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在 Ubuntu 上安装和配置 Python：从基础到精通

Python 作为当今最受欢迎的编程语言之一，以其简洁的语法、强大的功能和广泛的应用领域（从 Web 开发、数据科学到自动化脚本和人工智能）赢得了全球开发者的青睐。而 Ubuntu，作为最流行的 Linux 发行版之一，以其稳定性、开源特性和强大的社区支持，是进行 Python 开发的绝佳平台。

本篇文章将带您深入了解如何在 Ubuntu 系统上安装和配置 Python 环境。我们将从基础开始，介绍 Ubuntu 系统自带的 Python 版本，然后详细探讨多种安装 Python 的方法，包括使用系统包管理器、PPA、从源代码编译，以及使用强大的版本管理工具（如 pyenv）。此外，我们还将重点讲解 Python 环境配置中至关重要的部分：包管理器 pip 和虚拟环境的使用，帮助您构建干净、隔离且易于管理的开发环境。无论您是 Python 初学者还是有经验的开发者，本文都将为您提供全面而深入的指导。

引言：为何选择在 Ubuntu 上使用 Python？

Ubuntu 的开源哲学与 Python 的开放性天然契合。Ubuntu 提供了稳定且维护良好的软件包仓库，使得安装和更新软件变得非常便捷。同时，Ubuntu 的命令行环境强大且灵活，非常适合进行开发工作，尤其是在处理文件、执行脚本和管理依赖方面。

对于 Python 开发者而言，Ubuntu 提供了：

  1. 稳定的基础环境： Ubuntu 长期支持版本 (LTS) 提供多年的安全更新和维护，为开发项目提供可靠的基础。
  2. 便捷的包管理： apt 包管理器可以轻松安装 Python 及其许多库的系统级版本。
  3. 强大的命令行工具： Linux 环境下的各种命令行工具能与 Python 脚本高效协同工作。
  4. 广泛的社区支持： Ubuntu 和 Python 都有庞大活跃的社区，遇到问题时很容易找到帮助。

然而，正如任何强大的工具一样，正确地安装和配置 Python 环境是充分发挥其潜力的关键。特别是理解如何管理多个 Python 版本以及如何处理项目间的依赖冲突，对于专业的 Python 开发至关重要。

1. 了解 Ubuntu 系统自带的 Python

Ubuntu 系统通常会预装 Python，这主要出于系统内部脚本和工具的需要。然而，这个系统自带的 Python 版本往往不是最新的，而且强烈不建议您修改或使用 sudo pip install 向其安装第三方库。这样做可能会破坏系统工具，导致系统不稳定。

检查系统自带的 Python 版本：

打开终端，输入以下命令：

bash
python --version

或者更常见地，检查 Python 3 的版本（因为现代 Ubuntu 版本主要使用 Python 3）：

bash
python3 --version

您可能会看到类似 Python 3.8.10 或 Python 3.10.12 这样的输出，这取决于您的 Ubuntu 版本。

理解 python 和 python3 命令：

在较新的 Ubuntu 版本中，python 命令可能不再默认指向任何 Python 版本，或者指向 Python 2（如果安装了），而 python3 则指向系统默认的 Python 3 版本。为了避免混淆，强烈建议在编写脚本或执行命令时明确使用 python3。许多现代 Python 工具和教程也都假定您使用 python3 命令。

为什么要安装新的 Python 版本？

尽管系统自带 Python，您可能仍需要安装新版本的原因包括：

  • 获取最新功能和性能改进： 新版本的 Python 通常包含语言层面的改进、新的内置函数、更优的性能等。
  • 满足特定项目需求： 某些库或框架可能要求特定版本的 Python。
  • 不干扰系统： 通过独立安装或使用版本管理器安装的 Python 版本，不会与系统依赖的 Python 产生冲突。

2. Python 的安装方法

有多种方法可以在 Ubuntu 上安装 Python。选择哪种方法取决于您的需求：是只需要一个相对稳定的版本，还是需要最新的版本，或是需要在多个版本之间轻松切换。

