为了有条件地安装多个确切版本的包，我一直在使用基于@Tanmay Shrivastava的回答的这个模式:

import sys
from subprocess import run, PIPE, STDOUT
import pkg_resources

def run_cmd(cmd):
    ps = run(cmd, stdout=PIPE, stderr=STDOUT, shell=True, text=True)
    print(ps.stdout)


# packages to be conditionally installed with exact version
required = {"click==8.0.1", "semver==3.0.0.dev2"}
installed = {f"{pkg.key}=={pkg.version}" for pkg in pkg_resources.working_set}
missing = required - installed

if missing:
    run_cmd(f'pip install --ignore-installed {" ".join([*missing])}')

这应该可以工作:

import subprocess

def install(name):
    subprocess.call(['pip', 'install', name])

我在@Aaron的回答中添加了一些异常处理。

import subprocess
import sys

try:
    import pandas as pd
except ImportError:
    subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", 'pandas'])
finally:
    import pandas as pd

官方推荐的从脚本安装包的方法是通过子进程调用pip的命令行接口。这里提供的大多数其他答案都不支持pip。此外，从pip v10开始，所有代码都转移到pip。正是为了让用户清楚地知道，不允许以编程方式使用PIP。

使用系统。以确保您将调用与当前运行时相关联的相同PIP。

import subprocess
import sys

def install(package):
    subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", package])

你可以用"install_requires"选项在你自己的包的setup.py中定义依赖模块。

如果您的包需要生成一些控制台脚本，那么您可以使用“console_scripts”入口点来生成将放置的包装器脚本 在“bin”文件夹中(例如你的virtualenv环境)。

试试下面的方法。到目前为止，对我来说是最好的 首先安装4个，然后在REQUIRED列表中提到新的

import pkg_resources
import subprocess
import sys
import os

REQUIRED = {
  'spacy', 'scikit-learn', 'numpy', 'pandas', 'torch', 
  'pyfunctional', 'textblob', 'seaborn', 'matplotlib'
}

installed = {pkg.key for pkg in pkg_resources.working_set}
missing = REQUIRED - installed

if missing:
    python = sys.executable
    subprocess.check_call([python, '-m', 'pip', 'install', *missing], stdout=subprocess.DEVNULL)