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在Ubuntu18.04上安装Python虚拟环境

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简介:
本教程详细介绍了如何在Ubuntu 18.04系统中搭建和使用Python虚拟环境,帮助开发者轻松管理项目依赖。 以下是为使用Ubuntu 18.04的Python开发人员提供的参考指南: 1. 安装虚拟环境 首先安装virtualenv及其扩展工具: ```bash sudo apt install virtualenv sudo apt install virtualenvwrapper ``` 安装完成后,进入home目录并执行 `ls -al` 命令查看是否存在名为.virtualenvs的文件夹。如果不存在,则手动创建该文件夹。 2. 安装支持虚拟环境的Python模块(这里使用的是Python 3.6) ```bash pip3 install virtualenv pip3 install virtualenvwrapper ``` 3. 配置虚拟管理目录 进入home目录,进行必要的配置以设置虚拟环境。

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客服
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  • Ubuntu18.04Python
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    本教程详细介绍了如何在Ubuntu 18.04系统中搭建和使用Python虚拟环境,帮助开发者轻松管理项目依赖。 以下是为使用Ubuntu 18.04的Python开发人员提供的参考指南: 1. 安装虚拟环境 首先安装virtualenv及其扩展工具: ```bash sudo apt install virtualenv sudo apt install virtualenvwrapper ``` 安装完成后,进入home目录并执行 `ls -al` 命令查看是否存在名为.virtualenvs的文件夹。如果不存在,则手动创建该文件夹。 2. 安装支持虚拟环境的Python模块(这里使用的是Python 3.6) ```bash pip3 install virtualenv pip3 install virtualenvwrapper ``` 3. 配置虚拟管理目录 进入home目录,进行必要的配置以设置虚拟环境。
  • 机中JDK
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    本教程详细介绍了如何在虚拟机环境中成功安装和配置Java Development Kit (JDK) 的步骤,帮助开发者轻松搭建开发环境。 经过长时间的学习后,我找到了一个简单且易于理解的方法来安装虚拟机中的JDK。这个方法不需要复杂的操作步骤,非常适合初学者使用。
  • NS2机中的
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    本简介探讨了在虚拟机环境下安装和配置NS2网络模拟软件的过程与技巧,帮助用户克服可能遇到的技术挑战。 这是实验室学姐编写的完整教程,涵盖了从安装VMware到Ubuntu的安装再到NS2的安装以及环境变量的设置,每一步都有详细的说明和操作代码。本人按照这份文档第一次尝试就成功了!虽然原文档中有些内容已经过时,但我完成安装后做了一些修改,现在基本没有错误了。
  • Ubuntu 22.04.4 LTS系统中Python
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    本教程详细介绍如何在Ubuntu 22.04.4 LTS系统上安装和配置Python虚拟环境,帮助开发者轻松管理项目依赖。 在Ubuntu系统上离线部署yolov8目标检测推理的Python虚拟环境,使用Python版本为3.10,并带openvino加速。所需安装的库包括torch2.0.0、torchvision0.15.1、numpy 5-0.1、flask 3.0.3、OpenCV 4.10.0.84、pandas 2.2.2、scipy 1.14.0和openvino 2024.1.0。
  • WindowsPython 2.7
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    本教程详细介绍了如何在Windows操作系统中安装和配置Python 2.7开发环境,适合初学者参考。 今天需要安装Python 2.7环境,在官方找到了相应的安装包,并在Windows上进行了安装。然而,发现安装完成后并没有出现Scripts文件夹。 配置好Python环境后,我发现pip无法使用,因此不能安装第三方包。后来我找到了解决办法并成功地完成了安装。现在想分享一下这个过程。
  • Python virtualenv 教程详解
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    本教程详细讲解了如何在Python中安装和配置virtualenv虚拟环境,帮助开发者实现项目依赖隔离。 在一台主机上可能会安装多个不同的Python版本以运行不同时间开发的项目,并且这些不同的Python版本可能需要安装各自的库和包。因此,我们需要一种工具来管理各种独立的Python环境。virtualenv就是这样一个工具有助于为每个Python项目创建一个“隔离”的虚拟环境,在这个环境中可以自由地添加所需的扩展包和库而不影响其他项目的运行。 使用virtualenv之前,请确保已经安装了所需版本的Python在你的操作系统上,比如你可以有Python2.7和Python3.7。