2.1 使用系统包管理器 APT (Advanced Packaging Tool)

这是在 Ubuntu 上安装软件最简单、最安全的方法之一。APT 从 Ubuntu 的官方软件仓库下载预编译的软件包。安装的 Python 版本通常与您当前的 Ubuntu 版本相匹配，相对稳定，但可能不是最新的。

安装步骤：

  1. 更新软件包列表： 这是安装任何新软件前的良好习惯，确保您能下载到最新版本的软件包信息。

    bash
    sudo apt update

    这个命令会从 Ubuntu 软件源下载最新的软件包列表，但不会安装或升级任何软件。

  2. 安装 Python 3： Ubuntu 大多数现代版本都已经预装 Python 3，但如果没有或者您想确保安装了完整的开发组件，可以使用此命令。

    bash
    sudo apt install python3

    如果您还需要 Python 的开发头文件（例如，当您需要编译某些 Python 库时），可以安装 python3-dev：

    bash
    sudo apt install python3-dev

  3. 验证安装：

    bash
    python3 --version

优点：

  • 简单易行： 只需几个命令。
  • 稳定安全： 软件包经过 Ubuntu 官方测试和维护。
  • 依赖管理： APT 会自动处理 Python 依赖的其他系统库。

缺点：

  • 版本较旧： 通常不是 Python 的最新发布版本。
  • 难以管理多版本： 如果需要安装多个不同版本的 Python，APT 不太方便。
  • 不适合隔离项目依赖： APT 安装的库是全局的，容易造成项目间的依赖冲突（虽然这不是 Python 安装本身的问题，而是后续环境配置的问题，但 APT 方式更凸显这个问题）。

2.2 使用 PPA (Personal Package Archive)

PPA 是一种让用户上传和分发软件的方式，常用于提供官方仓库中没有的软件版本或更新版本。对于 Python，有一个著名的 PPA 叫做 deadsnakes，它提供了许多不同版本的 Python，包括一些较新的版本。

安装步骤（以安装 Python 3.9 为例）：

  1. 添加 deadsnakes PPA：

    bash
    sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa

    系统可能会提示您按 Enter 确认添加。

  2. 更新软件包列表： 添加新的 PPA 后，需要再次更新软件包列表。

    bash
    sudo apt update

  3. 安装特定版本的 Python： 现在您可以安装 PPA 提供的 Python 版本了。例如，安装 Python 3.9：

    bash
    sudo apt install python3.9

    您还可以安装对应的开发头文件：

    bash
    sudo apt install python3.9-dev

    以及 venv 模块（对于 Python 3.3+ 通常已包含在 python3.x 包中，但有时需要单独安装）：

    bash
    sudo apt install python3.9-venv

    和 pip 包（通常也已包含，但如果需要，可以安装）：

    “`bash
    sudo apt install python3-pip # 注意，安装的是对应系统默认python3的pip

    或者如果您安装的是特定版本，通常其自带的ensurepip会提供pip

    “`

    注意： 使用 PPA 安装特定版本时，执行文件通常是 python3.9，而不是覆盖默认的 python3。

  4. 验证安装：

    bash
    python3.9 --version

优点：

  • 提供较新的 Python 版本： 比官方仓库版本新，但通常不是最新的。
  • 方便安装特定版本： 可以安装官方仓库没有的多个版本。
  • 仍然使用 APT 进行管理： 安装、升级和卸载相对方便。

缺点：

  • 非官方源： PPA 由第三方维护，虽然 deadsnakes PPA 比较有名和可靠，但理论上存在风险。
  • 可能与其他 PPA 冲突： 虽然不常见，但有可能发生。
  • 版本切换仍然需要手动管理： 比如修改 PATH 或使用软链接，不如版本管理器方便。

2.3 从源代码编译安装

从源代码编译安装 Python 提供了最大的灵活性，您可以安装任何版本（包括最新的 pre-release 版本），并可以配置编译选项。然而，这是最复杂的方法，需要安装编译工具和依赖库。

