liunx 上python编译安装或使用Anaconda同时安装运行多个不同版本的python环境 在CentOS 7上安装Python 3.7 汉化 python 两个方法均无误，已测试安装成功

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1编译安装

注意： 系统上已有                                  python2.7 使用以下 卸载， 不卸载也行 编译安装 注意 要 验证时使用 python3 -version

yum -y remove $(rpm -qa |grep python )

前期准备

更新系统软件包列表：更新系统软件包此步骤可不做：若编译安装失败后把包删干净再执行此步骤，

Copysudo yum update

安装必要的依赖此步骤在编译安装必做：

Copyyum install -y gcc openssl-devel bzip2-devel libffi-devel zlib-devel  gcc-c++

安装Python 3.7

下载Python 3.7源码包：

Copywget https://www.python.org/ftp/python/3.7.12/Python-3.7.12.tgz /usr/local/

cd /usr/local/

ls

解压源码包并进入目录：

Copy 两个命令tar xzf Python-3.7.12.tgz

cd Python-3.7.12

编译和安装Python 3.7：

Copy 这是三个命令./configure --enable-optimizations  --enable-shared  --prefix=/usr/local/python3

--enable-optimizations   启用优化
--enable-shared     指定安装共享库，共享库在使用其他需调用python的软件时会用到，比如使用mod_wgsi 连接Apache与python时需要。
--prefix            --前缀

# make -j 2指定2核cpu执行编译过程，会提高编译速度 


make -j 2 && make install   #编译并安装，时间比较慢，预计30分钟

Processing /tmp/tmpc18vljnr/pip-20.1.1-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: setuptools, pip
  WARNING: The script easy_install-3.7 is installed in '/usr/local/python3/bin' which is not on PATH.
  Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location.
  WARNING: The scripts pip3 and pip3.7 are installed in '/usr/local/python3/bin' which is not on PATH.
  Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location.
Successfully installed pip-20.1.1 setuptools-47.1.0
[root@root Python-3.7.12]# 
 

根据提示 ：

警告:脚本easy_install-3.7安装在PATH上不存在的/usr/local/python3/bin中。
考虑将此目录添加到PATH中，或者，如果您希望避免此警告，请使用--no-warn-script-location。
警告:脚本 pip3和pip3.7安装在PATH上不存在的/usr/local/python3/bin中。
考虑将此目录添加到PATH中，或者，如果您希望避免此警告，请使用--no-warn-script-location。

配置环境变量

根据提示 ，配置环境变量，把/usr/local/python3/bin:/usr/local/python3/bin 添加进/etc/profile里面。

[root@slave2 opt]# vim /etc/profile

export PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin:/usr/local/git/bin:/usr/local/python3/bin:/usr/local/python3/bin
export JAVA_HOME="/usr/local/src/java/jdk1.8.0_141"
export PATH="$PATH:$JAVA_HOME/bin"
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
 

#/usr/local/python3/bin:/usr/local/python3/bin 是我们手动添加的 配置环境变量

[root@root Python-3.7.12]# source /etc/profile

配置共享库文件

cd /usr/local/python3/bin/
./python3

 ./python3: error while loading shared libraries: libpython3.6m.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory   有此报错

为所有用户设置共享库目录

用 vim 编辑器打开配置文件 /etc/profile.d/python3.sh

 vim /etc/profile.d/python3.sh

在文件末尾写上如下内容：

 # python3.6 共享库目录
 export PATH=$PATH:/usr/local/python3/bin

编辑文件 /etc/ld.so.conf.d/python3.conf，并且添加如下内容：

 # vim /etc/ld.so.conf.d/python3.conf
 /usr/local/python3/lib

保存退出文件后， 执行如下命令 加载配置信息使其生效

[root@root bin]# python3

ldconfig 后，系统会重新扫描 /etc/ld.so.conf 和 /etc/ld.so.conf.d/ 目录下的所有文件，并更新动态链接器的缓存。这样，新添加的库路径就会被系统识别，您安装的Python模块或库就可以被正确加载了

