不同python版本的安装,以及各自版本环境下pip的使用

不同python版本的安装,以及各自版本环境下pip的使用

 相信大家在使用Python过程中会遇到很多坑,其中最令人头疼的肯定是在配置环境、装包的时候出现的版本不兼容的问题。
 比如我们通过pip安装TensorFlow的时候,假如我们的版本号 python3.x > Python3.6的时候可能会出现错误,原因是目前TensorFlow最高兼容到Python3.6,同理,比如Keras、Caffe等常用包也会出现兼容性问题。
 笔者实在不想麻烦地删掉用了很久的Python3.7,就直接在电脑上重装了一个较为稳定的Python3.5。
 首先先去Python官网下载Python3.5的安装包。
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 然后以管理员身份运行安装包;
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 然后切记不要选择“Add Python3.5 to PATH”,原因是在此之前你已经安装了另一个版本的Python了,如果此时覆盖另一个版本的环境变量,可能会导致不必要的麻烦,然后选择第二个“Customize installation”,然后正常下一步安装即可;
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 然后进入Python3.5的安装目录,把默认的“python.exe”重命名为"python35.exe";
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 然后配置环境变量,把此目录路径添加到系统环境变量PATH中(此处就不放图了,相信大家都会);
 然后运行cmd,看看是否安装成功;先输入python,这时候出现的是最初的python版本,然后输入exit(),然后输入python35,出现的是刚刚安装的python35.没错,以后你想使用哪个版本的,只需要敲入python或者python35即可。
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 那么同理,如果你想为原来的python版本安装某个包的时候,还是采用传统的pip install xxx 即可,若要为新安装的python35安装某个包,则输入python35 -m pip install xxx即可。话不多说,放上我用python3.5安装TensorFlow的图片(因为我在写本文之前已经安装TensorFlow了,所以图片内容和你们安装的可能不太一样~)。
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 (对了,直接用pip安装某些包可能有些慢,建议使用中科大或者清华的镜像,具体做法网上很多,此处不再赘述~)

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