ubuntu搭建python环境？python添加环境变量
大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下ubuntu搭建python环境的问题，以及和python添加环境变量的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
Ubuntu下创建虚拟独立的Python环境全过程
虚拟环境是程序执行的独立环境，用于实现不同系统或项目之间的运行环境独立性，避免相互影响。在Python中，使用virtualenv工具管理虚拟环境，方便控制不同项目所需的Python版本和依赖包。
在Linux系统中，通过以下命令安装虚拟环境：
$ sudo pip install virtualenv或在Ubuntu中执行：
$ sudo apt-get install python-virtualenv
创建虚拟环境，使用以下命令：
$ virtualenv myvenv
激活虚拟环境并查看Python版本：
$ source myvenv/bin/activate
(myvenv)allen@ubuntu:~$ which python
/home/allen/myvenv/bin/python
退出虚拟环境使用：
deactivate
在激活虚拟环境下，可以使用pip安装包：
pip install Pillow
虚拟环境扩展包virtualenvwrapper提供额外功能，如管理多个虚拟环境。安装和配置如下：
安装virtualenv和virtualenvwrapper：
#安装virtualenv(sudo) pip install virtualenv
#安装virtualenvwrapper(sudo) pip install virtualenvwrapper
配置环境变量：
修改~/.bash_profile或相关文件，添加以下语句：
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
export PROJECT_HOME=$HOME/workspaces
source/usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
然后运行：
source~/.bash_profile
使用virtualenvwrapper进行虚拟环境管理，如创建、切换、删除等：
创建运行环境：mkvirtualenv zqxt
切换到运行环境：workon zqxt
退出终端环境：deactivate
删除运行环境：rmvirtualenv ENV
创建项目和运行环境：mkproject mic
创建临时运行环境：mktmpenv
列出可用运行环境：lsvirtualenv
列出当前环境安装的包：lssitepackages
虚拟环境独立，无需sudo权限，便于使用pip管理包。通过这些步骤，可以高效管理多个Python项目和环境，保持系统稳定和项目独立性。
Ubuntu+Python环境配置(I) —VMware配置
在进行Ubuntu与Python环境的配置过程中，VMware Workstation是一个常用的虚拟机管理工具。它能够在一台主机上模拟多个独立的硬件环境，如同拥有多个真实的电脑。相比轻量级的VirtualBox，VMware提供了更丰富的功能，如快照、克隆等，适用于专业技术人员如开发人员和IT管理员。
首先，从官网下载VMware。对于初学者，Workstation Player易于使用，适合日常虚拟机需求。而Pro版本则包含更多高级功能，适合专业人士。在下载时，可以从百度软件中心或官网获取，登录后选择“下载”并找到Workstation Pro，下载对应版本如14.1.1 Pro for Windows。
安装时，双击下载的.exe文件并按照步骤进行，包括接受协议、选择安装位置，可选择安装增强型键盘驱动。如果使用试用版，需在激活时输入密钥。对于激活密钥，可在网上搜索获取。完成安装后，重启电脑并运行VMware。
配置虚拟机时，开始于创建新的虚拟机，推荐从“自定义安装”开始，设置操作系统类型、名称、保存位置，内存大小（建议不超过真实机的一半），网络连接，以及虚拟磁盘的大小和存储位置。虚拟机创建后，可以按需调整硬件设置，如处理器数量和硬盘添加等。同时，注意设置光驱，选择ISO映像文件，以便安装操作系统。
为了保护虚拟机状态，VMware的快照功能能保存关键状态，便于问题恢复。但需注意，对真实的Linux系统，需进行额外的文件备份，因为快照功能并非Linux系统本身的特性。
以上步骤参考了[CSDN博客]()的教程，通过逐步配置，你将成功在VMware中创建并准备安装Ubuntu和Python环境的虚拟机。
Ubuntu系统下的python环境配置完整流程
Ubuntu系统下Python环境配置的详细步骤如下：
1.理解Python环境配置：Python环境配置主要包括安装集成开发环境(IDE)、处理Python版本差异和管理库依赖。对于初学者，这有助于熟悉语言特性，降低学习恐惧。
2.安装IDE：以PyCharm为例，作为首选IDE。首先，从官网下载社区版，通过命令行安装。PyCharm启动后，注意选择Python Interpreter，可以选择虚拟环境或系统环境。
3.选择虚拟环境：为避免系统污染，推荐使用虚拟环境，如Conda。通过Anaconda官网下载Linux版本，安装并配置环境变量。
4. PyCharm中使用anaconda：在PyCharm中设置Conda环境，创建项目时选择对应的Python版本，同时anaconda会创建对应项目名的虚拟环境。
5.虚拟环境中安装库：可通过终端或PyCharm终端窗口，使用conda install命令安装所需库。
6.安装Jupyter：为学习Python创建conda环境并激活，然后安装Jupyter Notebook。
7.解决问题：配置过程中遇到的坑包括conda路径冲突和自动激活base环境。通过编辑.bashrc文件解决这些问题。
8.结语：虽然配置过程有挑战，但成功配置Python环境后，为学习Python打下了坚实基础。
