检查并升级 Python 版本,确保满足开发需求;2. 使用 venv 创建独立虚拟环境避免依赖冲突;3. 在虚拟环境中安装第三方包并导出依赖列表;4. 通过激活与退出环境及删除目录实现安全清理。

Linux 系统自带 Python,但为了开发需要,通常要配置独立且可控的 Python 环境。以下是面向 Linux 用户的 Python 开发环境搭建流程,清晰、安全、可维护。
确认系统 Python 版本
大多数 Linux 发行版预装了 Python,但版本可能偏低。先检查当前版本:
python3 --version
如果未安装或版本过低(如低于 3.8),建议升级或安装新版。以 Ubuntu/Debian 为例:
更新包列表: sudo apt update 安装 Python3 及 pip: sudo apt install python3 python3-pip python3-venv
CentOS/RHEL 用户可使用:
立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;
sudo yum install python3 python3-pip python3-virtualenv
使用 venv 创建虚拟环境
避免全局安装包污染系统环境,推荐每个项目使用独立虚拟环境。
创建项目目录: mkdir myproject && cd myproject 生成虚拟环境: python3 -m venv venv 激活环境: source venv/bin/activate
激活后,命令行提示符通常会显示 (venv),此时 pip 安装的包将仅作用于该环境。
安装与管理第三方包
在激活的虚拟环境中,使用 pip 安装所需库:
pip install requests django numpy
导出依赖列表以便协作:
pip freeze > requirements.txt
他人部署时只需运行:
pip install -r requirements.txt
退出与清理环境
开发结束后,退出虚拟环境:
deactivate
若不再需要该环境,直接删除目录即可:
rm -rf venv
干净、无残留。
基本上就这些。掌握 Python 版本管理、虚拟环境和依赖控制,就能在 Linux 上高效、安全地进行 Python 开发。不复杂但容易忽略细节,坚持使用虚拟环境是关键。
以上就是Linux 用户的 Python 环境搭建流程的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
发布者:程序猿,转转请注明出处:https://www.chuangxiangniao.com/p/1373083.html
微信扫一扫
支付宝扫一扫