今天一不小心又把ubuntu系統給完壞了,因為我把python3卸載了,然後就。 。 。好了,不廢話了,接下來就說一下如何在ubuntu下管理python的多個版本。我這裡使用的是一個叫做pyenv的Python版本管理工具。
系統環境:ubuntu14.04LTS,系統預設的python版本為2.7,我這裡想要再安裝一個3.4.3版本。
再安裝python之前,我們首先要安裝這個管理工具pyenv:
$ git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv $ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc $ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc $ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc $ exec $SHELL -l
我們還可以透過下面這個指令來查看可以安裝的python版本:
$ pyenv install --list
如果我們確定要安裝py3on3. ,接下來我們就可以安裝python了,但是再安裝之前,我們必須要安裝python所需要的依賴包,這個必須要安裝,安裝會失敗的:
$ sudo apt-get install libc6-dev gcc $ sudo apt-get install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm
上面的依賴包搞定之後,我們就可以安裝python了:
$ pyenv install 3.4.3 -v
該指令會從github上下載python的原始碼,並解壓縮到/tmp目錄下,然後在/tmp中執行編譯工作。若依賴套件沒有安裝,則會出現編譯錯誤,需要在安裝依賴套件延遲重新執行該指令。
安裝完成之後,需要使用以下命令對資料庫進行更新:
$ pyenv rehash
查看目前已經安裝的python版本
$ pyenv versions * system (set by /home/seisman/.pyenv/version) 3.4.3
其中星號代表是當前系統正在使用的python版本是系統自帶的版本。
設定全域的python版本
$ pyenv global 3.4.3 $ pyenv versions system * 3.4.3 (set by /home/seisman/.pyenv/version)
從上面,我們可以看出來當前的python版本已經改變了3.4.3。也可以使用pyenv local或pyenv shell暫時改變python的版本。
確認python版本
$ python Python 3.4.3 (default, Apr 1 2015, 19:10:43) [GCC 4.8.2] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
確認python版本
rrreee
注意事項:輸入python即可使用新版的python;系統自帶的腳本會以python即可使用新版的python;系統自帶的腳本會以python版本的方式調用/python.因而不會對系統腳本產生影響;使用pip安裝第三方模組時會安裝到~/.pyenv/versions/3.4.3下,不會和系統模組發生衝突;使用pip安裝模組後,可能需要執行pyenv rehash更新資料庫。 🎜🎜以上所述是小編給大家介紹的ubuntu下安裝多版本Python的方法及注意事項,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回覆大家的。在此也非常感謝大家對PHP中文網的支持! 🎜🎜更多ubuntu下安裝Python多版本的方法及注意事項相關文章請關注PHP中文網! 🎜
Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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