执行如下命令，使环境变量生效

 source /etc/profile.d/python3.sh

测试python3

[root@root bin]# python3
Python 3.7.12 (default, Aug 22 2024, 12:22:56) 
[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-44)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

>>>  print('qf')  #注意 前面不能有空格 有空格报错
  File "", line 1
    print('qf')
    ^
IndentationError: unexpected indent
>>> print('qf')
qf
>>> 

输入 exit() 即可退出 python3

测试 pip3

一般情况下你不需要执行下面的pip安装命令，安装python时会顺手安装。若 pip3 -V 不显示版本，那么需要执行下面的pip安装命令

[root@root bin]# pip3 -V
pip 20.1.1 from /usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/pip (python 3.7)
[root@root bin]# 

假如上面显示的含有 python3.7就没问题了，说明 pip3 安装的模块会安装到上面显示的目录

一般情况下你不需要执行下面的安装命令。

 pip3 install gnureadline

配置 pip3 使用国内源

创建配置文件

 # Linux下使用
 mkdir ~/.pip
 vi ~/.pip/pip.conf
 ​
 # Windows 下使用 pip.ini
 (1):在windows文件管理器中,输入 %APPDATA%
 (2):会定位到一个新的目录下，在该目录下新建pip文件夹，然后到pip文件夹里面去新建个pip.ini文件

写入如下内容：

[global]
timeout = 6000
index-url=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

豆瓣源: https://pypi.douban.com/simple/

阿里源: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

清华: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

阿里云:   http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

华中理工大学: http://pypi.hustunique.com/

山东理工大学: http://pypi.sdutlinux.org/

[root@root bin]# ldconfig

配置使用国内源安装第三方模块

示例： 比如安装一个执行远程主机命令的模块

 [root@python ~]# pip3 install gnureadline
 

切换为阿里云之后，下载就会自动用阿里的pip源地址进行读取下载

卸载redis 软件： 
[root@python-server bin]# pip3 uninstall redis

列出已安装：
[root@python-server bin]# pip3 list

查看已安装软件版本
[root@python-server bin]# pip3 freeze

导入到requirements.txt
[root@python-server bin]# pip3 freeze > requirements.txt
You are using pip version 9.0.3, however version 20.2.2 is available.
You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command.
[root@python-server bin]# cat requirements.txt 
gnureadline==8.0.0
redis==3.5.3

安装开发人员提供的软件(也就是程序运行所需要的基础环境)
[root@python-server bin]# pip3 install -r requirements.txt

小技巧 列出可以使用pip安装的，所有 redis的版本
[root@python-server bin]# pip3 install redis==kkk

升级pip  不建议 ，软件不是越新越好
# pip3 install --upgrade pip

[root@mysql-server1 ~]# pip3 -V

重新测试：编译安装python3.7 和pip 均安装成功

[root@root bin]# python3
Python 3.7.12 (default, Aug 22 2024, 12:22:56) 
[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-44)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> 
 

[root@root bin]# pip3 -V
pip 20.1.1 from /usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/pip (python 3.7)
[root@root bin]# 
 

2.担心不好卸载 使用Anaconda同时安装运行多个不同版本的python环境

Anaconda是一个更大的数据科学平台,包含了Conda包管理器以及许多常用的数据科学工具和库。Anaconda和Miniconda的区别在于Anaconda预先安装了一系列常用的数据科学工具和库,而Miniconda只包含Conda和其基本依赖

[root@root ~]#

1.使用以下命令下载Anaconda安装脚本（请注意这里的下载链接可能会有更新，建议去Anaconda官网查看最新版本链接）

[root@slave2 ~]# cd /opt
 

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh是544m 下载很慢请耐心等待

2. 给下载的脚本添加执行权限：

[root@slave2 opt]# ls
1.txt                              jack.txt           test.sh
Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh  my_git_project     tom.sh
containerd                         mysql-gid-bak.sql  tom.txt
 

  chmod +x Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

3.运行安装脚本   

[root@slave2 opt]# ./Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh 

Welcome to Anaconda3 2021.05

In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
>>> 
#   按enter键，继续

4.安装完成后，需要激活Anaconda。根据提示选择是否将conda初始化加入到.bashrc文件，一般会选择yes。

>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> yes
 

Anaconda3 will now be installed into this location:
/root/anaconda3

  - Press ENTER to confirm the location
  - Press CTRL-C to abort the installation
  - Or specify a different location below