安装步骤（以安装 Python 3.12 为例）：

  1. 安装编译依赖： Python 的编译需要一些库和工具。这些库可能因 Python 版本和您的系统而异，但以下是一些常见的必需品：

    bash
    sudo apt update
    sudo apt install build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev libgdbm-dev libnss3-dev libssl-dev libreadline-dev libffi-dev libsqlite3-dev wget libbz2-dev liblzma-dev tk-dev uuid-dev

  2. 下载 Python 源代码： 访问 Python 官方网站 (https://www.python.org/downloads/source/) 下载您想要安装版本的源代码压缩包（通常是 .tgz 或 .tar.xz 文件）。或者在终端使用 wget 下载。

    “`bash

    以 Python 3.12.0 为例，请替换为您要下载的实际版本和链接

    wget https://www.python.org/ftp/python/3.12.0/Python-3.12.0.tgz
    “`

  3. 解压源代码：

    bash
    tar -xf Python-3.12.0.tgz
    cd Python-3.12.0/

  4. 配置编译选项： 运行 ./configure 脚本。使用 --enable-optimizations 会进行一些耗时的优化，但能提升 Python 性能。重要： 如果您不想覆盖系统自带的 python3 命令，请使用 --prefix 指定安装路径，例如安装到 /opt/python/3.12 或您的用户主目录下的某个目录。如果您直接使用 make install without --prefix，它默认会安装到 /usr/local，并可能创建 python3 的软链接，这仍有覆盖系统命令的风险。更安全的做法是使用 make altinstall。

    “`bash

    配置，启用优化

    ./configure –enable-optimizations –prefix=/opt/python/3.12

    或者如果使用 make altinstall，可以不指定 prefix，但 altinstall 仍然是推荐的

    ./configure –enable-optimizations

    “`

  5. 编译源代码： make 命令会编译 Python。-j 选项可以指定并行编译的进程数，通常设置为您的 CPU 核心数可以加快速度。

    bash
    make -j$(nproc)

  6. 安装 Python： 强烈建议使用 make altinstall 而不是 make install。make install 会创建 python3、pip3 等命令的软链接，可能覆盖系统默认命令。make altinstall 只会安装版本化的可执行文件（如 python3.12），不会创建 python3 等非版本化链接。

    “`bash

    如果配置时使用了 –prefix

    sudo make altinstall

    如果没有使用 –prefix，但使用了 altinstall

    sudo make altinstall

    ``
    *注意：* 如果您使用了    –prefix将 Python 安装到用户目录（如~/opt/python/3.12），则安装时无需sudo：make altinstall`。

  7. 验证安装： 检查新安装的 Python 版本。如果使用了 altinstall，命令会包含版本号。

    “`bash
    /opt/python/3.12/bin/python3.12 –version

    或者如果在默认位置安装但使用了 altinstall

    python3.12 –version

    “`

优点：

  • 极致的灵活性： 可以安装任何版本，自定义编译选项。
  • 最新版本： 可以第一时间使用最新的 Python 功能。
  • 完全独立： 安装在指定位置，不会干扰系统 Python（如果正确使用 --prefix 和 altinstall）。

缺点：

  • 复杂且耗时： 需要手动下载、解压、配置、编译和安装，过程较长，容易出错。
  • 依赖管理困难： 需要手动安装所有编译依赖。
  • 更新和卸载麻烦： 更新到新版本需要重复整个过程，卸载也需要手动删除文件。
  • 不适合频繁切换版本： 每次切换或安装新版本都很麻烦。

2.4 使用 Python 版本管理器 (推荐用于开发)

对于进行多个项目开发、需要使用不同 Python 版本或者需要频繁切换版本的开发者来说，使用 Python 版本管理器是最推荐的方式。它们可以在用户级别安装和管理多个 Python 版本，并且可以轻松地在不同的项目目录或全局范围内切换所需的 Python 版本，而不会干扰系统。其中最流行的是 pyenv 和基于 Anaconda/Miniconda 的环境管理器。

