# pip 快取怎麼清？會影響已安裝的 Python 套件嗎？

> pip 快取可以單獨清理，不必移除已安裝的 Python 套件。用 MangoDisk 查看快取大小與路徑，或使用 pip cache purge 釋放空間，保留仍在使用的專案環境。

裝過 Python 工具或本機 AI 應用程式後，硬碟裡可能不只多了一套執行環境，pip 還會保留安裝過程產生的快取。環境還要用，這些快取能不能單獨清掉？

**可以。清理 pip 快取不會解除安裝 Python 套件，也不會刪除專案裡的虛擬環境。** 只是日後安裝相關套件時，可能需要重新下載或建置，多花一些時間。

不想翻隱藏資料夾，可以用 MangoDisk 的[深度清理](/tw/docs/features/deep-clean)查看 pip 和其他支援快取的大小。先找出值得清的項目，再決定刪哪些，不必為了騰出空間，把好不容易設定好的環境一起移除。

## 已安裝的套件，和安裝時留下的快取，是兩回事

pip 會保留下載快取和本機建置的套件安裝檔，方便下次重複使用；專案執行時需要的套件，則安裝在 Python 環境裡。所以清除快取不等於解除安裝套件。[pip 官方快取說明](https://pip.pypa.io/en/stable/topics/caching/)

Windows 上的預設快取位置是：

```text
%LocalAppData%\pip\Cache
```

這裡不是專案資料夾，也不是 `.venv`。別因為虛擬環境也占空間，就把它當快取順手刪掉，否則可能得重新安裝專案需要的套件。

## 用 MangoDisk 一起查看各種快取

只清 pip，用指令就能完成。MangoDisk 的方便之處是：**把分散的快取列在同一個畫面，讓你比較大小、查看路徑，再選擇要清理的項目。** 電腦上裝過好幾種開發工具，也不用逐一查詢清理指令。

![MangoDisk Windows 版深度清理畫面，顯示快取分類、占用空間與已選取項目](https://assets.mangodisk.app/images/screenshots/windows/tw/light-01-deep-cleanup.jpg)

以 Windows 為例：

1. 開啟 **深度清理**，執行標準掃描。
2. 找到 pip 快取，展開查看大小與路徑。這一項預設不勾選，想清理時再自行選取。
3. 如果只想清 pip，先取消其他項目的勾選，確認清理視窗中的內容後再執行。

掃描本身不會刪除檔案。MangoDisk 的 [Windows pip 清理規則](https://github.com/harry0703/MangoDisk/blob/main/src-tauri/crates/mangodisk-core/rules/filesystem/windows/development/dev.pip-cache.toml)針對預設快取資料夾，不包含專案裡的 `.venv` 或其他位置已安裝的套件。選取前也可以參考[安全清理說明](/tw/docs/safety)。

如果改過 pip 的快取位置，請先用下方指令查詢實際路徑，不要直接套用預設位置。

## 用指令清理：先查大小，再執行 purge

在 Windows 終端機執行：

```powershell
py -m pip cache dir
py -m pip cache info
```

第一條指令顯示目前設定的快取路徑，第二條查看快取大小。如果只占一點空間，就不必特別清；占用較大、近期又不需要反覆安裝這些套件時，清理才比較有幫助。

等正在進行的安裝或下載結束，確認上方顯示的是 pip 快取資料夾後，再執行：

```powershell
py -m pip cache purge
```

這會直接刪除 pip 的 HTTP 與 wheel 快取，不會移到資源回收筒。已安裝的套件會保留，但日後安裝時，可能需要重新下載或建置。[pip cache 指令說明](https://pip.pypa.io/en/stable/cli/pip_cache/)

如果平常用 `python` 或 `python3` 啟動 Python，就將指令中的 `py` 換成對應名稱。macOS 和 Linux 也能使用相同的 `-m pip cache` 指令，先確認路徑與大小，再清理。

## 清完還是不夠，就找出真正占空間的資料夾

pip 快取只是 Python 相關檔案的一部分。專案環境、下載的模型和個人檔案，不會因為執行了 `pip cache purge` 就消失，也不該全部當成暫存檔清掉。

可以接著用 MangoDisk 的[磁碟空間分析](/tw/docs/features/disk-analysis)查看大型資料夾。先分清楚是快取，還是不再使用的專案或模型，再決定怎麼處理。如果也有使用 Node.js 或 Rust，可以分別檢查 [npm 快取](/tw/blog/clean-npm-cache)與 [Cargo 快取、target 資料夾](/tw/blog/cargo-cache-vs-target-folder)，各自的清理範圍並不相同。

[下載 MangoDisk](/tw)，在同一個畫面查看分散的快取。免費開源，不必註冊或登入，清哪些由你決定。