时间:2021-04-12 python教程 查看: 1047
因某些需求,需要安装 TensorFlow
,很自然地在终端敲下了以下命令:
pip install tensorflow
然后。。。
好家伙???
居然没有??
因为是 Python 3.9
,去 pypi
搜索了,居然还真没有支持的,最高只有 Python 3.8
:
于是便考虑一个多版本的 Python
环境,碰巧就在 Github
上看到了一个 22.3k 的东西:
这就是 pyenv
,一个简单的 Python
版本管理器,可以轻松地在各个 Python
版本之间进行切换。
好了废话不说,进入正题。
安装有两种方式:
curl https://pyenv.run | bash
# 或
curl -L https://github.com/pyenv/pyenv-installer/raw/master/bin/pyenv-installer | bash
手动安装大致分为三步:
2.2.1 安装 pyenv
笔者系统 Manjaro
,可以直接 yay
安装:
yay -S pyenv
其他系统的可以使用 apt search
/ yum search
等看看软件包仓库有没有,有的话直接安装即可,没有的话,可以 clone
安装:
git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv
( 这一步是可选的 )接着就是编译动态 bash
扩展进行加速:
cd ~/.pyenv && src/configure && make -C src
官方解释说,不用害怕编译失败,因为仍然会正常工作。
2.2.2 配置环境变量
这一步就是把 PYENV
以及更新后的 PATH
配置成环境变量,官方文档按照 shell
类型进行了分类,根据自己情况选择即可。
2.2.2.1 bash
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bash_profile
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile
2.2.2.2 Zsh
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.zshrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
2.2.2.3 Fish shell
set -Ux PYENV_ROOT $HOME/.pyenv
set -Ux fish_user_paths $PYENV_ROOT/bin $fish_user_paths
2.2.3 初始化
配置完环境变量后还要进行初始化操作,文档同样按 shell
类型进行了分类。
2.2.3.1 bash
echo -e 'if command -v pyenv 1>/dev/null 2>&1; then\n eval "$(pyenv init -)"\nfi' >> ~/.bash_profile
2.2.3.2 Zsh
echo -e 'if command -v pyenv 1>/dev/null 2>&1; then\n eval "$(pyenv init -)"\nfi' >> ~/.zshrc
2.2.3.3 Fish shell
echo -e '\n\n# pyenv init\nif command -v pyenv 1>/dev/null 2>&1\n pyenv init - | source\nend' >> ~/.config/fish/config.fish
重新开启一个终端,输入 pyenv
,输出如下信息就表明安装成功了:
虽然上面说了这么多命令,但实际使用频率高的命令并不多,主要有以下几个:
一般安装的步骤如下,先使用
pyenv install -l
查找需要安装的 Python
版本:
这里还有一大串,就不全部截图了,比如需要安装 3.6.12
版本:
pyenv install 3.6.12
安装之后可以使用
pyenv versions
查看安装的版本,这里笔者安装有两个,一个是系统自带的 Python3.9
,一个是 pyenv
安装的 Python3.6
:
接着使用
pyenv global 3.6.12
切换到新安装的版本:
这样就切换到了新安装的版本,如果不是全局替换而是局部替换的话可以使用 pyenv local
/ pyenv shell
。
要注意的是切换版本后 pip
的版本也会不一样,而且两个版本使用 pip
安装的包也是独立的:
到此这篇关于Python使用pyenv实现多环境管理的文章就介绍到这了,更多相关Python pyenv多环境管理内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客!