pip：卸载 disutils 安装包
pip: uninstalling a disutils installed package
我正在尝试使用命令 pip install -U psutil 安装 psutil，这给了我错误：
Cannot uninstall 'psutil'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
这似乎是 pip 和 versions > 10 中的一个 known 问题，我理解那部分（我目前有 pip 18）。但是我刚刚发现我可以通过直接执行 pip install psutil 而不使用 Upgrade 标志来解决它。我想知道这背后是否有原因。我的初步感觉是，在第一种情况下，pip 尝试升级，它首先尝试删除包，但它不能，但在后一种情况下，它尝试直接安装，因此不会出现错误.我的问题是它是否仍然不必先删除包并安装（当不使用升级标志时），或者为什么 pip 给出带有升级标志的错误但没有它没有错误。
编辑：所以，我尝试 运行 pip install -v psutil 按照 hoefling 的建议，我得到了一大堆文本，而不是说已经满足要求，这意味着首先没有安装 psutil。我试图弄清楚这一点，这是我目前所了解的：我在 运行 中 python virtualenv 并通过 pip -U -r requirements.txt 安装它，其中 requirements.txt 包含一堆包，包括 psutil。当我删除 -U 标志时，它会跳过安装 psutil，并跳转到其他包。这就提出了另一个问题，这是否是 pip 在没有 -U 标志时的行为方式。有趣的是，当它第一次安装带有 -U 标志的软件包时，它会在主 python 安装内部而不是虚拟环境中查找，并且当 -U 标志被删除时它不会那样做并完全跳过。
在某些设置中，您在 setuptools 的正常安装位置以外的地方安装了一堆软件包，并且位于 sys.path.[=35 的正常安装位置之后=]
这些设置中最常见的可能是 Apple 预装的 Python 2.7，因此我将以它为例。即使这不是您的设置，也希望它仍然具有指导意义。
Apple 包含一个 Extras 目录（位于 /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python），其中包含 Apple 自己的工具所需的一堆第三方软件包，或者 Apple 认为您可能需要的软件包（回到 Apple 关心的时候关于提供任何平台的最佳 Python 体验）。
例如，在 macOS 10.13 上，该目录将包含 NumPy 1.8.0。
这些包都安装为 distribute-style eggs。
（一些 linux 发行版做，或者至少曾经做过类似的事情，Python 包构建为 RPM/DEB/etc。包，进入 distutils 目录，不像你通过 pip 或手动安装的东西，它进入 setuptools 目录。细节有点不同，但效果和解决方法最终是相同的。）
如果安装 pip，然后尝试 pip install -U numpy 或 pip uninstall numpy，pip 将看到 distribute 样式 numpy-1.8.0rc1-py2.7.egg-info文件并拒绝触摸它，以免破坏一切。
但是，如果你只是 pip install numpy，它只会在 setuptools、/Library/Python/2.7/site-packages 使用的标准站点包安装位置查找，在那里什么也看不到，并愉快地安装一个为您准备的现代版 NumPy。
而且，因为 /Library/Python/2.7/site-packages 在 sys,path 之前出现在 /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python 之前，新的 NumPy 将隐藏旧的 NumPy，一切都会按预期工作。
这可能会有一些问题。最值得注意的是，如果您尝试安装 Extras 本身未包含的东西，但它具有 是 包含在 Extras 中的依赖项，它可能会因神秘且难以调试而失败错误。例如，在 macOS 10.12 上，pip install pandas 会向您抛出一堆关于无法升级 dateutil 的错误，您甚至都不知道自己正在尝试这样做。您唯一可以做的就是查看 pandas 的依赖项，查看 Extras 中预安装了哪些依赖项，然后手动 pip install 隐藏所有这些依赖项的版本。
但是，在大多数情况下，它是有效的。
我正在尝试使用命令 pip install -U psutil 安装 psutil，这给了我错误：
Cannot uninstall 'psutil'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
这似乎是 pip 和 versions > 10 中的一个 known 问题，我理解那部分（我目前有 pip 18）。但是我刚刚发现我可以通过直接执行 pip install psutil 而不使用 Upgrade 标志来解决它。我想知道这背后是否有原因。我的初步感觉是，在第一种情况下，pip 尝试升级，它首先尝试删除包，但它不能，但在后一种情况下，它尝试直接安装，因此不会出现错误.我的问题是它是否仍然不必先删除包并安装（当不使用升级标志时），或者为什么 pip 给出带有升级标志的错误但没有它没有错误。
编辑：所以，我尝试 运行 pip install -v psutil 按照 hoefling 的建议，我得到了一大堆文本，而不是说已经满足要求，这意味着首先没有安装 psutil。我试图弄清楚这一点，这是我目前所了解的：我在 运行 中 python virtualenv 并通过 pip -U -r requirements.txt 安装它，其中 requirements.txt 包含一堆包，包括 psutil。当我删除 -U 标志时，它会跳过安装 psutil，并跳转到其他包。这就提出了另一个问题，这是否是 pip 在没有 -U 标志时的行为方式。有趣的是，当它第一次安装带有 -U 标志的软件包时，它会在主 python 安装内部而不是虚拟环境中查找，并且当 -U 标志被删除时它不会那样做并完全跳过。
在某些设置中，您在 setuptools 的正常安装位置以外的地方安装了一堆软件包，并且位于 sys.path.[=35 的正常安装位置之后=]
这些设置中最常见的可能是 Apple 预装的 Python 2.7，因此我将以它为例。即使这不是您的设置，也希望它仍然具有指导意义。
Apple 包含一个 Extras 目录（位于 /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python），其中包含 Apple 自己的工具所需的一堆第三方软件包，或者 Apple 认为您可能需要的软件包（回到 Apple 关心的时候关于提供任何平台的最佳 Python 体验）。
例如，在 macOS 10.13 上，该目录将包含 NumPy 1.8.0。
这些包都安装为 distribute-style eggs。
（一些 linux 发行版做，或者至少曾经做过类似的事情，Python 包构建为 RPM/DEB/etc。包，进入 distutils 目录，不像你通过 pip 或手动安装的东西，它进入 setuptools 目录。细节有点不同，但效果和解决方法最终是相同的。）
如果安装 pip，然后尝试 pip install -U numpy 或 pip uninstall numpy，pip 将看到 distribute 样式 numpy-1.8.0rc1-py2.7.egg-info文件并拒绝触摸它，以免破坏一切。
但是，如果你只是 pip install numpy，它只会在 setuptools、/Library/Python/2.7/site-packages 使用的标准站点包安装位置查找，在那里什么也看不到，并愉快地安装一个为您准备的现代版 NumPy。
而且，因为 /Library/Python/2.7/site-packages 在 sys,path 之前出现在 /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python 之前，新的 NumPy 将隐藏旧的 NumPy，一切都会按预期工作。
这可能会有一些问题。最值得注意的是，如果您尝试安装 Extras 本身未包含的东西，但它具有 是 包含在 Extras 中的依赖项，它可能会因神秘且难以调试而失败错误。例如，在 macOS 10.12 上，pip install pandas 会向您抛出一堆关于无法升级 dateutil 的错误，您甚至都不知道自己正在尝试这样做。您唯一可以做的就是查看 pandas 的依赖项，查看 Extras 中预安装了哪些依赖项，然后手动 pip install 隐藏所有这些依赖项的版本。
但是，在大多数情况下，它是有效的。