CentOS에서 테스트 환경을 구축하다가 Python 버전을 업그레이드해야 할 필요성을 느꼈기 때문에 전체 업그레이드 과정을 기록해 두었습니다.
CentOS5에 기본 제공되는 Python 버전은 2.4이지만 현재는 Python 버전을 기반으로 하는 경우가 많습니다. Python 애플리케이션 소프트웨어에는 2.4 이상의 Python 버전이 필요합니다. Python 버전을 업그레이드할 때 Python 2.4를 제거한 다음 Python 2.7을 설치하면 안 됩니다. 이로 인해 많은 프로그램이 실행되지 않거나 네트워크에 연결되지 않을 수도 있으며 결국 시스템을 다시 설치해야 합니다. 보수적인 방법은 python2.7의 소스코드 패키지를 직접 설치하는 것, 즉 두 버전의 python이 공존하는 것이다. (Centos에는 Python을 사용하는 프로그램이 많기 때문에 Python2.4를 제거하지 않는 것이 가장 좋습니다.)
(1) Python 다운로드/설치
Python2.7.2.tar.bz2 다운로드(http://www.python.org/ftp/python/2.7.2/Python- 2.7. 2.tar.bz2)
$tar jxvf Python2.7.2.tar.bz2 $cd Python2.7.2
$./configure $make && make install
이후 , python2.7이 설치된 후 기본 경로는 /usr/local/lib/python2.7
Python 버전 확인:
$ /usr/local/bin/python2.7 -V
(2) 시스템의 기본 Python이 python2.7을 가리키도록 소프트 연결을 설정합니다.
일반적인 상황에서는 python2.7이 성공적으로 설치된 후에도 시스템의 기본 Python이 여전히 버전입니다. 2.4, yum이 제대로 작동하려면 python2.4를 기반으로 한다는 점을 고려하면 감히 쉽게 제거하지 마세요. 시스템 기본 Python을 버전 2.7로 지정하는 방법은 무엇입니까?
mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak(또는 rm -rf /usr/bin/python)
ln -s /usr/local/bin/python2 .7 /usr/bin/python
파이썬 포인팅 성공 여부 확인 python -V
(3) 시스템 파이썬 소프트 링크 포인트 이후 yum이 제대로 작동하지 않는 문제 해결 방법 python2.7 버전으로:
$vi /usr/bin/yum 텍스트 편집기에 표시된 #/usr/bin/python을 #/usr/bin/python2.4로 변경하고 변경 사항을 저장합니다

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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