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安装python版本管理神器(python软件版本)

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python一般用什么软件

《Python 3.9.7软件》百度网盘资源免费下载:

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Python 3.9.7最新正式版是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,也是一种功能强大而完善的通用型语言,已经具有十多年的发展历史,成熟且稳定。python具有非常简捷而清晰的语法特点,且几乎可以在所有的操作系统中运行,非常适合完成各种高层任务,随着不断的更新优化,逐渐被用于独立的、大型项目的开发,只为给用户更加完美的操作体验。

怎么安装python

python安装教程具体如下:

1.确定电脑的系统类型。在安装python之前,你要先确定一下你的电脑的系统类型及详细配置,具体方法如下:点击桌面上的快捷图标“此电脑”,然后右击“属性”,在设备规格下仔细查看电脑的“系统类型”。

2.进入python官网()。你可以直接在浏览器里输入python官网()的地址,也可以直接在百度或其他搜索引擎里输入“python官网”,如下图1-2所示。同样可以快速进入python官网。如下图1-3所示,由于此台电脑是64位的Windows10操作系统,所以点击“Downloads”后选择相应的python版本安装即可。

3.选择相应的python版本,下载python。根据此时这台电脑的系统类型(64位的Windows10操作系统),我们选择相应的python版本,直接双击python解释器文件进行下载即可。

4.此时,直接双击python解释器文件,即可开始安装python。

Python 包管理工具

  Python之所以受欢迎不光是因为它简单易学,更重要的是它有成千上万的宝藏库。这些库相当于是已经集成好的工具,只要安装就能在Python里使用。它们可以处理各式各样的问题,无需你再造轮子,而且随着社区的不断更新维护,有些库越来越强大,几乎能媲美企业级应用。那么这些工具库怎么下载安装呢?它们被放在一个统一的“仓库”里,名叫PyPi(Python Package Index),所有的库安装都是从这里调度。有了仓库之后,还需要有管理员,pip就是这样一个角色。

  pip 是 Python 中的标准库管理器,这意味着它是一个工具,用它可以来管理 Python 标准库中其他的包,允许你安装和管理不属于 Python 标准库的其它软件包,其提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载等功能。总的来说,pip的Python第三方库的大管家,搞懂它,会让你省很多事。从Python 3 = Python 3.4 、Python2 = Python2.7.9 版本开始,pip默认包含在Python的安装程序中,在安装Python时将会自动被安装,省事方便。

  Python 的安装器中自带了 pip,所以你可以直接使用它,除非你安装的是更早版本的 Python。你可以通过以下命令来判断是否已安装:

如果你的 Python 环境没有安装 pip,则可以使用以下方法来手动安装。pip 安装文件下载: pypi.org/project/pip…

pip提供的命令不多,但是都很实用

  pip命令默认使用的是国外的pypi镜像(pypi.python.org),安装慢不说,有时甚至会导致出现超时等网络问题,有时候为了安装一个包,失败重试安装好几次都不一定成功。所以,使用国内的pypi镜像,亦即 切换 pip 源 ,这样速度上更有保证,不失为一种加速pip安装第三方包的好方法。常用的镜像站有阿里云、清华大学等。其中清华大学开源软件镜像站是每 5 分钟同步一次的,比较推荐使用。阿里云镜像站的速度也非常快,这也是我现在在使用的。

  切换切换 pip 源可以是临时性的,也可以设置为默认。临时性的,就是在安装包时,通过pip命令的 -i 选项指定镜像源即可。例如,临时使用阿里云镜像站作为 pip 源,可以是这样安装:

  如果每次安装时都想要通过镜像源来安装,上面的办法不免有些麻烦。我们可以修改pip的配置文件,将镜像源写入到 pip 配置文件中。 对于linux系统 ,修改 ~/.pip/pip.conf 文件 (没有就创建一个文件夹及文件,文件夹要加“.”,表示是隐藏文件夹):

然后在文件中保存如下内容:

   对于windows系统 ,在C:Users文件夹下的用户目录(例如如果当前用户是Administrator则是C:UsersAdministrator)下创建pip文件夹,然后再在此文件夹下创建pip.ini文件,在文件中写入一下内容:

  配置完成后再通过 pip config list 查看pip配置。

  我们经常会遇到这样的开发需求,比如你手头有多个开发项目,其中项目A要求用python3.7,项目B需要用python3.6,有要求项目A和项目B依赖包相互独立,互不干扰。为了满足这样的开发需求,我们需要在自己的电脑上安装多个Python版本,并且项目之间进行环境隔离。因此,我们要想运行这些项目,在工作电脑上就要安装不同版本的Python。 pyenv 是Python版本管理工具,通过系统修改环境变量来实现Python不同版本的切换,利用它可以在同一台电脑上安装多个版本的Python,设置目录级别的Python,还能创建和管理vitual python enviroments。而且所有的设置都是用户级别的操作,不需要sudo命令。

