如何彻底搞定 PyCharm 中 pip install 报错 ModuleNotFoundError: No module named ‘requests’ 的问题

在使用 PyCharm 开发 Python 项目时，ModuleNotFoundError: No module named 'requests' 是一个常见但令人头疼的问题。本篇博文将从环境配置、原因分析到多种解决方案，帮助你彻底搞定该错误，确保在 PyCharm 中顺利使用 requests 库。

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作者简介

猫头虎是谁？

大家好，我是 猫头虎，猫头虎技术团队创始人，也被大家称为猫哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人、COC西安城市开发者社区主理人，以及云原生开发者社区主理人，在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都具备丰富经验。

我的博客内容涵盖广泛，主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用方法、前沿科技资讯、产品评测、产品使用体验，以及产品优缺点分析、横向对比、技术沙龙参会体验等。我的分享聚焦于云服务产品评测、AI产品对比、开发板性能测试和技术报告。

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我希望通过我的分享，帮助大家更好地掌握和使用各种技术产品，提升开发效率与体验。

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• 更新日期：2025年03月21日
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正文

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目录

1. 问题描述
2. 错误原因分析
3. 解决方案一：在终端使用 pip 安装
4. 解决方案二：确认并切换正确的 Python 解释器
5. 解决方案三：通过 PyCharm GUI 安装依赖
6. 解决方案四：多版本 Python 与环境变量冲突的处理
7. 解决方案五：虚拟环境（venv / conda）最佳实践
8. 从零开始：一步步排查清单
9. 常见误区与注意事项
10. 总结与推荐

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问题描述

在 PyCharm 中运行脚本时，执行以下代码常常会报错：

import requests
# …

终端或控制台输出：

ModuleNotFoundError: No module named 'requests'

即使你已经在命令行中运行过 pip install requests 并且显示安装成功，PyCharm 仍然提示找不到该模块。本质上，这是因为安装包的环境与 PyCharm 运行脚本所用的环境不一致导致的。

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错误原因分析

1. 全局环境 vs 虚拟环境不一致

   • 命令行的 pip 默认操作全局 Python 环境，而 PyCharm 项目常配置了独立的 venv 或 conda 环境。

2. 多版本 Python 并存导致的 pip 对应错误

   • Windows/macOS 上同时装了 Python2.x 和 Python3.x，pip 有时指向 Python2，pip3 指向 Python3，但你脚本用的却是另一个版本。

3. PyCharm 解释器配置错误

   • 项目 Interpreter 指向了系统解释器，却误以为是在虚拟环境中安装包。

4. 环境变量 PATH 配置混乱

   • 系统环境变量配置了多个 Python 路径，导致执行 pip 和 python 时调用了不同的可执行文件。

理解这几点后，我们可以有针对性地解决。

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解决方案一：在终端使用 pip 安装

1. 升级 pip

   python -m pip install --upgrade pip
   

2. 安装 requests

   • Python 2:

     pip install requests
     

   • Python 3:

     pip3 install requests
     

3. 验证安装位置

   python -c "import requests; print(requests.__file__)"
   

   输出路径应在你期望的 Python 安装目录下。如果不是，说明 pip 安装到了其他环境。

Tip: 在 PyCharm 所使用的 Terminal 窗口中执行上述命令，可以保证使用的是该项目配置的环境终端。

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解决方案二：确认并切换正确的 Python 解释器

1. 打开 PyCharm，依次进入：
   File → Settings（macOS 为 PyCharm → Preferences）→ Project: 你的项目名 → Python Interpreter

2. 在右侧下拉框中，查看当前选中的解释器：

   • 系统解释器（System Interpreter）
   • 虚拟环境（Virtualenv Environment）
   • Conda Environment

3. 若与安装 requests 的环境不一致，点击齿轮图标 → Add… → 选择或创建正确的解释器/环境。

4. 切换后，PyCharm 会自动索引该环境中的所有包，确保 requests 已显示在已安装列表中。

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解决方案三：通过 PyCharm GUI 安装依赖

若你对命令行不熟悉，PyCharm 提供了图形化的包管理界面：

1. 打开 Settings → Project Interpreter 界面。
2. 在已安装包列表下方，点击 “+” 按钮。
3. 在弹出的对话框中输入 requests，选中 requests 后点击 Install Package。
4. 安装完成后，requests 会出现在包列表中，无需重启即可直接导入使用。

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解决方案四：多版本 Python 与环境变量冲突的处理

如果你在系统中安装了多个 Python 版本，可能会出现：

$ which python
/usr/bin/python
$ which pip
/usr/local/bin/pip

它们并不指向同一个目录。解决方法：

1. 明确使用版本

   python3.9 -m pip install requests
   

   或者在 Windows：

   py -3.9 -m pip install requests
   

2. 检查环境变量

   • Windows：右键 此电脑 → 属性 → 高级系统设置 → 环境变量，确保 PATH 中 Python 路径顺序正确。
   • macOS/Linux：检查 ~/.bash_profile、~/.zshrc 等中 export PATH 配置。

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解决方案五：虚拟环境（venv / conda）最佳实践

使用 venv

1. 在项目根目录创建虚拟环境：

   python3 -m venv venv
   

2. 激活环境：

   • macOS/Linux:

     source venv/bin/activate
     

   • Windows:

     .\venv\Scripts\activate
     

3. 安装 requests：

   pip install --upgrade pip
   pip install requests
   

在 PyCharm 中，将该 venv 目录下的解释器添加为项目 Interpreter。

使用 Conda

1. 创建并激活环境：

   conda create -n myenv python=3.9
   conda activate myenv
   

2. 安装 requests：

   conda install requests
   

3. 在 PyCharm 中，选择该 Conda 环境作为项目 Interpreter。

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从零开始：一步步排查清单

1. 确认报错

   • 运行脚本，复制完整的错误堆栈。

2. 检查 pip 安装

   pip show requests
   # 或 python -m pip show requests
   

3. 确定 pip 与 python 对应关系

   which pip
   which python
   # Windows: where pip; where python
   

4. 查看 PyCharm Interpreter

   • 确保与上述 pip/python 一致。

5. 在 PyCharm Terminal 重复安装

   • 确保环境激活后，执行 pip install requests。

6. 使用 GUI 安装

   • 备选方案，快速验证。

7. 运行验证脚本

   import requests
   print(requests.__version__)
   

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常见误区与注意事项

• 在系统终端安装，却未激活虚拟环境

• 误以为 PyCharm Terminal 等同于系统终端

• 多次安装后未重启 PyCharm（有时需要重启 IDE 以刷新包索引）

• 依赖文件 requirements.txt 与环境同步缺失

  • 推荐使用：

    pip freeze > requirements.txt
    pip install -r requirements.txt
    

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总结与推荐

1. 优先使用虚拟环境（venv 或 conda），隔离项目依赖。
2. 在 PyCharm Terminal 中执行 pip，减少环境误差。
3. 必要时用 GUI 安装，更加直观。
4. 遇到多版本冲突，使用 python -m pip 明确指定环境。

通过以上方法，你可以彻底搞定 PyCharm 中 pip install 报错 ModuleNotFoundError: No module named 'requests' 的问题，保证开发环境的稳定与高效。祝你编程顺利！

粉丝福利

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