[/root/anaconda3] >>> 

以上翻译如下：

​

按Enter确认位置：按下Enter键确认安装Anaconda3到/root/anaconda3

等待安装完成：安装程序会开始复制文件和安装Anaconda3到指定位置。请耐心等待安装完成，过程可能需要一些时间取决于系统性能和文件大小

等待一会出现如下：  输入 yes

Preparing transaction: done
Executing transaction: done
installation finished.
Do you wish the installer to initialize Anaconda3
by running conda init? [yes|no]
[no] >>> yes  
 

Do you wish the installer to initialize Anaconda3 的意思是 您希望安装程序初始化 Anaconda3 吗?

安装完成后，你需要配置Anaconda3的环境变量，就是步骤5

以下是安装完成界面。

Thank you for installing Anaconda3!

===========================================================================

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tools at your fingertips.

PyCharm Pro for Anaconda is available at: https://www.anaconda.com/pycharm

[root@slave2 opt]# 
 

5.安装完成后，重新配置环境变量

~/.bashrc和/etc/profile是两个不同的文件,在Linux系统中具有不同的作用和范围,

   vim ~/.bashrc  对当前用户的Shell生效

1.确认Anaconda的安装路径并配置环境变量

 

通常默安装路径是  ：

/root/anaconda3

也可能是其他路径，如/home/username/anaconda3等。

可以用whereis  anaconda3  查看一下

[root@slave2 opt]# vim /etc/profile                                            # 对所有用户的Shell生效

在文件末尾添加以下行，确保替换实际的Anaconda安装路径：

export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"

保存并关闭文件。

使新的环境变量设置生效：

[root@slave2 ~]#source /etc/profile   

  #注你在输入 或者粘贴代码 的时候/ # 和代码 不能有空格，不然会报错，如下

[root@slave2 ~]# source /etc/profile 
-bash: /etc/profile : 没有那个文件或目录
 

验证Anaconda是否配置正确

1. 检查conda命令是否可用：

   [root@slave2 ~]# conda --version
   conda 4.10.1

创建和管理Python环境

当conda命令可用后，你可以继续创建和管理Python环境：

1.创建一个新的Python测试环境：

[root@slave2 ~]#conda create --name myenv

Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done



==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
  current version: 4.10.1
  latest version: 24.7.1

Please update conda by running

    $ conda update -n base -c defaults conda



## Package Plan ##

  environment location: /root/anaconda3/envs/myenv



Proceed ([y]/n)? 
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate myenv
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

[root@slave2 ~]# 

1. 激活环境：  

   Copyconda activate myenv
   

   [root@slave2 ~]# conda activate myenv
   
   CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.
   To initialize your shell, run
   
       $ conda init 
   
   Currently supported shells are:
     - bash
     - fish
     - tcsh
     - xonsh
     - zsh
     - powershell
   
   See 'conda init --help' for more information and options.
   
   IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'.
   
   
   [root@slave2 ~]# 
   

2. 安装包，例如numpy：

   Copyconda install numpy
   

   [root@slave2 ~]# conda install numpy
   Collecting package metadata (current_repodata.json): done
   Solving environment: done
   
   
   ==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
     current version: 4.10.1
     latest version: 24.7.1
   
   Please update conda by running
   
       $ conda update -n base -c defaults conda
   
   
   
   # All requested packages already installed.
   
   [root@slave2 ~]# 
   

3. 查看环境中已安装的包：
   conda list

4. 更新软件包： conda update 包名

Copyconda update numpy -y

更新指定软件包到最新版本。

6.退出当前环境：

Copyconda deactivater

退出当前环境，如果退出环境报错那么 ，如下

[root@slave2 ~]# conda deactivate

CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda deactivate'.
To initialize your shell, run

    $ conda init

Currently supported shells are:
  - bash
 

​

IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'.