使用 pyenv 安装和管理 Python (强烈推荐)

pyenv 是一个简单、强大的 Python 版本管理工具。它通过修改 PATH 环境变量，在运行时动态切换 Python 版本。

安装步骤：

  1. 安装 pyenv 的依赖： pyenv 本身是 shell 脚本，但它安装不同版本的 Python 时需要编译，因此需要安装与从源代码编译类似的构建依赖。

    bash
    sudo apt update
    sudo apt install build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-1.0 libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev libffi-dev liblzma-dev

  2. 安装 pyenv： 可以通过 curl 脚本或直接从 GitHub 克隆仓库安装。推荐使用 pyenv-installer 脚本，它还会安装一些有用的插件。

    bash
    curl https://pyenv.run | bash

  3. 配置 shell 环境： pyenv 需要添加到您的 shell 配置文件中（如 ~/.bashrc, ~/.zshrc 等），以便在每次打开终端时加载。安装脚本通常会提示您需要添加的行。您需要手动编辑文件，添加类似以下的内容：

    “`bash

    Add these lines to your shell configuration file (e.g., ~/.bashrc)

    export PYENV_ROOT=”$HOME/.pyenv”
    command -v pyenv >/dev/null || export PATH=”$PYENV_ROOT/bin:$PATH”
    eval “$(pyenv init –path)”
    eval “$(pyenv init -)”
    eval “$(pyenv virtualenv-init -)” # 如果安装了 pyenv-virtualenv 插件
    ``
    *注意：*    pyenv init –path确保pyenv命令本身可用，pyenv init –则设置 shims 路径并初始化自动完成等功能，pyenv virtualenv-init –用于pyenv` 与虚拟环境的集成。

  4. 重新加载 shell 配置： 使配置生效，无需关闭终端。

    “`bash
    source ~/.bashrc # 如果您修改的是 ~/.bashrc

    或者 source ~/.zshrc 如果您使用 Zsh

    “`

  5. 验证 pyenv 安装：

    bash
    pyenv --version

使用 pyenv 安装 Python 版本：

  1. 查看可安装版本： pyenv 可以列出它可以安装的所有 Python 版本。

    bash
    pyenv install --list
    列表会很长，包括 CPython (官方版本), Miniconda, Anaconda, Jython, PyPy 等。

  2. 安装指定版本： 选择一个您需要的版本进行安装。pyenv 会下载源代码并编译安装到 ~/.pyenv/versions 目录下。

    bash
    pyenv install 3.10.12 # 安装 CPython 3.10.12
    pyenv install 3.12.0 # 安装 CPython 3.12.0
    这个过程可能需要一些时间，取决于您的网络速度和计算机性能。

  3. 查看已安装版本：

    bash
    pyenv versions
    输出会列出系统版本 (system) 和您通过 pyenv 安装的版本，当前活动版本前面会有 * 标记。

使用 pyenv 切换 Python 版本：

pyenv 允许您在不同级别设置 Python 版本：

  • 全局 (Global)： 设置整个系统（在没有局部和 shell 设置的情况下）的默认 Python 版本。
    bash
    pyenv global 3.10.12 # 设置全局默认版本为 3.10.12
    pyenv global system # 设置全局默认版本为系统自带的 Python
  • 局部 (Local)： 在当前目录及其子目录中设置 Python 版本。这非常适合项目开发，每个项目可以使用不同的 Python 版本。pyenv 会在当前目录创建一个 .python-version 文件。
    bash
    cd my_project
    pyenv local 3.12.0 # 设置当前目录及其子目录使用 3.12.0
    当您进入 my_project 目录时，python 或 python3 命令就会指向 Python 3.12.0。离开该目录则恢复到上层设置（全局或父目录的局部设置）。
  • Shell： 在当前 shell 会话中设置 Python 版本。优先级最高，会覆盖局部和全局设置。当您退出 shell 会话时失效。
    bash
    pyenv shell 3.9.16 # 在当前终端会话中使用 3.9.16

