟环境并安装依赖软件包，然后将虚拟环境中的软件包合并打包，上传到服务器。在运行代码时，通过修改 PYTHONPATH 环境变量或者 sys.path 改变软件包的加载路径。

2. 使用 wheel 将软件包下载为 whl 文件，上传到服务器的某个目录。在服务器上，从这个目录中安装软件包（而不是从 PyPI服务器）。

打包虚拟环境中的依赖包，上传并解压到服务器 🔗

当服务器无法运行Shell脚本，只能运行 Python 文件时，可采用这种方法。思路如下，待验证：

1. 将依赖包安装到虚拟环境，比如 venv/。
2. 将 venv/ 目录压缩，上传到服务器，然后解压。
3. 将 venv/lib/python3.9/site-packages 添加到 PYTHONPATH环境变量或者 sys.path 中。此时即可引用依赖包。

下载依赖包到本地，上传并安装到服务器 🔗

下载依赖包 🔗

首先安装 wheel：

pip install wheel

将依赖下载到本地可使用如下命令，其中 -w 参数指定将依赖包下载到 packages 目录：

pip wheel -r requirements.txt -w packages

运行成功后，就会看到 packages 目录里出现了 requirements.txt 中定义的依赖包及其依赖包。这些依赖包文件的后缀为 .whl。

安装依赖包 🔗

将依赖包上传到服务器后，执行以下命令，即可从本地目录安装（此处为 ./packages 目录）：

pip install --no-index --find-links=./packages -r requirements.txt