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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下搭建Python开发环境的步骤,包括配置Python环境变量,确保Ubuntu系统中的Python环境稳定高效。内容涵盖从安装Python解释器、设置环境变量到使用pip管理Python包等关键环节,为开发者提供便捷的Ubuntu Python开发环境配置指南。
本文目录导读:
在当今的编程领域,Python作为一种高效、易学的编程语言,受到了广大开发者的喜爱,Ubuntu作为一款优秀的开源操作系统,为Python开发者提供了一个稳定且强大的开发平台,本文将详细介绍如何在Ubuntu下搭建Python开发环境,帮助您快速上手Python编程。
安装Python
1、更新系统
在搭建Python环境之前,首先确保您的Ubuntu系统是最新的,打开终端,执行以下命令:
sudo apt update sudo apt upgrade
2、安装Python
Ubuntu默认安装了Python3,但为了方便管理不同版本的Python,我们可以使用pyenv工具,安装pyenv:
sudo apt install -y libssl-dev libffi-dev python3.7-dev curl https://pyenv.run | bash
将pyenv添加到环境变量:
echo 'export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.bashrc echo 'eval "$(pyenv virtualenv-init -)"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
我们可以使用pyenv安装Python的不同版本,以安装Python 3.8为例:
pyenv install 3.8.10
安装完成后,将Python 3.8设置为默认版本:
pyenv global 3.8.10
安装常用Python库
1、安装pip
pip是Python的包管理工具,用于安装和管理Python库,在Ubuntu中,pip3已经预装在Python 3环境中,如果需要安装pip3,执行以下命令:
sudo apt install python3-pip
2、安装常用库
以下是一些常用的Python库,您可以根据需要安装:
pip3 install numpy pandas matplotlib scipy scikit-learn jupyter
配置文本编辑器或IDE
1、安装Visual Studio Code
Visual Studio Code(VS Code)是一款免费的、开源的跨平台代码编辑器,支持多种编程语言,在Ubuntu中,执行以下命令安装VS Code:
sudo apt install code
2、安装Python插件
打开VS Code,进入扩展市场,搜索并安装以下插件:
- Python
- Pylint
- jupyter
搭建虚拟环境
为了方便管理项目依赖,我们通常为每个项目创建一个虚拟环境,以下是如何使用pyenv和virtualenv创建虚拟环境的步骤:
1、创建虚拟环境
在项目目录下,执行以下命令创建虚拟环境:
pyenv virtualenv 3.8.10 my_project_env
2、激活虚拟环境
在终端中,进入虚拟环境:
workon my_project_env
3、安装项目依赖
在虚拟环境中,使用pip安装项目所需的库:
pip install -r requirements.txt
本文详细介绍了在Ubuntu下搭建Python开发环境的步骤,包括安装Python、安装常用库、配置文本编辑器或IDE以及搭建虚拟环境,通过这些步骤,您可以快速搭建一个稳定且功能强大的Python开发环境,为您的编程之旅打下坚实的基础。
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Ubuntu:ubuntu进不了图形界面
Python开发环境:Python开发环境与工具
Ubuntu Python 环境:ubuntu python环境配置