Python 入门系列文章 - 环境搭建

简介: Python 入门系列文章 - 环境搭建

前言


之前疫情封控时,抢菜的经历,让我发现 Python 特别适合做一些提效工具,比如它可以通过和手机的连接来做自动化仿真人操作,不过当时还不熟悉,所以用了 Node 来实现了;最近刚好遇到一个需求,需要用到 Excel 文件数据读取 和 控制手机自动化操作来获取一些数据,进行结合分析,结合这个契机准备研究一下 Python 并用其实现这个需求。

我的电脑是 m1 pro 芯片的 macbook pro, MacOS 和 Linux 出厂就自带有 Python 环境,只不过其版本是 python2.7, 据我所知 python2.x 和 python3.x 是不兼容的,其语法差异很大,而且 python3 2008年发布到现在已经很多年了,早已经占据主流地位,现在主流的 python 项目都用 python3,所以我需要把电脑上的 Python 环境更新到 Python3.x, 参考前端的 n、nvm,我想 Python 应该也有相关的管理工具吧,果然,它就是 pyenv;


pyenv 的安装和使用


使用 git 安装


以mac 为例,最好在 home 根目录来执行
git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv


添加到 .zshrc 文件中, open ~/.zshrc


echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.zshrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/shims:$PATH"' >> ~/.zshrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.zshrc
exec $SHELL -l


mac 可使用 brew 安装


brew install pyenv 会比较慢 耐心


添加到 .zshrc 文件中, open ~/.zshrc,其实也可以自行下载 python 安装包,只要在 zshrc 里配置PYENV_ROOT, 代表 python 的安装位置。


export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
export PATH="$PYENV_ROOT/shims:$PATH"
if which pyenv > /dev/null;
  then eval "$(pyenv init -)";
fi
“注意:根据下载的 pyenv 版本不同,目录为 shims 或 bin(export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"),若切换不生效,可以 check 一下这里是否写的不一致,建议两种写法都写上”


修改完保存后,执行 source ~/.zshrc  使配置生效;


验证和使用


pyenv 安装完后,先验证下


1687783274387.png


显示如上界面说明安装成功了,下面介绍常用的几个指令;


pyenv --version 查看 pyenv 当前版本
pyenv version 查看当前 python 版本
pyenv versions 查看当前已安装的所有 python 版本
pyenv install --list 查看远程可安装的所有 python 版本
pyenv install 3.9.16(版本号) 安装指定版本的 python
pyenv global 版本号 全局更改 python 默认版本, 对所有的 Shell 全局有效,会把版本号写入到~/.pyenv/version文件中
pyenv uninstall 3.9.16 卸载版本


1687783292534.png


** 注意,通过 pyenv 安装的 python 和 系统自带的 python 或者 其他方式安装的python 是相互独立的,无法通过  pyenv 来控制非 pyenv 安装的 python 环境。**


python 的包管理工具 pip


pip 类似于 前端的 npm,是python 自带的包管理工具,不过 python 在历史上除了 pip 外,还有 easy_install, easy_install 只在 python2.x 中使用比较老旧了,现在 pip 是主流的安装工具,自 Python2 >=2.7.9 或者 Python3.4 以后默认都安装有pip。

下面讲讲 pip 基本的用法:


pip -V 可查看版本
pip install 包名(版本号)
pip install --upgrade 包名 >= 包的版本号
pip uninstall  包名
pip list 列出已经安装的包
pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com pillow 和 npm 一样,也可以换源来提升下载速度


1687783239239.png


用 venv 和 virtualenv 创建虚拟环境


pip 安装的包默认是在全局环境下的,这意味着它可以被任何项目使用,如果两个项目用了同一个包但是版本不同,就可能导致冲突,为了避免这种情况,需要使用虚拟环境,目前搭建虚拟环境主要用到 virtualenv 或者 venv 库。

venv 和 virtualenv 都是用于创建 Python 虚拟环境的库,它们的主要区别在于以下几个方面:

