Linux에서 Python 2.7을 기본값으로 설정하는 방법
일반적인 시나리오가 발생했습니다. Linux에 여러 Python 버전이 설치되어 있습니다. 머신이고 2.7을 기본값으로 설정하려고 합니다. 시스템 기본값을 변경하는 것이 간단해 보일 수 있지만 실제로는 그렇게 하지 않는 것이 좋습니다.
기본값을 변경하지 않는 이유
- 시스템 종속성: 패키지 관리자 스크립트 및 기타 시스템 수준 프로세스는 /usr/bin의 특정 Python 버전에 의존하는 경우가 많습니다. 이 경로를 수정하면 패키지 관리 및 시스템 기능이 중단될 수 있습니다.
- 호환성 문제의 위험: Python 2.6용으로 작성된 스크립트는 2.7에서 완벽하게 실행되지 않아 잠재적인 오류가 발생할 수 있습니다.
- 경로 수정: PATH 변수를 변경하여 /usr/bin보다 /usr/local/bin에 우선순위를 두는 것은 Python에만 영향을 미치지 않으며 잠재적으로 다른 문제를 일으킬 수도 있습니다.
대체 솔루션
1. 쉘 별칭:
Python 2.7을 직접 호출하는 쉘 별칭 만들기:
<code class="bash">alias python=/usr/local/bin/python2.7</code>
이렇게 하면 기본 시스템 Python을 그대로 유지하면서 2.7을 "python"으로 실행할 수 있습니다.
2. 가상 환경(venvs):
Python 2.7 프로젝트를 위해 특별히 가상 환경을 만듭니다.
<code class="bash">python2.7 -m venv ~/my_project_env source ~/my_project_env/bin/activate</code>
이렇게 하면 venv가 활성화되어 해당 환경 내에서 2.7이 활성 버전이 됩니다. venv를 비활성화하면 기본 Python이 복원됩니다.
위 내용은 시스템 기본값을 변경하지 않고 Linux에서 Python 2.7을 기본값으로 어떻게 설정합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

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