Python安装依赖库的核心方法是使用包管理工具pip，通过命令pip install 包名即可快速安装，支持版本指定、镜像源加速等常用操作。

1. pip基础安装
   在已安装Python的环境中，直接运行pip install 包名（如pip install numpy）即可自动下载并安装库。若需特定版本，可追加==版本号，例如pip install pandas==1.3.0。

2. 镜像源优化
   国内用户可通过临时或永久更换镜像源提升下载速度。例如临时使用清华源：

   pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 包名
   

   永久配置则需修改pip配置文件。

3. 批量安装与依赖管理
   通过requirements.txt文件批量安装项目依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

   文件内容格式为每行一个库名及可选版本号（如flask>=2.0.0）。

4. 虚拟环境隔离
   推荐使用venv或conda创建独立环境，避免库冲突：

   python -m venv myenv  # 创建
   source myenv/bin/activate  # 激活（Linux/Mac）
   

5. 常见问题解决

   • 权限不足：添加--user参数安装到用户目录。
   • 编译失败：部分库需预先安装系统级依赖（如Windows下的C++编译工具）。

掌握这些方法能高效管理Python依赖库，适应开发、部署等多种场景。遇到复杂问题时可查阅官方文档或社区讨论。