


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 sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

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.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

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 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.
