ubuntu配置python环境 ubuntu如何安装python
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。