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【Linux操作系统系列】centos7安装python3并配置虚拟环境

itomcoil 2024-12-24 13:30 28 浏览

这是我的第230篇原创文章。

一、引言

centos7自带python2环境,但是现在好多项目的第三方包都依赖python3版本,因此我们需要学会在centos7系统安装python3并为项目创建虚拟环境。本文以python3.9.16为例详细说明安装配置过程。

二、实现过程

2.1 下载、安装、配置

在root用户(/root/=~)下,下载python3.9.16:

[root@wenqiang-centos7 ~]# wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.5/Python-3.6.5.tgz

解压:

[root@wenqiang-centos7 ~]# tar -zxvf Python-3.9.16.tgz

进入该目录,进行编译,指定编译后生成文件的位置:

[root@wenqiang-centos7 ~]# cd Python-3.9.16/
[root@wenqiang-centos7 Python-3.9.16]# ./configure --prefix=/usr/local/python3

安装:

[root@wenqiang-centos7 Python-3.9.16]# make && make install

设置软连接:

[root@wenqiang-centos7 /]# ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python3
[root@wenqiang-centos7 /]# ln -s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip3

测试是否安装成功:

[root@wenqiang-centos7 /]# python3 -V

2.2 创建虚拟环境

先新建一个文件夹,用来作为虚拟环境的目录:

[root@wenqiang-centos7 /]# mkdir envs

下载virtualanv和virtualenvwrapper:

[root@wenqiang-centos7 /]# pip3 install virtualenv
[root@wenqiang-centos7 /]# pip3 install virtualenvwrapper

配置环境变量:

[root@wenqiang-centos7 /]# find / -name 'virtualenvwrapper.sh'
/usr/local/python3/bin/virtualenvwrapper.sh
[root@wenqiang-centos7 /]# vim usr/local/python3/bin/virtualenvwrapper.sh

做以下修改:

if [ "${VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON:-}" = "" ]
then
    # 修改之前的
    # VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON="$(command \which python)"
    # 修改之后的,python后边加个3
    VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON="$(command \which python3)"
fi

打开bashrc文件:

[root@wenqiang-centos7 /]# vim ~/.bashrc

在末尾添加以下几行:

export WORKON_HOME=/envs
export VVIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
source /usr/local/python3/bin/virtualenvwrapper.sh

执行source ~/.bashrc:

[root@wenqiang-centos7 /]# source ~/.bashrc 

创建虚拟环境:

[root@wenqiang-centos7 /]# mkvirtualenv py3
(py3) [root@wenqiang-centos7 /]# workon
py3

退出、激活、删除、列出虚拟环境:

(py3) [root@wenqiang-centos7 /]# deactivate
[root@wenqiang-centos7 /]# source /envs/py3/bin/activate
[root@wenqiang-centos7 /]# rmvirtualenv py3
Removing py3...

作者简介:

读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文,目前在某研究院从事数据算法相关研究工作,结合自身科研实践经历不定期持续分享关于Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与案例。致力于只做原创,以最简单的方式理解和学习,关注gzh:数据杂坛,获取数据和源码学习更多内容。

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