优点：

  • 完美的版本隔离和管理： 轻松安装、切换和卸载多个 Python 版本，互不干扰。
  • 不干扰系统 Python： 所有安装都在用户目录下，非常安全。
  • 每个项目独立的 Python 版本： 使用 pyenv local 可以为不同项目指定不同版本的 Python，解决版本冲突问题。
  • 支持多种 Python 实现： 不仅是 CPython，还支持 Miniconda/Anaconda, PyPy 等。

缺点：

  • 初始设置相对复杂： 需要安装依赖、配置 shell。
  • 安装版本需要编译： 安装过程可能较慢。
  • 需要了解其工作原理： 虽然使用简单，但理解 shims 和 PATH 的概念有助于排查问题。

使用 Miniconda 或 Anaconda (推荐用于数据科学)

Miniconda 和 Anaconda 是包含 Python 解释器、包管理器 conda 以及许多常用科学计算库的分发版。Anaconda 体积较大，包含大量预装库；Miniconda 则比较小巧，只包含 Python 和 conda，用户按需安装其他库。它们也提供了环境管理功能，与 pyenv 类似但基于 conda 命令。

安装步骤 (以 Miniconda 为例)：

  1. 下载安装脚本： 访问 Miniconda 官网 (https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html) 下载适用于 Linux 的安装脚本（一个 .sh 文件）。

    “`bash

    示例：下载最新版本的 Linux 64-bit 脚本

    wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
    “`

  2. 运行安装脚本：

    bash
    bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
    阅读许可协议，按 Enter 接受，然后按照提示操作。安装程序会询问安装位置（默认为用户主目录下的 miniconda3 或 anaconda3 ），以及是否将 conda 初始化添加到您的 shell 配置文件中。选择 “yes” 进行初始化。

  3. 重新加载 shell 配置： 使配置生效。

    bash
    source ~/.bashrc # 或 ~/.zshrc

  4. 验证安装：

    bash
    conda --version
    python --version # 现在这个 python 命令指向 conda 环境中的 python

使用 conda 管理环境：

  • 创建新环境： 创建一个指定 Python 版本的环境（例如，名为 myenv，使用 Python 3.9）。

    bash
    conda create -n myenv python=3.9

  • 激活环境：

    bash
    conda activate myenv
    终端提示符会显示当前激活的环境名称。

  • 安装包到当前环境：

    bash
    conda install numpy pandas
    conda 会在当前环境中安装这些包及其依赖。

  • 列出环境：

    bash
    conda env list

  • 停用环境：

    bash
    conda deactivate

优点：

  • 强大的环境管理： conda 不仅管理 Python 版本，还能管理非 Python 依赖库，特别适合科学计算领域。
  • 方便安装科学计算库： conda 仓库包含许多预编译的科学计算包，安装速度快，依赖问题少。
  • 不干扰系统： 所有环境都在安装目录下。

缺点：

  • 体积较大： Anaconda 尤其如此。Miniconda 相对较小。
  • 独立的包管理器： 需要同时使用 conda 和 pip（虽然 conda 环境中也可以用 pip）。
  • 环境切换需要激活/停用： 虽然方便，但与 pyenv 的自动切换机制略有不同。

3. 配置 Python 环境：PIP 和虚拟环境

无论您选择哪种安装方法（除了使用 Miniconda/Anaconda，它自带 conda 包管理器），了解如何使用 pip 安装第三方库以及如何使用虚拟环境隔离项目依赖都是至关重要的。

3.1 使用 PIP 安装和管理包

pip 是 Python 的官方包安装器，用于从 Python Package Index (PyPI) 或其他索引安装、升级和管理 Python 包。

安装 pip：

  • 如果您使用 apt 安装 python3，通常 pip 也会随之安装，可通过 sudo apt install python3-pip 确保。
  • 如果您从源代码编译安装，您可能需要在编译时启用 ensurepip 模块，或者在安装后手动运行 python -m ensurepip --upgrade 来安装 pip。
  • 如果您使用 pyenv 或 conda 安装 Python 版本，pip 通常会随该版本一起安装并配置好。