​
 

根据提供的错误信息，使用 conda deactivate 命令时出现问题

错误提示中提到：

您的 shell 尚未正确配置以使用 ‘conda deactivate’ 命令 

运行“conda init”后，您可能需要关闭并重新启动您的shell。

根据提示，运行以下命令来初始化shell：

conda init shell名称

conda init bash

运行完上述命令后，可能需要关闭并重新启动 shell，以使更改生效。然后，应该能够成功使用 ‘conda deactivate’ 命令

[root@slave2 ~]# conda init bash
no change     /root/anaconda3/condabin/conda
no change     /root/anaconda3/bin/conda
no change     /root/anaconda3/bin/conda-env
no change     /root/anaconda3/bin/activate
no change     /root/anaconda3/bin/deactivate
no change     /root/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
no change     /root/anaconda3/etc/fish/conf.d/conda.fish
no change     /root/anaconda3/shell/condabin/Conda.psm1
no change     /root/anaconda3/shell/condabin/conda-hook.ps1
no change     /root/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/xontrib/conda.xsh
no change     /root/anaconda3/etc/profile.d/conda.csh
no change     /root/.bashrc
No action taken.
[root@slave2 ~]# 
 

注意：如果使用的是不同的 shell（如 fish、tcsh、xonsh、zsh、powershell 等），则应使用相应的 shell 名称 来运行 ‘conda init’ 命令

 退出当前环境，  返回到基础环境。

conda deactivate

7.删除环境：

Copyconda remove --name myenv --all

删除指定的环境及其所有包。

8.更新Conda： 可以不更新 

Copyconda update conda

更新Conda本身到最新版本。

这些是使用Conda的基本操作，帮助你开始管理Python环境和软件包。

2.创建一个生产环境 ：实际可用的Python3环境:

这将在Anaconda中创建一个名为 py3的Python3环境。

• 打开终端。
• 运行以下命令创建一个名为py3的Python3环境:

  Copyconda create --name py3 python=3
  

  
  激活虚拟环境:

  • 运行以下命令激活一个叫做py3 的虚拟环境:

    conda activate py3
    

  • 现在你已经成功激活了py3 虚拟环境,你可以在这个环境中安装和运行Python3程序。
     

  • 验证环境:

  • 可以运行python --version来验证Python版本是否为Python3。

  • 使用conda list查看当前环境中已安装的包。

  • 安装包，例如numpy：

    Copyconda install numpy

  • 更新软件包： conda update 包名

  • Copyconda update numpy -y
    

    更新指定软件包到最新版本。

[root@slave2 ~]# python3 --version 
Python 3.8.8
[root@slave2 ~]# 
 

3.如果conda命令找不到 ，conda无法使用

如果在执行上述创建环境 步骤后，conda命令仍然未找到，请考虑以下几种可能性：

1. Anaconda未正确安装：

   • 尝试重新安装Anaconda，并确保安装路径正确。

2. 环境变量未正确设置：

   • 确认路径配置正确，并确保已执行source ~/.bashrc使修改生效。

3. 权限问题：

   • 确认你在操作过程中有足够的权限，尤其是路径和配置文件的修改。

汉化Python

1. 下载汉化补丁：

Copywget https://raw.githubusercontent.com/Python3WebSpider/Python3WebSpider/master/Python3.7%E6%B1%89%E5%8C%96%E8%A1%A5%E4%B8%81.patch

1. 应用汉化补丁：

Copysudo patch -p0 < Python3.7%E6%B1%89%E5%8C%96%E8%A1%A5%E4%B8%81.patch

检查Python安装

1. 检查Python版本：

Copypython3 --version 

安装pip 和常用插件

1. 安装pip：

Copysudo yum install -y python3-pip

1. 安装常用插件（可根据需要添加）：

Copysudo pip3 install requests beautifulsoup4 scrapy

验证安装

1. 验证pip是否安装成功：

Copypip3 --version

1. 验证常用插件是否安装成功：

Copypip3 show requests
pip3 show beautifulsoup4
pip3 show scrapy

Python 特点扩展举例

以下是对每个Python特点的扩展举例，帮助你更好地理解Python的优势：

1. 易于学习：

   • 举例： 对于初学者，编写一个"Hello, World!"程序非常简单，只需一行代码：

     Copyprint("Hello, World!")
     

