如何加速pip依赖解析，解决多版本库下载耗时问题？

以下是几种实用的解决方法：

• 指定明确的包版本
  直接给scipy指定一个与你的Python版本兼容的具体版本，切断pip的版本回溯逻辑。比如针对Python3.7，可安装最高兼容的scipy版本：

  pip install scipy==1.7.3
  

  如果是安装其他依赖scipy的包，可同时添加版本约束：

  pip install 你的目标包 scipy==1.7.3
  

• 切换到旧版依赖解析器（pip 20.3+适用）
  新版pip的依赖解析器会严格校验依赖兼容性，容易出现长时间回溯。切换回旧版解析逻辑可大幅缩短耗时：

  pip install 你的目标包 --use-deprecated=legacy-resolver
  

• 改用国内PyPI镜像加速下载
  国内镜像能大幅提升包的下载速度，即使依赖解析需要尝试多个版本，也能减少等待时间：

  pip install 你的目标包 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  

  结合版本指定使用效果更佳：

  pip install scipy==1.7.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  

• 用requirements.txt锁定依赖版本
  将所有需要的包和具体版本写入requirements.txt文件，让pip直接安装无需重新解析依赖：

  scipy==1.7.3
  numpy==1.21.6
  # 添加其他所需依赖
  

  执行安装命令：

  pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  

• 升级pip到最新版本
  新版本pip对依赖解析逻辑做了性能优化，升级后可能减少不必要的版本回溯：

  pip install --upgrade pip
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ASHWIN.S