Python3是否预装PIP？PIP对Python编程及机器学习重要吗？

Python 3是否默认预装PIP，是否需要手动安装 #

从Python 3.4 正式版本开始，Python官方提供的全平台标准安装包已经默认内置PIP，只要安装时没有手动取消相关选项，安装完Python3就能直接使用PIP，不需要额外手动安装。

以下几种特殊场景可能需要手动补装PIP：

• Linux发行版的最小化安装环境：不少Linux发行版会把PIP从系统自带Python3的默认组件里拆分出来作为独立软件包，这种场景直接用系统包管理器安装对应PIP包即可，比如Debian/Ubuntu系执行sudo apt install python3-pip，RHEL/CentOS系执行sudo dnf install python3-pip。
• 安装时手动取消了PIP安装选项：Windows、macOS的官方安装向导提供了是否安装PIP的可选项，如果当时取消了勾选，可以直接调用Python内置的ensurepip模块补装，执行命令python3 -m ensurepip --upgrade即可完成安装。
• 源码编译Python3时未开启对应选项：如果是自行拉取源码编译安装Python3，缺少相关依赖或者未开启PIP编译选项的话也不会自带PIP，同样可以用上面的ensurepip命令补装。

日常使用建议定期升级PIP到最新版本，避免老版本依赖解析逻辑落后导致的安装报错问题，升级命令为python3 -m pip install --upgrade pip。

PIP对于Python编程、机器学习开发是否属于重要必备工具 #

答案是肯定的，PIP是Python开发生态里绝对的核心必备工具。

• Python标准库仅提供了基础通用能力，绝大多数实际开发场景都需要依赖第三方开源库，PIP是Python官方指定的标准包管理工具，第三方包的安装、卸载、版本升级、依赖冲突排查都要通过PIP完成，是连接开发者和Python海量开源生态的核心入口。
• 机器学习开发场景对PIP的依赖程度更高：NumPy、Pandas、Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow、Matplotlib等所有常用的数据处理、模型训练、可视化相关框架，全部可以通过PIP直接安装。哪怕你使用Conda等第三方环境管理工具，底层也经常会调用PIP完成包的拉取和安装操作。
• 如果需要自己开发、发布Python开源工具包，PIP对应的工具链也是打包、分发流程里必不可少的组成部分。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mohammed Adnan