  首先安装pyenv,如果你是Mac电脑,那么推荐使用Homebrew来安装。

要想升级pyenv,则可以执行:

pyenv安装完成后,需要将$HOME/.pyenv/bin添加到PATH变量前面,这一步非常关键。

也可以采用手动安装的方式,将pyenv检出到你想安装的目录。

  添加环境变量,将PYENV_ROOT 指向 pyenv 检出的根目录,并向 $PATH 添加 $PYENV_ROOT/bin 以提供访问 pyenv命令的路径。这里的 shell 配置文件(~/.bash_profile)依不同系统而需作修改,如果使用 Zsh 则需要相应的配置 ~/.zshrc

在使用 pyenv 之后使用 pip 安装的第三方模块会自动安装到当前使用 python 版本下,不会和系统模块产生冲突。使用 pip 安装模块之后,如果没有生效,记得使用 pyenv rehash 来更新。

安装完pyenv,可以安装Python,首先查看可安装的Python版本:pyenv install -l,接下来开始安装Python

执行命令 pyenv versions 查看安装结果。

可以看到,已经成功安装了Python,安装的位置在 /Users/dllwh/.pyenv。

可以看到,3.9.9 前面有一个星号,说明成功切换到了 3.9.9 版本,可以执行一下python来验证。

  Pipenv 是 Python 官方推荐的包管理工具,它综合了 virtualenv、pip 和 pyenv 三者的功能,你可以使用 pipenv 这一个工具来安装、卸载、跟踪和记录依赖性,并创建、使用和组织你的虚拟环境。

如果你是Mac电脑,那么推荐使用Homebrew来安装和升级pipenv:

也可以通过pip来安装和升级pipenv:

进入到项目目录中,通过下面的指令为项目创建虚拟环境。

  上面的操作,给pipenv_demo这个项目初始化了一个 Python 3.9.9 的虚拟环境,并在项目录下生成一个项目依赖包文件 Pipefile。如果系统中没有 3.9.8 版本的Python,pipenv 会调用 pyenv 来安装对应的 Python 的版本。默认地,虚拟环境会创建在 ~/.local/share/virtualenvs目录里面。我们也可以通过 pipenv --venv查看项目的虚拟环境目录。可以通过 pipenv --rm 删除虚拟环境。

如果想更改虚拟环境的目录,可以在 .bashrc 或 .bash_profile 中,设置环境变量WORKON_HOME,指定虚拟环境的目录所在位置,比如想将虚拟环境放到~/.venvs目录,则可以执行下面的命令。

如果希望在项目目录下创建虚拟环境目录(.venv),需要在 .bashrc 或 .bash_profile 中配置环境变量PIPENV_VENV_IN_PROJECT:

  pipenv使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 来管理依赖包,并且在使用pipenv添加或删除包时,自动维护 Pipfile 文件,同时生成 Pipfile.lock 来锁定安装包的版本和依赖信息。相比pip需要手动维护requirements.txt 中的安装包和版本,具有很大的进步。

  为项目安装依赖包到虚拟环境中,使每个项目拥有相互独立的依赖包,是非常不错的Python的开发实践。安装依赖包到虚拟环境中的方法:

执行完上面的命令后,检查一下是否安装成功:

  观察项目的根目录下,又多了一个 Pipfile.lock 文件。这两个文件记录了此项目的依赖包,这两个文件的区别是 Pipfile 中安装的包不包含包的具体版本号,而Pipfile.lock 是包含包的具体的版本号的。如果不想产生 Pipfile.lock 文件,在安装依赖包的时候,加上 –skip-lock 选项即可。

在使用pipenv的时候,常常会安装过程比较慢,这个是因为pipenv创建的 Pipfile 中默认的Pypi源是python官方的 pypi.python.org/simple。我们国内…

  为了避免每次都要指定–pypi-mirror,我一般会在创建好Pipfile以后,将文件中 source 块下的 url 字段,设置为国内的 pypi 源,我推荐的是清华的Pypi源或者阿里源,具体设置如下:

如果是要删除虚拟环境中的第三方包,执行:

用git管理项目时候,要把Pipfile和Pipfile.lock加入版本跟踪。这样clone了这个项目的同学,只需要执行:

就可以安装所有的Pipfile中 [packages]部分列出来的包了,并且自动为项目在自己电脑上创建了虚拟环境。

上面的方法都是安装Pipfile中列出来的第三方包的最新版本,如果是想安装Pipfile.lock中固定版本的第三方依赖包,需要执行:

如果项目之前使用requirements.txt来管理依赖的,那么使用pipenv安装所有依赖可以采用类似pip的方法:

  虚拟环境创建好了之后,就可以在里面进行开发了。如果在命令行下开发,则在项目目录下执行 pipenv shell ,就进入到了虚拟环境中,在这个环境中,已经包含安装过的所有依赖包了,接下来就可以利用这些依赖包进行开发工作了。如果是用Pycharm进行开发,就更简单了,直接用Pycharm打开项目即可。可以从Pycharm中的左侧导航栏里面看到External Libraries显示的是虚拟环境中的Python解释器了。

