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一、写在前面的故事

今天我发现了一件很神奇的事情：一位很漂亮的美女公务员，坐在一台没有外网的电脑面前，优雅地敲着Python代码，而这台电脑装的还是32位win7这种老古董系统。凑近一看，竟然是用pandas第三方库处理着自己的工作表格。。。没有外网，系统渣渣，她是怎么在上面搭起Python开发环境的？如何安装pandas库的？还如此聪明，如此优雅，如此。。。美。。。

以下将以美女公务员的计算机环境为例，详细讲解如何脱机搭建Python开发环境并且安装pandas库。

二、离线安装Python

访问Python官方网站：www.python.org/downloads/，下载适合你操作系统的Python安装包。那怎么才知道适不适合呢？比如最新的Windows版的Python 3.12.0有32位和64位两种CPU架构安装包，适用于win7以上版本的Windows：

这里下载的是Python 3.8.10中的32位安装包，更高版本已经不兼容win7了。

安装时记得勾选Add Python 3.8 to PATH选项。

安装完毕后，可以命令行执行查看Python和pip的版本。

三、离线更新pip

pip是Python包管理工具，该工具提供了对Python包的查找、下载、安装、卸载的功能。当然，如果离线状态，那就没法查找和下载了，但是可以安装和卸载Python包（whl格式文件）。Python3.4及以后版本是自带pip的，而Python3.3及以前的版本需要手动安装pip。

前面已经知道了Python 3.8.10自带了pip 21.1.1。需要升级pip到最新版本，因为如果pip的版本太旧，可能很多Python包都无法安装。

访问Pypi官方网站：pypi.org/，搜索下载最新版pip的whl文件：pip-23.3.1-py3-none-any.whl（如何找到兼容版本的Python第三方库后面有讲），使用以下命令安装。

python -m pip install --upgrade pip-23.3.1-py3-none-any.whl

四、离线安装第三方库

首先，应当查看当前环境（包括Python版本，操作系统版本，CPU架构等）的compatible tags。使用以下命令可查看：

pip debug --verbose

然后，访问Pypi官方网站：pypi.org/，搜索下载能够兼容当前环境的pandas库的whl文件，whl名必须得包含compatible tags中的其中一个tag。比如pandas-2.0.3-cp38-cp38-win32.whl包含了cp38-cp38-win32。

最后，使用以下命令进行安装pandas

pip install pandas-2.0.3-cp38-cp38-win32.whl

这里发现安装并没有成功，这是因为缺少python_dateutil依赖库，需要先安2.8.2或以上版本的python_dateutil依赖库，可使用以上方法找到对应的whl文件并安装。安装过程依次提示缺少six>=1.5、python_dateutil>=2.8.2、pytz>=2020.1、tzdata>=2022.1、numpy>=1.20.3依赖库，依次安装完这5个依赖库后，就可以成功安装pandas库了。

如何快速判断依赖库

这里大家应该发现一个问题：上面的安装过程中，不能一次性知道所有缺少的依赖库分别是什么，得尝试一次安装才能下载一个依赖库，特别不方便。这里提供两种方法，以便大家在安装Python库前就可以知道其所有的依赖库。

• 联网状态下安装一次Python库，安装日志中有其所有的依赖库信息。

• 联网状态下安装pipdeptree库，使用以下命令查看。

pipdeptree --warn silence -p pandas

五、脱机玩转Python

到这里，Python环境就支棱起来了，pandas库也安装了，写段Python代码耍一耍：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame对象
df = pd.DataFrame(columns = ['平台','名称'])

# 定义要插入的数据
rows =[{'平台':'微信公众号', '名称':'愤怒的it男'},
      {'平台':'CSDN', '名称':'愤怒的it男'},
      {'平台':'知乎', '名称':'愤怒的it男'}]
for r in rows:
    df.loc[df.shape[0]] = r
print(df)

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