pip кэширует загруженные пакеты. Убедитесь, что кэш не отключен и настроен правильно.pip install --upgrade pip: Обновление pip до последней версии может повысить его эффективность.requirements.txt: Зафиксированные версии (с помощью == или ~=) позволяют избежать ненужного поиска совместимых версий.pip compile (из pip-tools): Создает файл requirements.txt с точными версиями всех зависимостей, включая транзитивные.pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --jobs): Ускоряет загрузку пакетов, если позволяет сетевое соединение. Например: pip install --jobs 4 -r requirements.txt.Для оптимизации времени установки пакетов с помощью pip в больших проектах можно использовать несколько стратегий:
Виртуальные окружения (venv, virtualenv, conda) позволяют изолировать зависимости каждого проекта. Это предотвращает конфликты версий и ускоряет установку, так как pip не нужно искать пакеты в глобальной установке Python. Всегда создавайте виртуальное окружение для каждого проекта.
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
.venv\Scripts\activate # Windows
pip автоматически кеширует скачанные пакеты. Убедитесь, что у вас достаточно места на диске для кеша. Расположение кеша можно настроить с помощью переменной окружения PIP_CACHE_DIR.
pip использует кеш по умолчанию, если не указан флаг --no-cache-dir.
pip с флагом --no-index и указанием --find-links:
Если у вас есть локальный репозиторий пакетов (например, Nexus, Artifactory, devpi) или набор скачанных колес (wheels), pip может устанавливать пакеты непосредственно из них, минуя PyPI.
pip install --no-index --find-links=./wheels -r requirements.txt
Установка колес (wheels) обычно быстрее, чем установка из исходного кода (sdist), так как они уже скомпилированы. Убедитесь, что для ваших зависимостей доступны колеса, особенно для библиотек, требующих компиляции (например, NumPy, SciPy).
Вы можете создавать wheels для ваших собственных пакетов и размещать их в репозитории.
python -m pip wheel -r requirements.txt --wheel-dir ./wheels
requirements.txt:
Избегайте использования широких диапазонов версий (например, package>=1.0) в requirements.txt. Указывайте конкретные версии (например, package==1.2.3), чтобы pip не приходилось перебирать множество версий при разрешении зависимостей. Это особенно важно для больших проектов с множеством зависимостей.
pip-compile из pip-tools):
pip-tools помогает управлять зависимостями в проекте. pip-compile берет ваш requirements.in (где указаны высокоуровневые зависимости) и генерирует requirements.txt с точными версиями и транзитивными зависимостями. Это обеспечивает воспроизводимость сборки и ускоряет установку.
pip install pip-tools
pip-compile requirements.in
pip-sync
pip install --parallel <N>):
Начиная с pip 20.3, можно использовать флаг --parallel <N> для параллельной загрузки и установки пакетов. <N> - это количество параллельных процессов. Это может значительно ускорить установку при наличии большого количества зависимостей. Осторожно используйте этот флаг, т.к. порядок установки может быть непредсказуем.
pip install --parallel 4 -r requirements.txt
Убедитесь, что у вас быстрое и стабильное интернет-соединение. Использование локального зеркала PyPI (если это разрешено вашей организацией) также может значительно ускорить загрузку пакетов.
Сборка артефактов (например, пакетов wheel) в Docker-контейнере позволяет создать воспроизводимую среду сборки. Затем эти артефакты можно использовать для развертывания, избегая повторной установки зависимостей.
Выбор оптимальной стратегии зависит от размера проекта, сложности зависимостей и инфраструктуры.