如何在不使用pip和conda的情况下手动安装SpaCy模块

1 前置依赖检查 #

• 先确保本地已经安装适配版本的Python（3.7及以上版本适配目前主流SpaCy版本）、C++编译工具链（Windows下可装Visual Studio生成工具，macOS装Xcode命令行工具，Linux装build-essential包）
• 提前手动安装SpaCy的依赖包：numpy、murmurhash、cymem、preshed、thinc、blis、wasabi、srsly、catalogue、typer、pathy、pydantic、requests、tqdm，以上依赖如果也无法通过包管理器安装，可同样按照后续源码安装步骤操作。

2 核心库源码下载与安装 #

• 到SpaCy的GitHub代码仓库页面下载对应版本的源码压缩包，优先选择稳定版的Release tag版本，避免开发版的兼容性问题，下载后解压到本地任意目录
• 打开终端，进入解压后的根目录（该目录下存在setup.py文件）
• 执行安装命令：python setup.py install
• 等待编译安装完成后，执行pip show spacy验证是否安装成功，能正常输出版本信息即说明核心库安装完成。

3 配套语言模型的手动安装 #

SpaCy核心库安装完成后需要搭配对应版本的语言模型才能正常使用，手动安装步骤如下：

• 下载与已安装SpaCy版本完全匹配的模型压缩包，注意模型主版本号必须和SpaCy核心库版本完全一致，否则会出现加载报错
• 下载完成后不需要解压，直接在终端执行安装命令：pip install 本地模型压缩包的完整绝对路径
• 安装完成后可执行以下代码验证整体安装是否生效：

import spacy
# 括号内替换为你实际安装的模型名称
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("Test install result")
print(doc)

运行无报错即说明整体安装完成。

常见问题排查 #

• 编译安装失败：检查C++编译工具链是否安装完整，本地Python版本是否和你下载的SpaCy版本适配
• 模型加载失败：核对模型版本和SpaCy核心库版本是否完全匹配，可查看模型包的文件名确认版本对应关系

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pb.