pip -V 显示pip版本
pip list 列出已经安装的包
pip show numpy 显示特定安装包的信息
pip check tensorflow 检查依赖包是否已经安装
pip hash numpy-1.19.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 计算安装包的hash值
pip install numpy 安装numpy包
pip install --upgrade tensorflow 或 pip install -U tensorflow安装最新版本tensorflow(升级)
pip install numpy==1.13.3 安装指定版本包
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow
指定从清华服务器下载tensorflow 安装包。等效于后面的配置文件中index-url设置。
pip install -r requirements.txt 根据包需求文件批量安装，常用于复现环境
【requirements.txt内容格式为】
APScheduler==2.1.2
Django==1.5.4
MySQL-Connector-Python==2.0.1
MySQL-python==1.2.3
PIL==1.1.7
South>=1.0.2
django-grappelli==2.6.3
django-pagination==1.0.7
pip install numpy-1.19.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 安装当前目录中的wheel安装包文件
卸载安装包
pip uninstall numpy 卸载(加-y参数，自动完成，不再询问y/n)
pip uninstall -r requirements.txt -y 自动卸载requirements.txt中所有包(批量卸载)
下载安装包文件
pip download numpy
下载numpy包，执行后，在当前目录中下载numpy-1.19.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
取得当前环境包列表文件
pip freeze >requirements.txt
cache缓存命令(pip安装时，会将下载的文件进行缓存，以后再次安装此包时，不必再下载。一般用于当前用户环境时。不是虚拟环境。虚拟环境会参考此缓存。)
pip cache dir
pip cache list 列出当前缓存的安装包
pip cache info 显示缓存占用磁盘大小信息
pip cache remove gym* 删除缓存中的gym开头的包
pip cache purge 删全部缓存中包
pip wheel 安装包制作命令，以后单独整理安装包制作时进一步说明
pip wheel -r requirements.txt --wheel-dir=./wheelhouse
在当前目录下的wheelhouse目录，下载requirements.txt中所有包