在虚拟环境中执行开发好的程序,有两种方式,一种是前面提到的先执行pipenv shell进入到虚拟环境后,再执行python程序;另一种方式,则是执行pyenv run,比如在虚拟环境中执行基于pytest框架编写的测试用例,只需要执行下面的命令即可:

作者:独泪了无痕

链接:

python包管理工具pip install详解

pip install用来安装python第三方库,使用时有比较多的选项,这里我们选几个常用的来讲解下,包括以下几个: --requirement,--no-deps,--target,--user,--upgrade,--force-reinstall,--ignore-installed。

这个选项允许我们指定一个文件,pip会安装此文件里指定的第三方库,比如我的电脑上有个文件 requirements.txt,内容如下:

当我执行pip install -r requirements.txt时就会安装上面的3个库,输出内容的最后两行如下:

我们看到安装的库多于3个,那是因为pip也会同时安装依赖,这个就是下面要讲的。

这个选项告诉pip不安装依赖,只安装指定的库,如果执行以下语句:

则会只安装3个库,最后两行输出如下:

这个选项指定安装目录,比如指定 --target /pip/install/directory 就会安装到/pip/install/directory目录。

这个选项指定安装到特定目录,linux上是 ~/.local/,windows上是 %APPDATA%Python。

当一个库有新版本时,我们可以指定这个参数对其进行升级。

如果我们已经安装过某个库,再次安装时不会重新安装,这时指定 --force-reinstall 可以强制安装。

这个选项告诉pip忽略已经安装的库,导致pip会覆盖它们。这个选项与force-reinstall不同的是,如果某个库已安装,force-reinstall会先卸载再安装,ignore-installed不会卸载会直接覆盖。

python多版本和虚拟环境(pyenv+conda or virtualenv)

2.7.X

3.X

Anaconda2

Anaconda3

pyenv是一个管理各个python版本的管理器。可以在系统里同时保留多个python版本,等需要时定义需要的版本。

项目地址

看项目地址中的readme

查看pyenv可安装的版本列表

安装和卸载指定版本,会将python版本安装在 $(pyenv root)/versions/ 中

查看当前已经安装了的python版本。输出内容中,system关键字是系统python版本。 *表示当前环境所处的版本。

全局切换为anaconda科学计算环境(不建议这么做),做了如果要恢复,则将最后一个参数改为--unset

当前环境接环。在当前目录以下。如果要恢复,则将最后一个参数改为--unset

本来这是一个单独的软件用来虚拟一个python版本环境,让每个工作环境都有一套独立的python各自的第三方插件互不影响。然而在 pyenv 下有一个插件 pyenv-virtualenv 他可以在 pyenv 的环境下担负起 virtualenv 的事情。(如果使用的是原生python可以用这个工具,如果用的是anaconda则不用这个,用下一章说的conda工具来完成虚拟环境)

项目地址

看项目地址中的readme

在当前目录下创建一个 python 版本为2.7.1的环境,环境名字为 env271。 这个环境的真实目录位于 ~/.pyenv/versions/

(创建时并不激活)激活当前环境。此时已经进入虚拟环境,在当前环境下所有pip等操作都不会影响系统环境和系统路径。

离开已激活的环境,切换回系统环境。但并没有被删除,下次依旧可以启动。

删除一个环境,当然也可以到真实目录下删除文件夹。

本来不想用这个的,但是因为 pyenv-virtualenv 有一些问题,无法很好的管理conda环境,比如有一些anaconda 自带的一些命令(例如pylint)无法被使用。因此还是老老实实使用 conda 来管理虚拟环境。

conda 是自带于 anaconda 的所以并不需要额外安装,如果在 anaconda 环境中就可以使用。conda 不仅可以进行 环境管理 ,还可以 包管理 ,和对 anaconda和conda 进行 版本升级 。

由于conda使用方法太多,因此这里罗列一些常用的主要是一些虚拟环境的命令。具体的到 官网文档 去查看一下。

首先conda工具是需要在anaconda环境下的,因此先执行 pyenv local anaconda3-4.2.0 进入anaconda环境后就可以执行conda工具了。

创建一个虚拟环境。可以指定名字,指定包,甚至制定python(这样的话就python版本管理了所以不建议使用,python版本管理交给pyenv),所以命令中 python=x.x 可以不写

罗列已经创建的环境,两条命令是一样的。

激活一个环境。和virtualenv一样,创建不等于激活。激活后才能真正使用虚拟环境。

如果发生错误 Error: activate must be sourced. Run 'source activate envname' 说明activate命令没有找对,导致错误。吧命令改成

这样就能成功建立虚拟环境了。

删除一个虚拟环境。

复制一个虚拟环境。这个是个不错的好功能。

conda还能吧环境配置文件导出,在另一台机器上重新读入配置文件,就能复刻你的环境了。

conda 还能进行包的管理。调用的是 pip 所以也很棒。

查看当前环境已安装包,用-n指定后,就是查看某个环境下的已安装包

为某个指定的环境安装包,升级包,删除包。

它还能升级自身和anaconda和python的版本。

它和pip一样也能设置安装包的镜像位置。其余还有能使用R命令等等,都到官网文档中搜索一下。