linux虚拟机封装

本文档详细介绍了如何在Linux虚拟机中进行基础配置,包括删除网卡配置文件、设置IP、配置yum源、安装软件、修改主机名、关闭防火墙等。此外,还讲解了如何制作虚拟机快照,确保系统状态可恢复。

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1、安装虚拟机base

base也可以替换为任意名字,这里通过镜像安装虚拟机
版本:redhat的6.5版本
用命令virt-manager打开如下页面:
这里写图片描述
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Linux的内存最低要求512M,下面选择512M表示不开启图形界面:
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添加虚拟机名称:
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进入下面的界面直接回车进入:
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### 如何在Linux虚拟机中设置和配置Python开发环境 #### 准备工作 为了确保能够顺利配置Python开发环境,在开始之前需要确认已经成功安装并运行了一个Linux虚拟机。可以参考相关资料完成VirtualBox的下载与安装以及Fedora或Ubuntu Linux系统的部署[^1]。 --- #### 安装Python解释器 大多数现代Linux发行版默认已预装Python解释器,可以通过以下命令验证版本: ```bash python3 --version ``` 如果未安装,则可通过包管理工具进行安装。例如,在基于Debian的系统(如Ubuntu)上执行以下命令: ```bash sudo apt update && sudo apt install python3 python3-pip -y ``` 对于Red Hat系列(如Fedora),可使用`dnf`命令: ```bash sudo dnf install python3 python3-pip -y ``` 上述操作会同时安装Python及其配套的pip工具,便于后续管理和扩展库的安装[^2]。 --- #### 配置虚拟环境 推荐通过`venv`模块创建独立的Python虚拟环境,以隔离不同项目之间的依赖关系。具体步骤如下: 1. 创建一个新的目录作为项目的根路径: ```bash mkdir my_project && cd my_project ``` 2. 使用`venv`初始化虚拟环境: ```bash python3 -m venv env ``` 3. 激活虚拟环境: 对于Bash Shell,输入以下命令激活: ```bash source env/bin/activate ``` 当虚拟环境被激活后,终端提示符前会出现`(env)`字样表示当前处于该环境中。 4. 升级`pip`至最新版本以支持更多功能特性: ```bash pip install --upgrade pip setuptools wheel ``` --- #### 安装常用科学计算库 针对机器学习需求,需额外安装SciPy生态系统中的核心组件。这些库包括但不限于NumPy、Pandas、Matplotlib等。可以直接利用pip完成批量安装: ```bash pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow jupyterlab ``` 以上指令将自动解析并拉取所有必要的依赖项到本地虚拟环境中。 --- #### 初始化集成开发环境(IDE) 选择合适的IDE能显著提升编程效率。这里介绍两种主流方案——Jupyter Notebook/Lab 和 PyCharm Professional Edition 的安装方法。 ##### JupyterLab 启动交互式的笔记本界面非常适合数据分析场景下的快速原型设计: ```bash jupyter lab --generate-config jupyter lab password # 设置访问密码保护 nohup jupyter lab & # 后台运行服务进程 ``` 打开浏览器导航至指定地址即可进入图形化编辑页面。 ##### PyCharm (Professional Version via Snap Store) 借助Snap封装技术简化跨平台分发流程,一条简单命令搞定整个应用套件部署: ```bash snap install pycharm-professional --classic pycharm-professional # 执行程序入口脚本开启GUI窗口 ``` 注意:首次加载可能耗时较长,请耐心等待直至完全渲染完毕[^4]。 --- #### 测试环境连通性 最后一步是编写一段简单的测试代码片段验证整体链路是否正常运作。比如打印经典的“Hello, World!”消息或者调用某个第三方API接口获取实时数据反馈结果。 ```python import sys print(f"Current Python version is {sys.version}") ``` 保存文件名为test.py并通过命令行触发执行动作观察输出表现形式是否符合预期目标设定值范围之内。 ---
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