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本文提供了在Ubuntu操作系统下搭建PythOn开发环境的详细指南，涵盖了从安装Python解释器、配置pip包管理工具到设置虚拟环境等关键步骤，旨在帮助开发者快速构建一个高效、稳定的Python开发环境。
本文目录导读：
Ubuntu 作为一款优秀的开源操作系统，被广泛应用于服务器、桌面以及开发环境中，Python 作为一种流行的编程语言，拥有丰富的库和工具，是许多开发者的首选，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 下搭建一个适合 Python 开发的环境。
安装 Ubuntu 系统
确保你的计算机已经安装了 Ubuntu 系统，如果没有，可以访问 Ubuntu 官方网站下载最新的 ISO 镜像文件，并按照官方指南进行安装。
更新系统
在搭建开发环境之前，确保你的 Ubuntu 系统是最新的，打开终端，执行以下命令：
sudo apt update sudo apt upgrade
安装 Python
Ubuntu 系统默认已经预装了 Python 2.7，但为了使用最新的 Python 3 版本，我们需要手动安装。
1、安装 Python 3：
sudo apt install python3
2、安装 Python 3 的包管理工具 pip：
sudo apt install python3-pip
3、查看安装的 Python 版本：
python3 --version
安装开发工具
1、安装代码编辑器
Ubuntu 系统自带了文本编辑器，但为了更好的开发体验，我们可以安装一些专业的代码编辑器，如 Visual Studio code、PyCharm 等。
以 Visual Studio Code 为例，执行以下命令：
sudo apt install code
2、安装版本控制工具
Git 是一款优秀的版本控制工具，可以帮助我们管理代码的版本，执行以下命令安装 Git：
sudo apt install git
3、安装其他常用工具
sudo apt install build-essential sudo apt install cmake sudo apt install gfortran
创建 Python 虚拟环境
为了方便管理项目依赖，我们可以使用虚拟环境，以下为创建虚拟环境的步骤：
1、安装虚拟环境管理工具：
pip3 install virtualenv
2、创建虚拟环境：
virtualenv -p /usr/bin/python3 venv
venv 是虚拟环境的名称，你可以根据需要修改。
3、激活虚拟环境：
source venv/bin/activate
4、退出虚拟环境：
deactivate
安装常用 Python 库
在虚拟环境中，我们可以安装一些常用的 Python 库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等。
pip install numpy pandas matplotlib
通过以上步骤，我们已经成功在 Ubuntu 系统中搭建了一个适合 Python 开发的环境，你就可以开始你的 Python 开发之旅了。
以下为 50 个中文相关关键词：
Ubuntu, Python, 开发环境, 虚拟环境, 代码编辑器, 版本控制, 虚拟机, 系统更新, 包管理工具, 代码管理, 代码调试, 代码优化, 代码规范, 编程语言, 开源软件, 开发工具, 开发框架, 代码模板, 代码复用, 代码审查, 代码测试, 代码部署, 代码迁移, 代码监控, 代码优化, 代码重构, 代码生成, 代码分析, 代码覆盖, 代码执行效率, 代码安全性, 代码可维护性, 代码可读性, 代码可扩展性, 代码稳定性, 代码健壮性, 代码性能, 代码调试技巧, 代码优化技巧, 代码规范工具, 代码管理工具, 代码编辑器插件, 代码模板工具, 代码生成工具, 代码分析工具
本文标签属性：
Ubuntu Python 环境：ubuntu中python运行环境