验证 pip 安装：

确保您使用的 pip 是与您当前激活或希望使用的 Python 版本相关联的。在使用 pyenv 或激活虚拟环境时，直接运行 pip 或 pip3 命令即可。

“`bash
pip –version

或者

pip3 –version
“`
输出会显示 pip 的版本以及它属于哪个 Python 安装。

常用 pip 命令：

  • 安装包：

    bash
    pip install <package_name> # 安装最新版本
    pip install <package_name>==x.y.z # 安装指定版本
    pip install <package_name>>=x.y.z # 安装大于等于指定版本的最新版本
    pip install -r requirements.txt # 从 requirements.txt 文件批量安装
    注意： 永远不要使用 sudo pip install，除非您非常确定自己在做什么（例如，安装针对系统用户的命令行工具）。通常情况下，应该在虚拟环境中安装包。

  • 升级包：

    bash
    pip install --upgrade <package_name>

  • 卸载包：

    bash
    pip uninstall <package_name>

  • 列出已安装包：

    bash
    pip list

  • 查看包信息：

    bash
    pip show <package_name>

  • 生成依赖文件： 将当前环境中已安装的所有包及其精确版本冻结到文件中。

    bash
    pip freeze > requirements.txt
    这个文件常用于分享项目依赖，方便他人在其环境中重现完全相同的依赖组合。

3.2 使用虚拟环境隔离项目依赖 (至关重要!)

不同的 Python 项目往往需要不同版本的第三方库，甚至可能需要不同版本的 Python 本身。如果在全局环境中安装所有库，很容易出现版本冲突，导致项目无法正常运行。虚拟环境就是为了解决这个问题而生。

什么是虚拟环境？

虚拟环境是一个独立的目录，包含一个特定版本的 Python 解释器以及该环境专属的 pip 工具。在该环境中安装的任何包都只会存在于该环境的 site-packages 目录中，与全局环境和其他虚拟环境完全隔离。

想象一下，每个项目都有一个独立的、装满所需工具的工具箱，不同项目的工具箱互相独立，互不干扰。

为什么必须使用虚拟环境？

  • 避免依赖冲突： 项目 A 需要库 X 的版本 1.0，项目 B 需要库 X 的版本 2.0。虚拟环境可以轻松满足，一个环境安装 1.0，另一个安装 2.0。
  • 保持全局环境清洁： 系统自带或全局安装的 Python 环境不会被项目依赖弄乱，减少对系统稳定性的影响。
  • 方便项目依赖管理： 使用 pip freeze > requirements.txt 可以精确记录当前项目的依赖，方便分享和重现环境。
  • 安全： 在用户目录下的虚拟环境中安装包不需要 sudo 权限，避免了潜在的权限问题和风险。

使用 venv 创建和管理虚拟环境 (Python 3.3+ 内置)

venv 模块是 Python 3.3 版本后内置的虚拟环境创建工具，使用方便。

创建虚拟环境：

在您的项目目录下或者您希望存放虚拟环境的目录中打开终端，运行：

bash
python3 -m venv myenv
* python3：指定使用哪个 Python 解释器来创建虚拟环境（这里使用当前系统默认的 Python 3）。如果您使用 pyenv 切换了 Python 版本，运行 python -m venv myenv 或 python3 -m venv myenv 将使用当前 pyenv 设置的 Python 版本创建环境。
* -m venv: 告诉 Python 运行 venv 模块。
* myenv: 您希望创建的虚拟环境目录名称。通常命名为 venv, .venv, env 等。

这会在当前目录下创建一个名为 myenv 的目录，其中包含 Python 解释器副本、pip 以及用于激活环境的脚本。

激活虚拟环境：

在终端中进入虚拟环境目录，并运行激活脚本：

bash
source myenv/bin/activate
成功激活后，您的终端提示符前面通常会显示虚拟环境的名称（例如 (myenv)），表示您现在工作在这个隔离的环境中。