  1. venv 是 Python 3.3 及以后版本内置的标准库,而 virtualenv 是第三方库,需要使用 pip 安装后才能使用。
  2. venv 只支持 Python 3.3 及以后版本,而 virtualenv 可以在 Python 2.7 及以后的版本中使用。
  3. venv 创建的虚拟环境中默认包含了 pip 和 setuptools,而 virtualenv 创建的虚拟环境中需要手动安装这些包。
  4. venv 创建的虚拟环境可以直接使用 python -m venv 命令创建,而 virtualenv 需要先安装 virtualenv 包,然后使用 virtualenv 命令创建。
  5. venv 创建的虚拟环境可以使用 deactivate 命令退出,而 virtualenv 创建的虚拟环境需要使用不同的命令(如 deactivate、. deactivate、source deactivate 等)退出,具体取决于所使用的操作系统和 shell。

总之,venv 更加轻量级和方便,适合 Python 3.3 及以后版本的用户使用;而 virtualenv 更加灵活,适合需要在不同版本的 Python 环境中切换的用户使用。选择哪个库可以根据自己的需求和环境来决定。

下面介绍 venv 的基本使用:


cd project 到当前项目下
python -m venv env  // env 为自定义的虚拟环境的名称,可修改


1687783229994.png


安装完成后,项目根目录会新增 env 文件夹,该项目的虚拟环境文件就生成好了,不过使用前,还需要激活:


可以看到, env 文件夹下有 bin 目录(windows 上是 scripts), 激活命令如下:


平台 Shell 用于激活虚拟环境的命令
POSIX bash/zsh $ source <venv>/bin/activate
csh/tcsh $ source <venv>/bin/activate.csh
fish $ source <venv>/bin/activate.fish
PowerShell Core PowerShell Core $ <venv>/bin/Activate.ps1
Windows cmd.exe C:\> <venv>\Scripts\activate.bat
PowerShell PS C:\> <venv>\Scripts\Activate.ps1


激活环境不是 必须 的,激活只是将虚拟环境的二进制目录添加到搜索路径中,这样 python 命令将调用虚拟环境的 Python 解释器,可以运行其中已安装的脚本,而不必输入其完整路径。但是,安装在虚拟环境中的所有脚本都应在不激活的情况下可运行,并自动与虚拟环境的 Python 一起运行。

在 shell 中输入 deactivate 可以退出虚拟环境。具体机制取决于不同平台,并且是内部实现(通常使用脚本或 shell 函数)。

我们以激活并安装 flask 包为例,可以看到激活后的 pip 显示的就是当前项目下的 venv 目录,安装后的包也是在 venv 下的 lib 文件夹里,而不是系统全局环境,说明我们的虚拟环境已经激活并正常运行了。


1687783213864.png

1687783220495.png


总结


本文记录了我学习 Python 的契机,然后主要介绍了全局 Python 环境的搭建、多Python 版本管理方案、项目虚拟环境的概念和配置方案,为下一步学习做好准备。

目录
相关文章
|
15小时前
|
Python 索引 C语言
Python3从零基础到入门(2)—— 运算符-3
Python3从零基础到入门(2)—— 运算符
|
15小时前
|
IDE Java 测试技术
【如何学习Python自动化测试】—— 自动化测试环境搭建
【如何学习Python自动化测试】—— 自动化测试环境搭建
3 0
|
15小时前
|
NoSQL 测试技术 API
Python 入门指南(七)(4)
Python 入门指南(七)
9 0
|
15小时前
|
测试技术 程序员 数据库
Python 入门指南(七)(3)
Python 入门指南(七)
7 0
|
15小时前
|
存储 设计模式 程序员
Python 入门指南(七)(2)
Python 入门指南(七)
9 1
|
15小时前
|
XML 算法 uml
Python 入门指南(七)(1)
Python 入门指南(七)
8 0
|
15小时前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
Python 入门指南(六)(4)
Python 入门指南(六)
7 1
|
15小时前
|
设计模式 存储 安全
Python 入门指南(六)(3)
Python 入门指南(六)
9 0
|
15小时前
|
存储 缓存 索引
Python 入门指南(六)(2)
Python 入门指南(六)
8 1
|
15小时前
|
存储 缓存 程序员
Python 入门指南(六)(1)
Python 入门指南(六)
8 1