Mac下 Pyenv 的安装使用

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Mac下 Pyenv 的安装使用

pyenv是做什么的

pyenv是用来更方便的管理/切换python版本的.
github上通过homebrew安装介绍的非常简单.主要是对相关知识点不熟悉造成很多问题.
首先必须明白的是:

Pyenv只会管理通过Pyenv安装的Python版本，你自己在Python官网上下载的直接安装的Pyenv并不能被管理！！！同样除了系统自带的python包外,其他直接安装的python包是识别不出来的,即使使用的brew安装的也识别不出来.

通过homebrew安装:

brew install pyenv

但是github提示了一句话

After installation, you'll need to add eval "$(pyenv init -)" to your profile (as stated in the caveats displayed by Homebrew — to display them again, usebrew info pyenv). You only need to add that to your profile once.

终端提示:

Caveats
To use Homebrew's directories rather than ~/.pyenv add to your profile:
export PYENV_ROOT=/usr/local/var/pyenv

To enable shims and autocompletion add to your profile:
if which pyenv > /dev/null; then eval "$(pyenv init -)"; fi

这个profile是哪个文件呢?

profile指的是.bash_profile, mac下的隐藏文件

编辑.bash_profile文件

在终端中输入如下命令，进入当前用户的Home目录

$ cd ~ 

输入如下命令，打开.bash_profile文件

open .bash_profile

如不存在，则输入如下命令，创建文件

touch .bash_profile

编辑文件

open -e .bash_profile

在弹出的.bash_profile文件中新增

export PYENV_ROOT=/usr/local/var/pyenv
if which pyenv > /dev/null; then eval "$(pyenv init -)"; fi

command + s 保存文件

在终端中输入如下命令，刷新之前配置的.bash_profile文件.

source .bash_profile

pyenv的使用

• 查看已经安装的python版本

$ pyenv versions

• 查看当前使用的python版本

$ pyenv version

• 安装一个python版本如3.5.2

$ pyenv install 3.5.2

• 卸载一个python版本如3.5.2

$ pyenv uninstall  3.5.2

• 设置全局python版本如3.5.2

$ pyenv global 3.5.2
//很多人不推荐这么做,说是mac操作系统的文件也会调用原生的2.7的python版本
//这种说法感觉有点:恐惧来自未知的感觉.持保留意见

• 设置目录级python版本如3.5.2

$ pyenv local 3.5.2

• 为当前shell会话设置python版本如3.5.2

$ pyenv shell 3.5.2

如果在指定的文件目录下限制特定的python版本需要以下操作:

$ cd + 文件路径

$ pyenv local 3.5.2 

• 如何查看当前设定版本

 $ pyenv versions
 * system (set by /usr/local/var/pyenv/version)
    2.7.8
    2.7.10
  #当前设定版本前会有星号标识

• 如何取消当前设定版本

$ pyenv local --unset 
  #其他两种命令同样参数

使用上述命令指定python版本后,该文件被删除后,即使在原路径重新同名文件,python版本仍旧是系统设定的global 版本.
[pyenv 命令列表][1]
[1]:https://github.com/yyuu/pyenv/blob/master/COMMANDS.md#command-reference

2.Pycharm 如何切换 Pyenv 管理的安装包

当你使用pyenv切换了python版本时.Pycharm不会自动切换到对应的python. 需要自己手动的添加对应版本的绝对路径到Pycharm.
如图.在Add Loacl 中添加pyenv管理的绝对路径.

add-local.png

2.1 . pyenv 管理的安装包路径

目前有两种情况.

  1. 直接安装的pyenv,即pyenv在默认的目录:

        pyenv管理的python版本路径:  ~/.pyenv/versions/

  2. 通过 Homebrew 安装的 pyenv:

        pyenv管理的python版本路径:  /usr/local/var/pyenv/versions
        
  3. 如果上述两种方法都找不到:
      
        直接通过 pyenv 随意安装一个版本(2.7.9).终端会有如下提示:

        Downloading Python-2.7.9.tar.xz...
        -> https://www.python.org/ftp/python/2.7.9/Python-2.7.9.tar.xz
        Installing Python-2.7.9...
        patching file ./Lib/site.py
        patching file ./Lib/ssl.py
        Installed Python-2.7.9 to /usr/local/var/pyenv/versions/2.7.9
    
        你找的路径已经出来了--> /usr/local/var/pyenv/versions/

[pyenv 官方 错误查看地址][1-c]
[1-c]:https://github.com/yyuu/pyenv/wiki/Common-build-problems

3. pyenv 管理的版本安装包区别简介

当你在终端输入:

$ pyenv install --list

你会看到如下版本列表

Available versions:
  2.1.3
  ...
  2.7.12
  3.0.1
  3.5-dev 
  anaconda-1.4.0
  ...
  anaconda2-4.1.0
  anaconda3-4.1.0
  ironpython-dev
  ironpython-2.7.5
  jython-dev
 ...
  jython-2.7.1b3
  miniconda-2.2.2
  ...
  miniconda3-4.0.5
  pypy-c-jit-latest
  ...
  pypy3.3-5.2-alpha1
  stackless-dev
  ...
  stackless-3.4.1

解释如下:
1. 纯数字的(如2.1.3, 2.7.12)是官方发布版本,
2.anaconda 也是一个python版本,只是自带了很多用于科学计算的第三方包和管理这些第三方包的管理工具(类似于pip)
3.miniconda- 是anaconda的迷你版(仅仅包涵对应的python版本和第三方包管理工具,第三方包如果使用需要自己下载)
3.IronPython 是一种在 NET 和 Mono 上实现的 Python 语言.使用.net开发
4.JPython是完全用JPython实现的python，它支持用java扩展，
5.和CPythonPyPy的区别是使用了JIT(即时编译)技术

anaconda简介

具体参看[他人简介][anaconda]
[anaconda]:http://www.jianshu.com/p/2f3be7781451
Conda的包管理(anaconda 带的管理工具)
这个工具有点特别可以下载其他版本的anaconda版本.自成一个工具(conda将conda、python等都视为package)
Conda的包管理就比较好理解了，这部分功能与pip类似。

// 安装scipy
conda install scipy
// conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目，对于python 3.4，conda会同时安装numpy和mkl（运算加速的库）

// 查看已经安装的packages
conda list
# 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包，不依赖于pip，因此可以显示出通过各种方式安装的包

conda的一些常用操作如下

# 查看当前环境下已安装的包
conda list

// 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python34

// 查找package信息
conda search numpy

// 安装package
conda install -n python34 numpy
// 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境
// 也可以通过-c指定通过某个channel安装

// 更新package
conda update -n python34 numpy

// 删除package
conda remove -n python34 numpy

conda将conda、python等都视为package，因此，完全可以使用conda来管理conda和python的版本，例如

// 更新conda，保持conda最新
conda update conda

// 更新anaconda
conda update anaconda

// 更新python
conda update python
// 假设当前环境是python 3.4, conda会将python升级为3.4.x系列的当前最新版本