本文系统解答了如何下载 Python 函数库：以 pip+venv 作为通用起点，结合 pipx 管理 CLI 工具，面对科学计算与二进制依赖使用 conda/mamba，注重通过 poetry 或 pip-tools 进行依赖锁定与哈希校验；在企业与离线场景，配置私有镜像、离线 wheelhouse 与代理，并将白名单与审批纳入流程；针对 Windows/macOS/Linux 的差异给出实操要点；最后以常见报错与优化策略收束，并展望更快安装器、可复现与供应链安全成为趋势。

提高Python下载速度要分清瓶颈并分层优化：在pip层优先使用预编译轮子并启用缓存与离线预取，配合合理的超时与重试；在镜像层以官方PyPI为主并建立企业代理缓存，精确设置索引与回退；在包管理器层按场景采用conda/mamba或uv减少构建与解析；在CI/CD中预制wheels与分层缓存，并用Docker层缓存提升命中；在网络层通过HTTPS代理、就近路由与并发控制稳定吞吐；辅以版本与哈希锁定、合规与监控，典型团队首次安装可提速2-5倍、重复安装10倍以上。