在虚拟环境中使用 pip：

激活环境后，直接使用 pip 命令即可，它会自动指向当前虚拟环境中的 pip。

bash
pip install requests # 将 requests 库安装到当前激活的 myenv 环境中

停用虚拟环境：

完成工作后，输入 deactivate 命令即可退出虚拟环境，回到全局环境。

bash
deactivate
终端提示符前面的环境名称会消失。

使用 virtualenv 创建和管理虚拟环境 (更灵活)

virtualenv 是一个更早出现、功能更强大的虚拟环境工具，它是 venv 的前身。它兼容旧版本的 Python，并提供更多配置选项。如果您需要支持 Python 2 或需要更高级的功能，可以使用 virtualenv。

  1. 安装 virtualenv： virtualenv 本身是一个 Python 包，需要使用 pip 安装到全局环境（或者您选择的某个基础环境中）。

    bash
    pip install virtualenv
    注意： 这是少数可以使用 pip install 安装到全局的工具之一，因为 virtualenv 本身就是一个命令行工具，通常不依赖特定项目。但如果可能，最好将其安装在某个稳定的基础环境中（例如使用 pyenv 安装一个基础 Python 版本，并在该版本下安装 virtualenv）。或者，如果您使用的是 pyenv，可以直接通过 pyenv install virtualenv 命令来安装。

  2. 创建虚拟环境：

    “`bash
    virtualenv myenv_virt

    或者指定 Python 版本（如果系统中安装了多个版本或使用了 pyenv）

    virtualenv -p /usr/bin/python3.9 myenv_virt

    或使用 pyenv 安装的版本

    virtualenv -p $(pyenv which python3.10) myenv_virt

    “`

  3. 激活和停用： 激活和停用方式与 venv 相同。

    “`bash
    source myenv_virt/bin/activate

    … 工作 …

    deactivate
    “`

虚拟环境的最佳实践：

  • 每个项目一个虚拟环境： 为您开发的每个 Python 项目创建一个独立的虚拟环境。
  • 命名规范： 虚拟环境目录通常放在项目根目录下，命名为 venv, .venv, env 或其他有意义的名称。
  • 添加到 .gitignore： 虚拟环境目录包含大量文件，不应该提交到版本控制系统（如 Git）。将虚拟环境目录添加到项目的 .gitignore 文件中。
  • 使用 requirements.txt： 在虚拟环境中安装完项目所需的所有依赖后，运行 pip freeze > requirements.txt 生成依赖文件，并将 requirements.txt 文件提交到版本控制。其他开发者只需克隆仓库，创建新的虚拟环境，然后运行 pip install -r requirements.txt 即可安装所有依赖。

4. PATH 环境变量与版本优先级

理解 PATH 环境变量有助于理解系统如何找到您输入的命令（包括 python 和 pip）。当您在终端输入一个命令时，shell 会按照 PATH 环境变量中列出的目录顺序去查找对应的可执行文件，找到第一个匹配的就执行。

bash
echo $PATH
这个命令会输出一个由冒号分隔的目录列表。

PATH 与 Python 版本：

  • 系统安装的 Python 可执行文件通常在 /usr/bin 或 /usr/local/bin 等目录中，这些目录通常包含在默认的 PATH 中。
  • 从源代码使用 --prefix 安装的 Python 会将其可执行文件放在指定路径的 bin 子目录中（例如 /opt/python/3.12/bin）。要使用这个版本，您需要将这个目录添加到 PATH 中，并且放在系统默认路径的前面，或者直接使用完整路径调用（/opt/python/3.12/bin/python3.12）。
  • 使用 pyenv 时，pyenv init 会在您的 PATH 最前面插入一个指向 ~/.pyenv/shims 的目录。shims 目录包含一些脚本（shim），这些脚本会拦截 python, pip 等命令，然后根据您的 pyenv 设置（global, local, shell）决定调用哪个真实版本的 Python 或 pip 可执行文件。这是 pyenv 实现版本切换的核心机制。
  • 激活虚拟环境时，激活脚本会在当前 shell 会话的 PATH 最前面插入虚拟环境的 bin 目录。这样，当您输入 python 或 pip 时，shell 会优先在虚拟环境的 bin 目录中查找并执行相应的虚拟环境专属的可执行文件。

