1. Centos は事前に Sqlite データベースをインストールする必要があるため、そうしないと後で Python が sqlite3 を正常にインポートできなくなるため、アップグレードする前に Sqlite データベースを事前にインストールすることをお勧めしますPython。
readline-devel のインストールに失敗すると、キーボードの上下左右のキーが使用できなくなる可能性があります
yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gcc make -y
2. インストールする Python3 インストール パッケージをダウンロードします
3.コンパイルとインストール
PS: ここでは、Python3.7 バージョンの依存関係インストールに関する初期警告を示します。Python3.6 をインストールする場合は、
例外プロンプト ModuleNotFoundError: '_ctypes' という名前のモジュールがありません
yum install libffi-devel -y
コンパイルとインストール
tar xvf Python-3.7.0.tar.xz cd Python-3.7.0/ ./configure\ prefix=/usr/local/python3\ --with-ssl --enable-sharedmake && make install
インストールのテスト
/usr/local/python3/bin/python3 -V
4. Python コマンドのソフト リンクと vim 構成を変更する
インストールが成功したら、yum の使用を復元するために、vim 構成を Python2.7.5 に変更する必要があります。
mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python
Python3 には pip が付属しています。ソフト リンクを追加するだけです。
ln /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip3
vim の設定を変更します
vi /usr/bin/yum
#!/usr/bin/python2.7 # 修改#!/usr/bin/python为#!/usr/bin/python2.7 import sys try: import yum except ImportError: print >> sys.stderr, """\
同じ操作です, vi /usr/libexec/urlgrabber-ext-down ファイル内の #!/usr/bin/python も #!/usr/bin/ python2.7
Python 関連の技術記事の詳細については、こちらをご覧ください。については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。
以上がcentos7にpython3をインストールする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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