小齐科技谷

兄弟们，姐妹们，今天咱们不聊虚的，就聊聊编程里一个让我昨天半夜差点砸电脑的问题。

事情是这样的，昨天晚上我准备跑一个之前写的Python爬虫脚本，去爬点数据。代码逻辑啥的都没动，结果一运行，好家伙，控制台直接给我甩了一个大红脸：

ModuleNotFoundError: No module named 'requests'

我当时就懵了。requests这个库，Python写网络请求的谁不用啊？我电脑上它绝对是“常住人口”。我心想，不能啊，我上周还用得好好的，这是闹鬼了？

于是，我熟练地打开终端，敲下那个刻在DNA里的命令：

pip install requests

终端回馈的信息更是让我怀疑人生：

Requirement already satisfied: requests in /usr/local/lib/python3.9/site-packages (2.28.1)

看见没？“Requirement already satisfied”！它明明就在那儿躺着呢！就像你明明看见钥匙就插在门上，但你就是拧不开门一样，那种无力感，懂吗？

如果你是Python新手，遇到这个问题，我猜你可能已经准备重装Python，甚至重装系统了。别急，先放下手中的格式化命令，这事儿，八成不是电脑的错，也不是Python的锅，而是咱们被Python的“多环境”给绕晕了。

第一回合：凶手是谁？是“真假美猴王”！

这个问题的核心，就在于你的电脑里可能不止一个Python。

大家想一下，我们用pip install装包，这个包是装到了某一个特定的Python解释器环境里。而你运行脚本时用的python命令，可能指向的是另一个完全不同的Python解释器。

这就像你有两套房子（Python环境），你把家具（requests库）搬进了A房子，但你自己却迷迷糊糊走进了B房子，然后大喊：“我家怎么连个沙发都没有！” —— 没错，报错的就是你。

怎么验证？

在你的终端里，输入以下两行“咒语”：

which python
# 或者 windows上是 
where python

再输入：

which pip
# 或者 windows上是 
where pip

看看这两个命令输出的路径是不是在同一个Python环境下面。比如，如果你的which python显示的是/usr/bin/python，而which pip显示的是/usr/local/bin/pip，那它们俩大概率就不是一家人。pip把包装到了/usr/local那套环境里，而你用/usr/bin的Python去运行，它不认识那些包，自然就给你脸色看。

第二回合：神仙打架，我该站哪边？（解决方案来了）

知道了问题所在，解决起来就有思路了。别想着去改什么复杂的系统变量，咱们有更聪明的办法。

方案A：用“绝对忠诚”的夫妻档 -m 参数

这是我最喜欢，也是我昨天解决问题的办法。不要直接用pip install，而是用你的Python解释器去调用pip模块。命令如下：

python -m pip install requests

看见这个-m没？它的意思是：“用我指定的这个python，去运行pip这个模块”。这就确保了安装包的Python，和你运行脚本的Python，绝对是同一个人。

你运行脚本是用python script.py，那么安装依赖就用python -m pip install 包名。这就叫用魔法打败魔法，用同一个Python解决所有问题。

方案B：如果你在用虚拟环境（强烈推荐）

说到这个，我又得唠叨两句。Python开发，一定要用虚拟环境啊朋友们！无论是venv还是conda，搞一个干净的、隔离的环境，能让你的项目之间互不干扰，从根源上杜绝这种“真假美猴王”的破事。

比如：

# 创建一个叫 myenv 的虚拟环境
python -m venv myenv
# 激活它 (mac/linux)
source myenv/bin/activate
# 激活它 (windows)
myenv\Scripts\activate
# 在这个环境里，你随便装，随便删，完全不污染全局
Python pip install requestspython your_script.py

在虚拟环境里，pip和python天然就是绑定的，永远不会出现上面的问题。

方案C：物理超度——卸载重装？

实在不行，可以把你脚本第一行引用的那个Python解释器给记下来，比如是/usr/bin/python3，那你安装的时候就精准打击：

bash

复制下载

/usr/bin/python3 -m pip install requests

这算是一个暴力但有效的物理超度方法。

写在最后的“暴论”

昨天我解决完那个bug之后，在终端里看着脚本顺利跑起来，输出一行行数据，那种感觉，比喝了冰可乐还爽。

这个ModuleNotFoundError，说白了就是Python环境管理上的一点小混乱。只要你记住：“用哪个python跑，就用哪个python的pip装”，或者直接用python -m pip install，就能避开99%的坑。

希望今天这篇带点情绪的文章，能帮到正在被这个报错折磨的你。如果你也遇到过什么让人抓狂的Python小问题，欢迎在下面吐槽，咱们一起研究研究，争取下次不砸电脑。