本文目录一览：
- 1、python一般用什么软件
- 2、怎么安装python
- 3、Python 包管理工具
- 4、python包管理工具pip install详解
- 5、python多版本和虚拟环境(pyenv+conda or virtualenv)
python一般用什么软件
《Python 3.9.7软件》百度网盘资源免费下载:
链接:
?pwd=nhfc 提取码: nhfc
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。
