如何安装指定旧版本Python包？解决版本匹配报错问题

针对Python3.5虚拟环境中安装matplotlib1.5.1、scipy0.19.0等旧版本包时出现的Error:could not find a version that satisfies a requirement问题，可尝试以下几种可行方式：

1. 降级pip至兼容旧包的版本 #

新版pip（20.x及以上）对旧PyPI索引的支持有限，先将pip降级到适配Python3.5的旧版本：

pip install pip==9.0.3

完成后再安装目标包：

pip install matplotlib==1.5.1 scipy==0.19.0

2. 手动下载历史版本包文件本地安装 #

找到对应包的历史版本资源，下载适配Python3.5的源码包（.tar.gz）或轮子文件（.whl），然后本地安装：

• 若下载的是源码包：

pip install ./matplotlib-1.5.1.tar.gz

• 若下载的是轮子文件（以Windows平台为例）：

pip install ./matplotlib-1.5.1-cp35-none-win_amd64.whl

注意：源码包安装需提前配置编译环境，Windows需安装VC++ Build Tools，Linux需安装gcc、python3.5-dev等依赖。

3. 使用conda安装（若可用Anaconda/Miniconda） #

conda仓库通常会保留更多旧版本包，创建并激活Python3.5的conda环境后直接安装：

conda create -n py35_env python=3.5
conda activate py35_env
conda install matplotlib=1.5.1 scipy=0.19.0

4. 从项目官方仓库的历史tag拉取源码编译安装 #

以matplotlib为例，找到对应版本的GitHub tag（如v1.5.1），克隆源码后编译安装：

git clone -b v1.5.1 https://github.com/matplotlib/matplotlib.git
cd matplotlib
python setup.py install

此方法需确保前置依赖（如numpy）的版本符合目标包要求，比如matplotlib1.5.1要求numpy>=1.6。

5. 先安装前置依赖的兼容版本 #

部分包安装失败是因为依赖的其他包版本不兼容，比如scipy0.19.0需匹配特定numpy版本，先安装兼容的前置依赖：

pip install numpy==1.11.3
pip install scipy==0.19.0

6. 用Docker模拟旧环境运行 #

若当前系统对Python3.5支持不佳，可使用Docker拉取Python3.5镜像，在容器内完成包安装和项目运行：

docker run -it --rm python:3.5 bash
# 进入容器后执行pip降级和包安装命令

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vishak Raj