一、Python的介绍
Python是一种面向对象、解释型、动态数据类型的高级程序设计语言，具有渐进式的语法特点。Python能够解决许多开发中的问题，其语法简单易学，脚本化和可扩展性强是Python的特点之一。Python还有许多成熟的第三方库，大量的文档和良好的社区支持。 Python在数据科学、网络编程、web开发、人工智能、机器学习等领域都有涉猎。在Python官网，我们可以下载与安装Python，而且文档也非常完整。
二、Python的下载与安装
Python 3.x 是Python 3系列最新版本，官方已经表示Python 2.x版本已不再维护，因此我们建议大家下载与安装Python 3.x。 在下载Python之前，您需要确保自己使用的操作系统是与下载的Python发行版兼容的。在Python的官网上，我们可以看到各种系统的Python发行版安装包，选择合适的发行版即可。 我们在Python官网上下载Python3.7.4，并进行安装：
# 下载Python
wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.4/Python-3.7.4.tgz
# 解压Python
tar -xzvf Python-3.7.4.tgz
# 进入Python目录，进行配置
cd Python-3.7.4
./configure --prefix=/usr/local/python3
# 编译
make && make install
# 修改软链接
ln -snf /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python3
经过以上步骤，您就可以使用Python 3.x了。
三、使用pyenv来管理多个Python版本
很多时候我们需要同时安装多个Python版本来满足不同的开发需求，此时使用pyenv是很方便的选择。 pyenv是管理多个Python版本的工具，它可以方便的在用户主目录下管理多个Python版本，并支持在不同的工程中切换Python版本号。我们可以使用以下命令来安装pyenv:
# 安装pyenv
curl https://pyenv.run | bash
# 配置环境变量
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bash_profile
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bash_profile
# 刷新
source ~/.bash_profile
安装完毕之后，我们可以使用以下命令查看当前系统中已经安装的Python版本：
# 列出已安装Python版本
pyenv versions
如果您需要安装新的Python版本，可以使用以下命令：
# 查看可用版本
pyenv install -l
# 安装3.8.0版本
pyenv install 3.8.0
经过以上步骤，您就可以使用pyenv来管理多个Python版本了。
四、使用virtualenv建立Python虚拟环境
在Python开发中，往往需要使用不同的依赖和配置来处理不同的项目。而使用virtualenv，我们可以建立Python虚拟环境，为每个项目建立一个独立的Python依赖环境。 在使用virtualenv之前，我们需要确保已经安装了Python。之后，使用以下命令安装virtualenv：
# 安装virtualenv
pip3 install virtualenv
在安装virtualenv之后，我们可以使用以下命令创建一个虚拟环境：
# 创建名为test的虚拟环境
virtualenv test
在创建虚拟环境之后，我们可以使用以下命令激活虚拟环境：
# 激活虚拟环境
source test/bin/activate
在激活虚拟环境之后，我们安装所需的Python库和依赖：
# 安装Flask库
pip3 install flask
经过以上步骤之后，您就可以在该虚拟环境中使用Flask库。
五、使用Anacoda建立Python虚拟环境
Anaconda是Python的一个开发环境集成工具，它提供了一个包含数据科学、机器学习和人工智能的强大生态系统，可以方便地处理多种Python项目。 在安装Anaconda之前，我们需要去Anaconda的官网下载对应的安装包，选择自己所需的系统和版本即可。下载完成之后，我们可以使用以下命令进行安装：
# 安装Anaconda
bash Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh
在安装完毕后，我们可以使用以下命令测试是否正确安装Anaconda：
# 测试Anaconda安装是否成功
conda list
在使用Anaconda建立虚拟环境之前，我们需要先更新conda到最新版本：
# 更新conda
conda update conda
接下来，我们可以使用以下命令新建一个名为test_demo的虚拟环境：
# 新建虚拟环境
conda create --name test_demo python=3.7
# 激活虚拟环境
conda activate test_demo
安装Python库和依赖：
# 安装NumPy库
conda install numpy
经过以上步骤，您就可以在该虚拟环境中使用NumPy库。
结语
本文分享了Python的下载与安装、使用pyenv管理多个Python版本、使用virtualenv和Anaconda建立Python虚拟环境等内容。涵盖了Python编程的基础知识点，希望可以对Python初学者有所帮助。
