


Cara Mengkonfigurasi Berbilang Versi Python pada Linux
Mengkonfigurasi Berbilang Versi Python pada Linux
Adalah perkara biasa untuk memasang berbilang versi Python pada sistem Linux. Jika anda menghadapi senario ini, anda mungkin mahu menentukan versi mana yang menjadi lalai apabila hanya menaip "python" pada baris arahan.
Mengatasi Isu
1. Elakkan Menukar Konfigurasi Python Lalai
Secara amnya tidak digalakkan untuk menukar pemasangan Python lalai seluruh sistem. Pelbagai skrip dan pakej sistem mungkin bergantung pada versi tertentu dan mengubah suai susunan laluan boleh mengganggu kebergantungan ini.
2. Gunakan Shell Alias (Kekal)
Anda boleh mencipta alias shell kekal untuk sentiasa menggunakan versi Python tertentu. Sebagai contoh, untuk menetapkan Python 2.7 sebagai lalai untuk sesi terminal anda, tambahkan baris berikut pada fail "~/.bashrc" anda:
alias python=/usr/local/bin/python2.7
3. Gunakan Shell Alias (Sementara)
Untuk menetapkan sementara versi Python tertentu sebagai lalai, jalankan arahan berikut dalam terminal anda:
alias python=/usr/local/bin/python2.7
4. Gunakan Persekitaran Maya
Persekitaran maya menyediakan ruang kerja terpencil untuk projek Python. Mencipta persekitaran maya untuk projek Python 2.7 anda akan memastikan skrip anda sentiasa berjalan dengan versi yang diingini. Untuk mencipta persekitaran maya, gunakan arahan berikut:
python3 -m venv venv-name
Seterusnya, aktifkan persekitaran maya dengan:
source venv-name/bin/activate
Dalam persekitaran maya yang diaktifkan, Python 2.7 akan menjadi versi lalai .
Pertimbangan Tambahan
- Pastikan versi Python yang anda pasang serasi dengan kebergantungan sistem dan perisian anda.
- Semak secara berkala dan pasang kemas kini untuk kedua-dua versi Python anda dan mana-mana pakej bergantung.
- Ikuti amalan terbaik untuk mengurus berbilang versi Python untuk mengelakkan konflik versi atau isu pergantungan.
Atas ialah kandungan terperinci Cara Mengkonfigurasi Berbilang Versi Python pada Linux. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
