python虚拟环境venv的安装--ubuntu

venv是Python内置的虚拟环境管理工具

1.安装python3-venv包:

sudo apt install python3.12-venv

2.创建虚拟环境(在项目目录下)

python3 -m venv venv

3. 激活虚拟环境:

source venv/bin/activate

4.在虚拟环境中安装所需的库:

pip install Numpy

5.运行你的Python程序:

python main.py

6. 退出虚拟环境

deactivate
### 创建并配置Python虚拟环境 对于Ubuntu系统,在创建特定版本的Python虚拟环境之前,确保已经安装了所需的Python版本以及`python3.7-dev`包。这可以通过命令行完成: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install python3.7 python3.7-dev python3.7-venv ``` 上述命令更新了系统的软件列表,并安装Python 3.7及其开发库和虚拟环境支持[^1]。 接着,为了在一个新的或现有的项目中设置基于Python 3.7的虚拟环境,可执行以下操作来初始化该环境: ```bash python3.7 -m venv my_project_env source my_project_env/bin/activate ``` 这段脚本首先利用`python3.7 -m venv`指令创建了一个名为`my_project_env`的新虚拟环境;随后通过`souce`命令激活此环境,使得后续所有的Python相关操作都在这个隔离的空间内进行。 然而,值得注意的是,当提到在已有的虚拟环境安装`python-dev`时,实际上是指向宿主机上的相应开发文件(`python3.7-dev`)链接。由于这些资源是在构建虚拟环境前由操作系统层面提供给所有可能使用的Python解释器共享的基础设施的一部分,因此并不直接作为单独的包被纳入到任何具体的虚拟环境中去。这意味着如果希望访问某些底层C API或其他编译特性,则需确保存在于物理机器上的对应开发套件已被正确部署到位。 一旦确认了必要的开发工具链可用之后,就可以继续按照常规流程来进行其他依赖项的安装,比如从`requirements.txt`读取需求清单中的条目: ```bash pip install -r requirements.txt ``` 以上过程适用于大多数场景下的应用开发需求,但对于那些特别指明要针对某个具体版本的Python解释器做定制化扩展的情况来说,考虑采用像`pyenv`这样的高级管理方案可能是更好的选择,因为它允许更灵活地处理多版本共存的问题[^4]。 另外,对于跨平台或多语言项目的开发者而言,还可以探索Anaconda提供的`conda`工具集作为一种替代选项,其不仅限于解决Python生态内的事务,而且提供了更为统一的方式管理和分发各种科学计算相关的软硬件资产[^5]。
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