让我一步一步地介绍一下这个过程:

在连接到互联网的计算机上创建一个文件夹。

   $ mkdir packages
   $ cd packages

打开命令提示符或shell并执行以下命令: 假设你想要的包是tensorflow $ PIP下载tensorflow 现在，在目标计算机上复制packages文件夹并应用以下命令

  $ cd packages
  $ pip install 'tensorflow-xyz.whl' --no-index --find-links '.'

注意tensorflow-xyz。WHL必须替换为所需包的原始名称。

我也遇到过类似的问题。我必须让它以同样的方式安装，我们从pypi。

我做了以下事情:

创建一个目录来存储机器中所有可以访问internet的包。 Mkdir -p /path/to/packages/ 将所有包下载到该路径下

编辑:你也可以试试: Python3 -m PIP wheel——no-cache-dir -r requirements.txt -w /path/to/packages .txt

pip download -r requirements.txt -d /path/to/packages

Eg:- ls /root/wheelhouse/  # **/root/wheelhouse** is my **/path/to/packages/**
total 4524
-rw-r--r--. 1 root root   16667 May 23  2017 incremental-17.5.0-py2.py3-none-any.whl
-rw-r--r--. 1 root root   34713 Sep  1 10:21 attrs-18.2.0-py2.py3-none-any.whl
-rw-r--r--. 1 root root 3088398 Oct 15 14:41 Twisted-18.9.0.tar.bz2
-rw-r--r--. 1 root root  133356 Jan 28 15:58 chardet-3.0.4-py2.py3-none-any.whl
-rw-r--r--. 1 root root  154154 Jan 28 15:58 certifi-2018.11.29-py2.py3-none-any.whl
-rw-r--r--. 1 root root   57987 Jan 28 15:58 requests-2.21.0-py2.py3-none-any.whl
-rw-r--r--. 1 root root   58594 Jan 28 15:58 idna-2.8-py2.py3-none-any.whl
-rw-r--r--. 1 root root  118086 Jan 28 15:59 urllib3-1.24.1-py2.py3-none-any.whl
-rw-r--r--. 1 root root   47229 Jan 28 15:59 tqdm-4.30.0-py2.py3-none-any.whl
-rw-r--r--. 1 root root    7922 Jan 28 16:13 constantly-15.1.0-py2.py3-none-any.whl
-rw-r--r--. 1 root root  164706 Jan 28 16:14 zope.interface-4.6.0-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl
-rw-r--r--. 1 root root  573841 Jan 28 16:14 setuptools-40.7.0-py2.py3-none-any.whl
-rw-r--r--. 1 root root   37638 Jan 28 16:15 Automat-0.7.0-py2.py3-none-any.whl
-rw-r--r--. 1 root root   37905 Jan 28 16:15 hyperlink-18.0.0-py2.py3-none-any.whl
-rw-r--r--. 1 root root   52311 Jan 28 16:15 PyHamcrest-1.9.0-py2.py3-none-any.whl
 -rw-r--r--. 1 root root   10586 Jan 28 16:15 six-1.12.0-py2.py3-none-any.whl

Tar包目录，并将其复制到没有互联网接入的机器。那么做的, / /包/ cd /路径 Tar -cvzf packages.tar.gz。#不是。(点)在结尾

将packages.tar.gz复制到没有互联网接入的目标机器。

在没有互联网接入的机器中，执行以下操作(假设您将tar包复制到当前机器中的/path/to/package/) / /包/ cd /路径 Tar -xvzf packages.tar.gz mkdir -p $HOME/.config/pip/ vi $ HOME / config /脉冲/ pip.conf

然后将下面的内容粘贴进去并保存。

[global]
timeout = 10
find-links = file:///path/to/package/
no-cache-dir = true
no-index = true

最后，我建议您使用某种形式的virtualenv来安装软件包。 Virtualenv -p python2 venv #使用python3，如果你在python3 源。/ venv / bin /激活 PIP install <package>

您应该能够下载目录/路径/到/package/下的所有模块。

注意:我只是这样做，因为我不能添加选项或改变我们安装模块的方式。否则我早就这么做了

pip install --no-index --find-links /path/to/download/dir/ -r requirements.txt

对于Windows，我使用了下面的东西

网络连接

1.创建任意名称的目录。用"repo"创建的

2.使用以下命令下载库(将下载而不是安装)

pip下载libraray_name -d"C:\repo"

pip download openpyxl -d"C:\repo"

然后您将发现多个.whl扩展名文件 复制requirements.txt中的所有文件名

没有互联网连接

现在将此文件夹和文件移动到没有互联网连接的PC并运行以下命令。

pip install -r requirements.txt --find-links=C:\repo --no-index

在可以访问internet的系统上

pip download命令允许你下载软件包而不安装它们:

pip download -r requirements.txt

(在pip的以前版本中，这被拼写为pip install——download -r requirements.txt。)

在无法访问internet的系统上

然后你可以使用

pip install --no-index --find-links /path/to/download/dir/ -r requirements.txt

在不访问网络的情况下安装那些下载的模块。

让我一步一步地介绍一下这个过程:

在连接到互联网的计算机上创建一个文件夹。

   $ mkdir packages
   $ cd packages

打开命令提示符或shell并执行以下命令: 假设你想要的包是tensorflow $ PIP下载tensorflow 现在，在目标计算机上复制packages文件夹并应用以下命令

  $ cd packages
  $ pip install 'tensorflow-xyz.whl' --no-index --find-links '.'

注意tensorflow-xyz。WHL必须替换为所需包的原始名称。

如果您想离线安装python库及其依赖项，请在具有相同操作系统、网络连接并安装python的机器上完成以下步骤:

1)创建一个包含类似内容的requirements.txt文件(注意-这些是你希望下载的库):

Flask==0.12
requests>=2.7.0
scikit-learn==0.19.1
numpy==1.14.3
pandas==0.22.0

创建需求文件的一个选项是使用pip freeze > requirements.txt。这将列出环境中的所有库。然后您可以进入requirements.txt，删除不需要的文件。

2)执行命令mkdir wheelhouse && pip download -r requirements.txt -d wheelhouse，将lib及其依赖项下载到目录wheelhouse

3)拷贝requirements.txt到wheelhouse目录

4)用tar -zcf wheelhouse.tar.gz归档wheelhouse到wheelhouse.tar.gz

然后上传wheelhouse.tar.gz到你的目标机器:

1)执行tar -zxf wheelhouse.tar.gz解压文件

2)执行pip install -r wheelhouse/requirements.txt——no-index——find-links wheelhouse安装lib及其依赖项