centos virtualenv？virtualenv创建虚拟环境
很多朋友对于centos virtualenv和virtualenv创建虚拟环境不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
CentOS 8 安装python3及虚拟环境
在 CentOS系统中，虽然默认只安装了 Python2，但 Python3却成为了广泛使用的版本。为了在 CentOS 8系统上安装 Python3和虚拟环境，本文将提供详细的步骤指南。
首先，确保安装了所需的环境依赖，这里需要安装 gcc编译器。
接着，下载 Python3安装包，选择适合您需求的版本，如 Python3.6.2。新建一个存放 Python3的目录，并将其解压至该目录中。随后，进入解压后的目录，指定安装目录，执行安装命令。
安装完成后，创建 Python3相关的软链接，以便系统能够识别和使用 Python3。
安装过程完成后，通过输入“python3”测试安装是否成功。
接下来，为了更方便地管理不同的 Python版本和项目，将安装 Python3和虚拟环境结合起来。Virtualenv是一个优秀的工具，可以创建隔离的 Python环境，避免不同项目之间的依赖冲突。Virtualenvwrapper则进一步简化了虚拟环境的管理。
为了使用 virtualenv和 virtualenvwrapper，首先更新 pip。接着，使用 pip安装 virtualenv和 virtualenvwrapper。然后，打开.bashrc文件，定义 virtualenvwrapper的路径。
使用 vim编辑.bashrc文件，在文件末尾添加 virtualenvwrapper的配置代码，并保存文件。
运行.bashrc文件以应用更改。接下来，就可以使用 virtualenvwrapper创建、激活和管理虚拟环境了。在创建虚拟环境时，可根据需要指定 Python版本。
在虚拟环境中，可以进入项目目录并安装所需的依赖包。对于大型项目，可以自动生成依赖文件，以便于后续管理和安装。
至此，您已经成功搭建了 CentOS 8上的 Python3环境和虚拟环境，为您的项目开发提供了良好的支持。
以下是使用 virtualenvwrapper常用的命令示例：
创建虚拟环境: `mkvirtualenv项目名`
激活虚拟环境: `workon项目名`
列出所有虚拟环境: `listenvs`
切换至其他虚拟环境: `workon项目名`
关闭虚拟环境: `rmvirtualenv项目名`
以上步骤和命令将帮助您在 CentOS 8系统上轻松安装 Python3并设置虚拟环境，从而提高开发效率和项目管理的灵活性。
CentOS7 Anaconda3(Python3.7)安装Tensorflow1.20.0
当前最新版TensorFlow1.12.0官网中的.whl文件下载链接仅支持到Python3.6版本，而Anaconda3配备的是Python3.7，因此安装了Anaconda3后无法顺利安装TensorFlow1.12.0。本文提供在Python3.7环境下安装TensorFlow1.20.0的方法。
安装环境包括CentOS7、Anaconda 2018.12 for Linux(Python3.7)、TensorFlow1.12.0等。
安装步骤如下：
1.检查配置环境
python3--version
pip3--version
virtualenv--version
2.升级pip、virtualenv和scipy
pip3 install--upgrade pip3
pip3 install--upgrade virtualenv
pip3 install--upgrade scipy
3.下载TensorFlow的安装包（.whl文件）
下载CPU版本的TensorFlow，将下载链接中的cp36替换为cp37（cp36表示3.6版本，替换后为cp37表示3.7版本）。将下载的文件名修改为tensorflow-1.12.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl。
4.安装TensorFlow
将下载的.whl文件移动到指定目录，并在Terminal执行以下命令：
pip3 install tensorflow-1.12.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
5.测试安装
运行测试代码，可能会出现RuntimeWarning：compiletime version 3.6 of module'tensorflow.python.framework.fast_tensor_util' does not match runtime version 3.7，但运行正常。
注意：在GitHub的TensorFlow Issue上提及async and await是Python 3.7的保留关键字，若遇到无法执行import tensorflow as tf的问题，可参考相关链接。但在CentOS7的Anaconda2018.12版本中并未发现需要替换修改的关键字。
祝读者新年技术进阶，本文旨在帮助TensorFlow学习者顺利安装，若有任何错误或疑问，欢迎留言更正。
Centos 7 下 Python 3.8 虚拟环境搭建
通过虚拟机安装 CentOS 7
操作步骤如下：
1.启动虚拟机，进入后输入：linux text，以进入非图形界面安装。
2.配置安装过程中的9项设置，仅关注第1、2、5、8项，第5项为必须配置，选择默认设置。完成后，按下‘b’开始安装操作系统。
搭建 Python 3.8环境
具体操作如下：
1.安装必要软件。
2.使用源码安装 Python 3.8。
3.替换系统中 Python 2.x的链接，执行特定命令。
4.验证替换是否成功。
5.添加环境变量，确保在未添加环境变量前，输入“python”能进入 Python 3.8.9环境。
6.解决“yum”无法使用的问题，对“yum”脚本进行 Python 2.x特定指定，分别执行相关命令。
7.卸载 Python，确保环境清理。
搭建 Python虚拟环境
流程如下：
1.安装 pip，它是 Python包管理工具，替代 easy_install。
2.创建独立的 Python虚拟环境。
3.使用 virtualenv创建虚拟环境，通过 pip安装项目所需的包，确保项目独立、互不干扰。
4.通过 virtualenv创建的环境，确保使用 pip安装的包仅限于当前虚拟环境中，避免版本冲突。