配置 PATH (通常不需要手动，除非特定情况)：

如果您从源代码安装到非标准位置，或者需要将某个特定版本的 Python 加入 PATH，可以编辑您的 shell 配置文件（如 ~/.bashrc），添加类似以下行：

bash
export PATH="/path/to/your/python/bin:$PATH"
然后运行 source ~/.bashrc 使更改生效。但如前所述，使用 pyenv 或虚拟环境是更推荐的 PATH 管理方式。

5. 常见问题与故障排除

  • command not found: python 或 command not found: python3： Python 没有正确安装，或者安装目录不在 PATH 中，或者 shell 配置没有重新加载。检查安装步骤，确保 PATH 配置正确并已 source。
  • pip: command not found： pip 没有安装，或者它所在的目录不在 PATH 中。在激活的虚拟环境或使用 pyenv 时应能找到 pip。如果不能，尝试重新安装 pip 或检查 PATH。
  • Permission denied 安装包时： 这是因为您尝试将包安装到需要管理员权限的系统目录中。切勿使用 sudo pip install。请确保您在激活的虚拟环境中运行 pip install，这样包会安装在用户目录下的虚拟环境中，无需 root 权限。
  • 不同终端窗口 Python 版本不同： 可能是因为使用了 pyenv shell 或激活了不同的虚拟环境。检查每个终端窗口的提示符，看是否有环境名称或使用 pyenv versions 和 which python 命令查看当前生效的版本。
  • ModuleNotFoundError： 尝试导入一个库时出现此错误，说明该库没有安装在当前激活的 Python 环境中。确保您已激活了正确的虚拟环境，并在该环境中运行 pip install <library_name>。
  • pyenv 问题： 如果 pyenv 命令无法找到或无法切换版本，请仔细检查 pyenv 的安装和 shell 配置步骤，特别是 eval "$(pyenv init -)" 和 source 命令是否正确执行。确保 PATH 配置正确，且 ~/.pyenv/shims 目录位于 PATH 的前面。安装 Python 版本失败通常是缺少编译依赖，请参考 pyenv 文装或错误信息安装相应的依赖库。

6. 更高级的工具和下一步

  • Poetry / Pipenv： 除了 requirements.txt，还有更现代的依赖管理工具，如 Poetry 和 Pipenv。它们结合了依赖管理、虚拟环境创建和包发布的流程，使用 pyproject.toml 等文件管理项目元数据和依赖。
  • IDE 集成： 许多集成开发环境 (IDE)，如 VS Code, PyCharm, Spyder 等，提供了强大的 Python 开发支持，包括自动检测和管理虚拟环境、调试、代码补全等功能。学习如何在您喜欢的 IDE 中配置和使用虚拟环境能极大提高开发效率。

结论

在 Ubuntu 上安装和配置 Python 是您 Python 编程之旅的第一步。我们探讨了多种方法，从简单的 APT 安装到灵活的源代码编译，再到强大的版本管理工具 pyenv 和 conda。

对于进行日常开发或管理多个项目的开发者而言，强烈推荐使用 pyenv 或 conda 等版本管理器，并结合虚拟环境 (venv 或 virtualenv) 来安装和管理 Python 版本及项目依赖。 这种方法提供了最佳的隔离性、灵活性和安全性，让您能够轻松应对不同项目的需求，避免“依赖地狱”。

掌握了 Python 的安装、pip 的使用以及虚拟环境的配置，您就拥有了在 Ubuntu 系统上高效、稳定地进行 Python 开发所需的基础。现在，您可以自信地开始编写代码，探索 Python 的无限可能了！

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