如何在 Ubuntu 上配置 Python 环境

一、检查系统自带Python版本
Ubuntu系统通常预装Python 3，首先通过终端命令确认现有版本：

python3 --version

若已满足需求，可直接跳至配置虚拟环境步骤；若需安装特定版本或最新版本，继续以下步骤。

二、通过系统包管理器安装Python（推荐新手）
Ubuntu的apt包管理器可快速安装Python及依赖，支持常见版本（如3.8、3.10）：

1. 更新软件包列表：

   sudo apt update &
       &
        sudo apt upgrade -y
   

2. 安装Python 3及pip（Python包管理器）：

   sudo apt install python3 python3-pip -y
   

3. （可选）安装开发工具（编译源码或第三方库时需要）：

   sudo apt install build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev libssl-dev libffi-dev -y
   

4. 验证安装：

   python3 --version  # 查看Python版本
   pip3 --version     # 查看pip版本
   

三、安装特定版本Python（使用deadsnakes PPA）
若系统未提供所需版本（如3.11+），可通过deadsnakes第三方源安装：

1. 添加PPA源：

   sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
   sudo apt update
   

2. 安装指定版本（以3.11为例）：

   sudo apt install python3.11 python3.11-dev python3.11-venv -y
   

3. 验证版本：

   python3.11 --version
   

四、从源码编译安装Python（完全自定义）
若需完全控制编译选项（如优化性能），可从源码编译：

1. 安装编译依赖：

   sudo apt install build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev libssl-dev libffi-dev libsqlite3-dev wget curl llvm -y
   

2. 下载源码包（以3.12为例）：

   wget https://www.python.org/ftp/python/3.12.0/Python-3.12.0.tgz
   tar -xf Python-3.12.0.tgz
   cd Python-3.12.0
   

3. 配置并编译（--enable-optimizations启用性能优化）：

   ./configure --enable-optimizations
   make -j$(nproc)  # 使用所有CPU核心加速编译
   

4. 安装（altinstall避免覆盖系统默认Python）：

   sudo make altinstall
   

5. 验证安装：

   python3.12 --version
   

五、配置虚拟环境（隔离项目依赖）
虚拟环境可避免不同项目间的依赖冲突，推荐使用系统自带的venv模块：

1. 创建虚拟环境（以myenv为例）：

   python3 -m venv myenv
   

2. 激活虚拟环境：

   source myenv/bin/activate
   

   激活后，终端提示符会显示环境名称（如(myenv)）。
3. 退出虚拟环境：

   deactivate
   

4. （可选）删除虚拟环境：

   rm -rf myenv
   

六、使用pyenv管理多版本Python（灵活切换）
若需频繁切换Python版本，可使用pyenv工具：

1. 安装pyenv及插件：

   curl https://pyenv.run | bash
   

2. 配置环境变量（添加到~/.bashrc或~/.zshrc）：

   echo 'export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"' >
       >
        ~/.bashrc
   echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >
       >
        ~/.bashrc
   echo 'eval "$(pyenv virtualenv-init -)"' >
       >
        ~/.bashrc
   source ~/.bashrc
   

3. 安装指定版本（如3.10.0）：

   pyenv install 3.10.0
   

4. 设置全局默认版本：

   pyenv global 3.10.0
   

5. 为当前目录设置本地版本（仅影响当前项目）：

   pyenv local 3.8.6
   

七、使用Conda管理环境（适合数据科学）
若从事数据科学工作，conda可简化环境及包管理：

1. 下载并安装Miniconda：

   wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
   bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
   

   按提示完成安装，初始化conda（首次运行时会提示）。
2. 创建环境（指定Python版本，如3.9）：

   conda create --name myenv python=3.9
   

3. 激活环境：

   conda activate myenv
   

4. 退出环境：

   conda deactivate
   

声明：本文内容由网友自发贡献，本站不承担相应法律责任。对本内容有异议或投诉，请联系2913721942#qq.com核实处理，我们将尽快回复您，谢谢合作！