  • Linux下Pythonvirtualenv的步骤
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    本教程详细介绍在Linux系统中使用命令行工具安装并配置Python虚拟环境virtualenv的具体步骤,帮助开发者实现项目依赖隔离。 在IT行业中,Python虚拟环境是开发过程中的一个重要组成部分,它能帮助我们隔离不同的项目环境,避免因库版本冲突带来的问题。在Linux系统中,`virtualenv` 是一个用于创建独立Python环境的工具,而 `virtualenvwrapper` 则是它的扩展,提供了更便捷的管理和操作虚拟环境的命令。 以下是安装和使用 `virtualenv` 和 `virtualenvwrapper` 的详细步骤: 1. **安装**: 确保你的系统已经安装了 Python 和 pip。如果没有,请通过以下命令进行安装(以 Ubuntu/Debian 为例):`sudo apt-get install python3-pip`,或对于 CentOS/RHEL:`sudo yum install python3-pip`。接着使用pip来安装 `virtualenv`和 `virtualenvwrapper`: ``` pip install virtualenv virtualenvwrapper ``` 2. **配置**: 安装完 `virtualenvwrapper` 后,我们需要设置环境变量以使它生效。打开你的 `.bash_profile` 文件(通常位于用户主目录下),在文件末尾添加以下两行代码: ```shell export WORKON_HOME=softwarevenv source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh ``` 这里 `WORKON_HOME` 变量指定了虚拟环境的存储位置,你可以根据需要更改路径。 `/usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh` 是 `virtualenvwrapper` 的启动脚本。 3. **使配置生效**: 保存 `.bash_profile` 后,执行以下命令让新添加的环境变量生效: ```shell source ~/.bash_profile ``` 4. **操作虚拟环境**: 现在你可以开始使用 `virtualenvwrapper` 提供的各种命令了: - 创建新的虚拟环境:使用 `mkvirtualenv my_project` 命令创建一个名为 `my_project` 的新虚拟环境,它会自动切换到该环境中。 - 列出所有已创建的虚拟环境:通过运行 `lsvirtualenv` 可以查看所有的项目环境列表。 - 在不同的环境下进行工作:使用 `workon my_project` 命令可以快速地在不同项目间切换。输入 `deactivate` 退出当前的虚拟环境,返回到全局Python环境中。 5. **管理虚拟环境**: 除了上述基本操作外,`virtualenvwrapper` 还提供了其他功能来帮助你更有效地管理你的工作空间,包括删除(使用命令:`rmvirtualenv old_project`)、复制和重命名等。例如要移除一个名为 `old_project` 的虚拟环境,请运行相应的命令。 6. **在虚拟环境中安装库**: 每个创建的项目都有自己的独立Python库存储区,在这里你可以自由地安装所需的 Python 库,而不会影响到其他项目的依赖或者全局系统中的包。比如要在当前工作环境下安装一个叫做 `requests` 的第三方模块,则只需执行以下命令即可:``` pip install requests ``` 通过以上步骤,你可以在Linux上成功设置并使用Python的虚拟环境工具 `virtualenv` 和 `virtualenvwrapper` ,从而大大提高开发效率,并确保每个项目都有自己独立且干净的工作空间。实践中记得定期更新你的虚拟环境以保持库的新鲜状态,同时也要根据项目的具体需求选择合适的 Python 版本。
  • Ubuntu18.04 Anaconda3-5.3.1
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    本文将详细介绍如何在Ubuntu 18.04系统上安装Anaconda3-5.3.1版本,包括准备工作、安装步骤及环境配置等。 0 下载Anaconda安装包 使用清华大学的Anaconda镜像下载相应的安装包。 1 安装Anaconda 首先更改权限: ``` sudo chmod 777 /usr/local ``` 然后开始安装,执行以下命令: ```bash A*.sh ``` 在许可证协议中,请多次按空格键以读取完整内容。当提示输入自定义目录时,请根据需要设置。 完成安装后,在`~/.bashrc`文件添加配置信息: 请确保不要选择“yes”来自动将Anaconda加入环境变量。 2 验证安装 运行以下命令验证: ``` source ~/.bashrc conda info ```
  • Anaconda 第三方库
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    本教程详细介绍了如何在Anaconda软件中创建及管理虚拟环境,并指导用户在特定的虚拟环境中安装所需的第三方Python库。 在Python Anaconda虚拟环境下安装第三方库的详细步骤其实很简单,并且亲测有效。我自己遇到了这个问题,在百度上查找解决方案时发现很多信息杂乱无章,不少方法已经失效或不适用了。因此,我整理了一份适合自己的方法并分享给大家。