Python多版本切换工具-Pyenv

发布时间:2019-10-11 09:02:34编辑:auto阅读(2493)

    为了安装Anaconda科学计算环境,控制好python版本,今天上午总算折腾好了。

    • 学习python有时希望在python2.7环境下,有时希望在python3.4环境下,该怎么办呢?

    • Anconda的包也不知道适合在什么环境下工作?

    解决多python环境下,python版本切换的工具--pyenv应运而生。同时,另外一个工具virtualenv则提供了一种功能, 就是将一个目录建立为一个虚拟的python环境, 这样的话, 用户可以建立多个虚拟环境, 每个环境里面的python版本可以是不同的, 也可以是相同的, 而且环境之间相互独立。
    下面简要介绍一下安装的过程:

    Unix系统下pyenv安装与使用:

    安装pyenv

    $ git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv     #使用 git 把 pyenv 下载到家目录
    $ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc     #然后需要修改环境变量,使用 Bash Shell 的输入
    
    $ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
    
    $ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc     #最后添加 pyenv init
    
    $ exec $SHELL -l     #输入命令重启 Shell,然后就可以重启pyenv

    查看pyenv可安装的版本列表

    $ pyenv install --list

    該命令将列出pyenv可以安装的列表,单单列举几个咱们关心的python和anaconda把:

    2.7.8   # Python 2最新版本 
    
    3.4.1   # Python 3最新版本
    
    anaconda-2.4.0  # 支持Python 2.6和2.7
    
    anaconda3-2.0.1 # 支持Python 3.3和3.4
    

    安装指定的python版本。

    $ pyenv install 3.4.1 
    

    该命令会从github上下载python的源代码安装,但是,我这里主要是用来进行科学计算的环境安装,因此,最后选择安装
    anaconda-2.4.0(python2.7环境) 和 anaconda3-2.4.0(python3.4环境)。可以选择都安装,之后可以使用pyenv进行版本的切换。
    注:

    • 这里利用pyenv命令安装的python版本都安装在~.pyenv/versions文件夹下,当然,如果你从图形界面进入Ubuntu的用户主目录下可能看不见.pyenv文件夹,这时候,你可以使用ls -a看到隐藏的文件夹。

    • 使用pip安装的包完成之后,可能需要对数据库进行更新:

    pyenv rehash

    卸载指定的python版本

    pyenv uninstall x.x.x

    python版本查看

    查看当前已经安装了的python版本:

    pyenv versions

    输出结果如下:

    *system (set by /home/michael/.pyenv/version)
    2.7.1
    3.4.1
    anaconda-2.4.0

    system是指系统的python版本;*表示当前环境所处于的python版本

    python版本切换

    全局版本切换:

    pyenv global anaconda-2.4.0

    全局切换为anaconda科学计算环境,因为,我现在也不做其他python开发,所以,无需再安装其他环境了。
    查看现在的python版本:

    michael@michael-ThinkCentre-XXXX:~$ pyenv versions
    system
    2.7.1
    3.4.1
    * anaconda-2.4.0 (set by /home/michael/.pyenv/version)

    有全局版本切换,当然也会有局部环境的切换:
    在test文件夹下希望切换到python3.4.1:

    pyenv local python3.4.1
    

    python virtualenv创建纯净虚拟环境

    虽然直接安装pip安装virtualenv也行,但是通过pyenv插件的形式安装virtualenv的虚拟环境更加方便,因为之后的操作会比较方便。

    安装插件pyenv-virtualenv

    参考文章:http://www.tiny-coder.com/home-article-51.html
    pyenv-virtualenv插件安装:项目主页:https://github.com/yyuu/pyenv-virtualenv
    pyenv virtualenv是pyenv的插件,为UNIX系统上的Python virtualenvs提供pyenv virtualenv命令。

    git clone https://github.com/yyuu/pyenv-virtualenv.git ~/.pyenv/plugins/pyenv-virtualenv
    echo 'eval "$(pyenv virtualenv-init -)"' >> ~/.bash_profile
    source ~/.bash_profile

    这个插件将安装在主文件夹下的.pyenv文件夹中。

    创建一个2.7.1的虚拟环境

    pyenv virtualenv 2.7.1 env271

    再需要创建虚拟环境的文件夹下创建虚拟环境。

    这条命令在本机上创建了一个名为env271的python虚拟环境,这个环境的真实目录位于:~/.pyenv/versions/

    注意,命令中的 ‘2.7.1’ 必须是一个安装前面步骤已经安装好的python版本, 否则会出错。

    然后我们可以继续通过 ‘pyenv versions’ 命令来查看当前的虚拟环境。

    切换和使用新的python虚拟环境:

    pyenv activate env271

    这样就能切换为这个版本的虚拟环境。通过输入python查看现在版本,可以发现处于虚拟环境下了。
    下面基本上你就可以在这个虚拟环境里面为所欲为了 :) 再也不用担心系统路径被搞乱的问题了
    如果要切换回系统环境, 运行这个命令即可

    pyenv deactivate

    那如果要删除这个虚拟环境呢? 答案简单而且粗暴,只要直接删除它所在的目录就好:

    rm -rf ~/.pyenv/versions/env271/

    或者卸载:

    pyenv uninstall env271

    Anaconda科学计算包的使用:

