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安装Python:打造高效编程环境

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。