一、环境准备

最近开始学习Python，所以写点博客记录一下学习笔记，欢迎各位指点。

学习Python肯本避免不了Python环境的搭建，这里呢我们使用简单方便的Pyenv工具进行安装部署Python，也避免系统Python环境与自己所需求的Python环境造成冲突

当我们需要在系统中安装多个 Python，但又不能影响系统自带的 Python，即需要实现 Python 的多版本共存，而pyenv作为一个 Python 多版本管理工具在这时便可以满足我们的需求。

一、环境准备

VMware14、Centos7镜像以及一个远程连接工具（XShell、CRT都可以）

Linux虚拟机环境可以仿照下面两篇博客进行配置

1. VMware Centos虚拟机安装

2. VMware Centos网络配置

二、安装 Python 多版本共存管理工具

1. 安装 Python 的依赖包

在编译安装 Python 过程中会依赖一些其他库文件，因此需要首先安装这些库文件：

[root@zhang ~]# yum install git -y

[root@zhang ~]# yum -y install gcc make patch gdbm-devel openssl-devel sqlite-devel readline-devel zlib-devel bzip2-devel bzip2

2. 下载并执行 Pyenv安装脚本

[root@zhang ~]# curl -L https://raw.githubusercontent.com/pyenv/pyenv-installer/master/bin/pyenv-installer >> zhangpy.sh 

[root@zhang ~]# chmod +x zhangpy.sh

[root@zhang ~]# source zhangpy.sh
Cloning into '/root/.pyenv'...
remote: Enumerating objects: 631, done.
remote: Counting objects: 100% (631/631), done.
remote: Compressing objects: 100% (440/440), done.
remote: Total 631 (delta 299), reused 283 (delta 99), pack-reused 0
Receiving objects: 100% (631/631), 365.67 KiB | 26.00 KiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (299/299), done.
Cloning into '/root/.pyenv/plugins/pyenv-doctor'...
remote: Enumerating objects: 11, done.
remote: Counting objects: 100% (11/11), done.
remote: Compressing objects: 100% (9/9), done.
remote: Total 11 (delta 1), reused 4 (delta 0), pack-reused 0
Unpacking objects: 100% (11/11), done.
Cloning into '/root/.pyenv/plugins/pyenv-installer'...
remote: Enumerating objects: 16, done.
remote: Counting objects: 100% (16/16), done.
remote: Compressing objects: 100% (13/13), done.
remote: Total 16 (delta 1), reused 7 (delta 0), pack-reused 0
Unpacking objects: 100% (16/16), done.
Cloning into '/root/.pyenv/plugins/pyenv-update'...
remote: Enumerating objects: 10, done.
remote: Counting objects: 100% (10/10), done.
remote: Compressing objects: 100% (6/6), done.
remote: Total 10 (delta 1), reused 6 (delta 0), pack-reused 0
Unpacking objects: 100% (10/10), done.
Cloning into '/root/.pyenv/plugins/pyenv-virtualenv'...
remote: Enumerating objects: 57, done.
remote: Counting objects: 100% (57/57), done.
remote: Compressing objects: 100% (51/51), done.
remote: Total 57 (delta 11), reused 21 (delta 0), pack-reused 0
Unpacking objects: 100% (57/57), done.
Cloning into '/root/.pyenv/plugins/pyenv-which-ext'...
remote: Enumerating objects: 10, done.
remote: Counting objects: 100% (10/10), done.
remote: Compressing objects: 100% (6/6), done.
remote: Total 10 (delta 1), reused 6 (delta 0), pack-reused 0
Unpacking objects: 100% (10/10), done.

WARNING: seems you still have not added 'pyenv' to the load path.

# Load pyenv automatically by adding
# the following to your profile:

export PATH="/root/.pyenv/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"

3. 添加 Python环境变量

注：需注释 export PATH

[root@zhang ~]# vi ~/.bash_profile 
export PATH="/root/.pyenv/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"

#export PATH 

[root@zhang ~]# source ~/.bash_profile

三、安装指定版本 Python

1. 建立一个python环境缓存目录

[root@zhang ~]# mkdir ~/.pyenv/cache

2. 选择Python版本并安装

注：这里可以选择安装 anaconda3-4.1.0 版本的Python，这是一个专为科学计算准备的发行版

#列出可以用 pyenv 安装的 Python 版本
[root@zhang ~]# pyenv install --list t

#获取需要脚本的链接
[root@zhang ~]# pyenv install anaconda3-4.1.0 -v
Downloading Anaconda3-4.1.0-Linux-x86_64.sh...
/tmp/python-build.20190310145018.32331 ~
-> https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.1.0-Linux-x86_64.sh
^Cerror: failed to download Anaconda3-4.1.0-Linux-x86_64.sh

BUILD FAILED (CentOS Linux 7 using python-build 20180424)

/root/.pyenv/plugins/python-build/bin/python-build: line 1: kill: (32365) - No such process

[root@zhang ~]# curl -O https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.1.0-Linux-x86_64.sh
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100  404M  100  404M    0     0  3486k      0  0:01:58  0:01:58 --:--:-- 4551k

[root@zhang ~]# ls
Anaconda3-4.1.0-Linux-x86_64.sh  anaconda-ks.cfg  zhangpy.sh

#将安装包移动至刚刚新建的cache目录
[zhangpy@zhang ~]$ mv Anaconda3-4.1.0-Linux-x86_64.sh ~/.pyenv/cache/

#该命令会检查 cache 目录下已有文件的完整性，若确认无误，则会直接使用该安装文件进行安装。
#安装过程中，若出现编译错误，通常是由于依赖包未满足，需要在安装依赖包后重新执行该命令。
[root@zhang ~]# pyenv install anaconda3-4.1.0 -v

3. 更新数据库并检查安装是否成功

#在安装 Python 或者其他带有可执行文件的模块之后，需要对数据库进行更新：
[root@zhang ~]# pyenv rehash

#查看当前已安装的 python 版本
#其中的星号表示当前正在使用的是系统自带的 python
[root@zhang ~]# pyenv versions
* system (set by /root/.pyenv/version)
  anaconda3-4.1.0

#查看系统自带的python版本
[root@zhang ~]# python -V
Python 2.7.5
#切换 Python使用环境
[root@zhang ~]# pyenv global anaconda3-4.1.0 
(anaconda3-4.1.0) [root@zhang ~]# python -V
Python 3.5.1 :: Anaconda 4.1.0 (64-bit)
(anaconda3-4.1.0) [root@zhang ~]# python
Python 3.5.1 |Anaconda 4.1.0 (64-bit)| (default, Jun 15 2016, 15:32:45) 
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

注：当前全局 Python 版本已经变成了 anaconda3-4.1.0 ，你也可以使用 pyenv local 或 pyenv shell 临时改变 Python 版本。

四、pyen 命令扩展

1. pyenv uninstall

卸载某个 Python环境版本

2. pyenv update

更新 pyenv 及其插件

pyenv参考：https://github.com/yyuu/pyenv

Python学习笔记（一）之多版本共存管理工具 Pyenv安装

一、环境准备

二、安装 Python 多版本共存管理工具

三、安装指定版本 Python

四、pyen 命令扩展

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