问题描述
环境: CentOS6.5
想在此环境下使用python3进行开发,但CentOS6.5默认的python环境是2.6.6版本。
之前的做法是直接从源码安装python3,替换掉现有的开发环境,但在随后使用过程中发现系统很多脚本依赖python2.6,直接替换会导致很多软件不正常。
今天发现有朋友使用virtualenv搭建python3开发环境,这里记录下,也方便我以后查阅。
安装python3
安装脚本如下:
wget https://www.python.org/ftp/python/3.4.3/Python-3.4.3.tgz
tar zxvf Python-3.4.3.tgz
cd Python-3.4.3
./configure --prefix=/usr/local
make && make altinstall
运行以上命令后,你可以在目录/usr/local/bin/python3.4 看到新编译的环境。
注意: 这里我们使用的是make altinstall,如果使用make install,你将会看到在系统中有两个不同版本的Python在/usr/bin/目录中。这将会导致很多问题,而且不好处理。
搭建python3开发环境
1、安装virtualenv,可以通过pip进行安装,命令如下:
pip install virtualenv
如果没有安装pip,可以通过以下命令安装:
yum install python-pip
2、创建虚拟环境:
virtualenv -p /usr/local/bin/python3.4 py34env
执行上述命令后,会在当前目录创建py34env文件夹,该文件夹即为我们创建的虚拟环境。
3、激活虚拟环境:
source py34env/bin/activate
3.1、在虚拟环境中安装ipython
pip install ipython
3.2、在虚拟环境中启动ipython:
ipython
4、退出虚拟环境
deactivate
以上所述就是本文的全部内容了,希望大家能够喜欢。

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト

toaccesselementsinapythonlist、useindexing、negativeindexing、slicing、oriteration.1)indexingstartsat0.2)negativeindexingAcsesess.3)slicingextractStions.4)reterationSuseSuseSuseSuseSeSeS forLoopseCheckLentlentlentlentlentlentlenttodExeror。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、


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