目录
- 前言
- 正文
- 问题复现
- 问题本质
- 解决方案
- 补充总结
- 检查是否安装成功
- 下载的依赖存在哪
- 总结
前言
pycharm下载依赖失败这个问题对于我来说已经是个老生常谈的问题，与之共交手三次。
首次交锋是在大二利用 树莓派 做图像采集传输时，在树莓派的ubantu上使用python，首次接触python，环境配的痛苦不堪，也没有学到什么，整体不太成功。
第二次与之会面是在 vmware的 centos7虚拟机 中，同样需要在pycharm中配置一些python常用的库，但同样因为时间紧，对linux系统不够熟悉，最终拆东墙补西墙，勉强配置出来，但同样没有本质的收获。
终于，随着考研结束，我开始考虑毕设的问题，由于涉及 yolov5做深度学习，我不得不再次面对这个问题。但！！事不过三，这一次我开展了详细的研究，终于了解到了pycharm下载失败的本质，并找到了相对万能的解决方法。
正文
问题复现
通常情况下，使用pycharm的我们随手百度 “如何下载依赖”，大多数攻略都会告诉我们使用pycharm的内置下载：先更换国内的镜像仓库，然后搜索下载。
就像这张图。
但结果总不尽如人意，一些比较简单的依赖或许会下载成功，但大多数下载都会面临这样的情况。（这张图是别人的，因为我是配置完成后写的博文）
这个失败让人摸不着头脑，你或许会跟着报错栏的建议，使用相应的命令继续尝试，但成功率却很随机，有些时候可以成功，有些时候会带领你走向一个新的坑，产生更多的问题。（亲身体会）
问题本质
在拜读了无数篇 大佬（对我有所帮助）和瘪三（指文章胡言乱语偷窃他人成功的作者）的文章后，我终于有所启发，发现了一条至关重要的法则。
python中，各个依赖之间的版本对应关系十分重要，而pycharm通常情况下都会为你选择最新版本的依赖
可能有点难理解，我们从两方面考虑，
第一点就是你实际业务所需要的依赖对版本的要求；第二点就是各个依赖之间的版本要求。
举个例子：
你的python是3.11，你需要下载三个依赖：A，B，C
| python | A （最新版本2.1.0） | B（最新版本0.15.1） | C（最新版本2.3.0） | |
|---|---|---|---|---|
| 此时业务所需的正确依赖关系 | 3.1~3.9 | 小于等于2.0.0 | 小于等于0.14.4 | 无要求 |
| 可能的错误配置1 | 3.11 | 2.0.0 | 0.14.4 | 2.3.0 |
| 可能的错误配置2 | 3.8 | 2.1.0 | 0.15.1 | 2.3.0 |
| 正确配置 | 3.8 | 2.0.0 | 0.14.4 | 2.3.0 |
如上所示，有时候选择最新版本其实并不一定是件好事，但是，仅仅把所有版本都控制在 业务所需的合法范围 就万事大吉了？
当然不是，因为有些 依赖之间 还有版本要求，接着上面的例子，此时你需要下载一个新的依赖 D，要求关系如下表，那么在这个时候刚刚正确的配置现在还正确吗？
显然出问题了，刚刚合法的A和B因为D的限制，不得不改动版本。并且由于A的限制，python的版本也受到了制约。
| python | A （最新版本2.1.0） | B（最新版本0.15.1） | C（最新版本2.3.0） | D（最新版本1.15.0） | |
|---|---|---|---|---|---|
| 此时业务所需的正确依赖关系 | 3.1~3.9 | 小于等于2.0.0 | 小于等于0.14.4 | 无要求 | 无要求 |
| 依赖间的版本要求 | 无要求 | 要求python必须小于3.7 | 无要求 | 无要求 | 需要A的版本小于等于1.9.0；B的版本小于等于0.13.0 |
| 刚刚的正确配置 | 3.8 | 2.0.0 | 0.14.4 | 2.3.0 | - |
因此，此时此刻，正确的版本应该是：
| python | A （最新版本2.1.0） | B（最新版本0.15.1） | C（最新版本2.3.0） | D（最新版本1.15.0） | |
|---|---|---|---|---|---|
| 刚刚的正确配置 | 3.7 | 1.9.0 | 0.13.0 | 2.3.0 | 1.15.0 |
好了，到这里，原理就很清楚了，pycharm能够下载成功的情况就是依赖关系简单或者正好符合所有要求。
下载失败要么就是缺依赖（就像你腿还没长出来，我就要你跑步），要么就是版本冲突。
解决方案
说到这里，反应再慢的人也应该知道该怎么做了，去依赖的官网，或者去百度“XX与XX之间的版本关系”，查到正确的版本，然后下载。
安装提供两种思路：
①.命令行直接下载，简单快捷【极大多数依赖都可以解决】
pip install XXX(你要下载的依赖名称)==x.x.x（你需要的版本号） -i .......（你所使用的国内镜像仓库）
举例：
pip install torch==1.10.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
②.从仓库里下载whl文件，本地安装
如果你真的运气很差，网络巨慢，换了很多国内仓库依然要下几个小时，那么可以考虑这个方法，去任意一个国内仓库里直接找到你要的资源。
举例：去清华镜像站寻找 torch.
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
然后根据你的操作系统，版本，需求找到你需要的来下载。
这种方式之所以下载速度更快是因为可以使用第三方工具抓取下载，对比一下下载速度（例如 IDM ，不懂的自行百度）
然后打开cmd，进入你刚刚下载好的文件的目录
开始安装即可
pip install torch-1.11.0-cp310-cp310-win_amd64.whl
补充总结
检查是否安装成功
pip list
下载的依赖存在哪
储存在你python的安装目录，如图
前面可能不同，主要找 Lib和site-packages
总结
通过本次探索，终于从本质上解决了这个问题并起到了举一反三的作用，特此记录。