    使用conda list查看anaconda安装自带的包:

    michael@michael-ThinkCentre-XXXX:~/test$ conda list
    # packages in environment at /home/michael/.pyenv/versions/anaconda-2.4.0:
    #
    abstract-rendering 0.5.1 np110py27_0 
    alabaster 0.7.6 py27_0 
    anaconda 2.4.0 np110py27_0 
    anaconda-client 1.1.0 py27_0 
    argcomplete 1.0.0 py27_1 
    astropy 1.0.5 np110py27_1 
    babel 2.1.1 py27_0 
    backports.ssl-match-hostname 3.4.0.2 <pip>
    

    注:

    • 使用conda list命令的环境时python版本切换到anaconda版本下,不然,这个命令无法来查询。

    • 看上面列表就能知道,anaconda的环境下,也是能使用系统pip命令安装的包的!

    给anaconda安装包

    conda install ××××
    

    如果需要指定包的版本。

    [package-name]=x.x   #指定包的版本

    多个Python版本并存,尤其是2.x和3.x的并存。

    这个通过virtualenv可以做到。Anaconda也正是通过其实现的。下面用conda创建一个名叫python2的版本为python2.7的环境。

    conda create -n python2 python=2.7
    

    这样就会在Anaconda安装目录下的envs目录下创建python2这个目录。
    向其中安装扩展可以:

    直接用conda install并用-n指明安装到的环境,这里自然就是python2。
    像virtualenv那样,先activate,然后在虚拟环境中安装。
    注:

    • 关于virtualenv的使用,还需了解,可以参考python生态

    • 下面的操作,貌似会安装很多包,谨慎使用。

    conda create -n py34 python=3.4 anaconda
    

    利用Pycharm的版本切换功能~推荐!很方便!

    可以选择安装anaconda 不同的版本,然后按照下面操作,切换版本。Windows/Linux下都有Pycharm。

    打开pycharm,打开preference --> project --> project interpreter-->

    Windows系统切换

    首先当然是安装你需要的两个不同版本的python,我安装的是2.7和3.4的,两个版本安装顺序无所谓,但是后面安装的会变成默认的(因为我是后安装的python 3.4,它就变成了默认的python)。

    然后去python27 文件夹下面把python.exe改名python2.exe,然后就可以在命令行下通过python或者py来调用3.x,python2来调用2.x。

    另外pip的话直接使用 pip2 或者 pip3 就可以了。

    virtualenv

    简单来说,你的每一个项目都可以拥有一个单独的、孤立的Python环境;你可以把所需的包安装到各自孤立的环境中。1

    • 还是通过pip安装virutalenv。

    sudo pip install virtualenv
    • 安装完之后,运行下面的命令,为你的项目创建孤立的Python环境。

    $ mkdir my_project_venv
    $ virtualenv --distribute my_project_venv
    # The output will something like:
    New python executable in my_project_venv/bin/python
    Installing distribute.............................................done.
    Installing pip.....................done.

    那么这行代码都做了些什么呢?你创建了一个名叫my_project_venv的文件夹,用于存储新的Python环境。--distribute参数告诉virtualenv使用基于distribute包开发的新的、更好的打包系统,而不是基于setuptools的旧系统。你现在只需要知道,--distribute参数将会自动在虚拟环境中安装pip,免去了手动安装的麻烦。随着你的Python编程经验和知识增加,你会慢慢明白这个过程的具体细节。

    • 通过下面的命令,激活虚拟环境:

    $ cd my_project_venv
    $ source bin/activate

    使用source命令启动activate脚本之后,你的命令行提示符应该会变成这样:

    (my_project_venv)$

    虚拟环境的名称会添加在$提示符的前面。

    • 现在运行下面的命令,关闭虚拟环境:

    (my_project_venv)$ deactivate

    当你在系统层面安装virtualenv时(如果激活了虚拟环境,请先关闭),可以运行下面的命令帮助自己理解。

    首先,我们来看看如果我们在终端输入python或者pip,系统会使用哪个执行文件。

    $ which python
    /usr/bin/python
    $ which pip
    /usr/local/bin/pip

    参考:

    pyenv

    1. Python多版本共存之pyenv

    2. yyuu/pyenv-github

    3. 用pyenv 和 virtualenv 搭建单机多版本python 虚拟开发环境

    4. lixm/pybooklet-github

    5. 使用 pyenv 和 Miniconda 管理 Python 科学计算环境

    6. Python 2.X 3.X 多版本共存

    7. 一篇文章入门Python生态系统

    8. 用pyenv和virtualenv搭建python虚拟环境

    Anaconda

    1. DOWNLOAD ANACONDA NOW

    2. P]ython科学计算利器——Anaconda

    3. Python科学计算发行版—Anaconda


    1. 一篇文章入门Python生态系统

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