   • 解释： 相较于其他编程语言，Python的语法非常简洁，减少了学习编程的难度。

2. 易于阅读：

   • 举例： Python使用缩进来表示代码块，提高了代码的可读性。

     Copydef greet(name):
         if name:
             print(f"Hello, {name}!")
         else:
             print("Hello, World!")
     

   • 解释： 清晰的代码结构使得阅读和理解程序更加容易。

3. 易于维护：

   • 举例： Python的代码维护相当容易，社区有大量的文档和最佳实践指南。

     Copy# Example of easy to maintain code
     def add(a, b):
         return a + b
     

   • 解释： 简单和清晰的代码结构使得维护和扩展变得更加容易。

4. 一个广泛的标准库：

   • 举例： 使用Python标准库中的datetime模块操作日期和时间。

     Copyimport datetime
     now = datetime.datetime.now()
     print(now)
     

   • 解释： 标准库提供了丰富的模块，减少了编写代码的工作量。

5. 互动模式：

   • 举例： 在Python终端中直接执行代码并查看结果：

     Copy>>> a = 5
     >>> b = 10
     >>> a + b
     15
     

   • 解释： 互动模式支持即时反馈，适合测试和调试代码。

6. 可移植：

   • 举例： Python代码可以在不同平台上无缝运行，例如在Windows和Linux上运行相同的脚本。

     Copyimport os
     print(os.name)  # 输出当前操作系统的名称
     

   • 解释： Python的跨平台特性使得开发者可以编写一次代码，在多个平台上运行。

7. 可扩展：

   • 举例： 使用C扩展模块来优化关键性能部分。

     Copy// example.c
     #include 
     static PyObject* my_function(PyObject* self, PyObject* args) {
         return Py_BuildValue("i", 42);
     }
     static PyMethodDef myMethods[] = {
         { "my_function", my_function, METH_VARARGS, "Returns 42." },
         { NULL, NULL, 0, NULL }
     };
     static struct PyModuleDef myModule = {
         PyModuleDef_HEAD_INIT, "myModule", NULL, -1, myMethods
     };
     PyMODINIT_FUNC PyInit_myModule(void) {
         return PyModule_Create(&myModule);
     }
     

     Copy# 使用C扩展模块的Python代码
     import myModule
     print(myModule.my_function())  # 输出42
     

   • 解释： 通过C/C++扩展，Python可以实现高性能计算。

8. 数据库：

   • 举例： 使用Python的sqlite3模块连接和操作SQLite数据库。

     Copyimport sqlite3
     conn = sqlite3.connect('example.db')
     c = conn.cursor()
     c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)''')
     c.execute("INSERT INTO users (name) VALUES ('Alice')")
     conn.commit()
     conn.close()
     

   • 解释： Python提供了对各种数据库的支持，使得数据库操作变得简单。

9. GUI编程：

   • 举例： 使用tkinter模块创建一个简单的GUI应用。

     Copyimport tkinter as tk
     root = tk.Tk()
     label = tk.Label(root, text="Hello, GUI!")
     label.pack()
     root.mainloop()
     

   • 解释： Python支持多种GUI库，可以创建跨平台的图形用户界面应用。

10. 可嵌入:

    • 举例： 在C程序中嵌入Python解释器。

      Copy#include 
      int main(int argc, char *argv[]) {
          Py_Initialize();
          PyRun_SimpleString("print('Hello from embedded Python!')");
          Py_Finalize();
          return 0;
      }
      

    • 解释： 可以将Python嵌入到其他语言的应用程序中，为应用程序增加脚本支持。

为什么举例？

这些举例展说明Python在不同领域中的应用及其优势，进一步说明了Python是一个功能强大且灵活的编程语言