centos7 安装 python3.5

centos7 安装 python3.5

一、 python虚拟环境virtualenv

VirtualEnv用于在一台机器上创建多个独立的python运行环境，VirtualEnvWrapper为前者提供了一些便利的命令行上的封装。

Virtualenv是一个非常好的virtual python environment builder，他最大的好处是，可以让每一个python项目单独使用一个环境，而不会影响python系统环境，也不会影响其他项目的环境。

Virtualenv可用于创建独立的Python环境，在这些环境里面可以选择不同的Python版本或者不同的packages，并且可以在没有root权限的情况下在环境里安装新套件，互相不会产生任何的影响。

二、为什么要用virtualenv

- 隔离项目之间的第三方包依赖，如A项目依赖django1.2.5，B项目依赖django1.3。

- 为部署应用提供方便，把开发环境的虚拟环境打包到生产环境即可,不需要在服务器上再折腾一翻。在服务器上都不用安装virtualenv，直接将virtualenv创建的目录拷贝到服务器，修改路径，进行虚拟环境迁移就可以用了。

- 还可以用在没有root权限的python环境配置上，如果没有root权限，可以先自己搞一个virtualenv，再在virtualenv中使用pip安装。（系统中没有pip，并且也没有root权限使用sudo apt-get安装）

三、安装的库的位置

env/Lib/site-packages/目录里，而不是在系统的python的Lib/site-packages目录里，这样你就知道为什么虚拟环境是分开的了吧。

Note:virtualenv 创建的虚拟环境与主机的 Python 环境完全无关，你主机配置的库不能在 virtualenv 中直接使用。你需要在虚拟环境中利用 pip install 再次安装配置后才能使用。

四、•安装python3.5可能使用的依赖

yum install openssl-devel bzip2-devel expat-devel gdbm-devel readline-devel sqlite-devel

五、•到python官网找到下载路径, 用wget下载

wget https://www.python.org/ftp/python/3.5.1/Python-3.5.1.tgz

•解压tgz包

tar -zxvf Python-3.5.1.tgz

•把python移到/usr/local下面

mv Python-3.5.1 /usr/local

•删除旧版本的python依赖

ll /usr/bin | grep python

rm -rf /usr/bin/python

•进入python目录

cd /usr/local/Python-3.5.1/

•配置

./configure

•编译 make

make

•编译，安装

make install

•删除旧的软链接，创建新的软链接到最新的python

rm -rf /usr/bin/python

ln -s /usr/local/bin/python3.5 /usr/bin/python

python -V

安装完以后，创建一个虚拟环境，然后在安装virtualenvwrapper

vim /etc/profile

在最后加入下面内容

PYTHON_HOME=/usr/local/python2.7/bin/

WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs # 放所有虚拟环境的地方

PROJECT_HOME=$HOME/dev # 放所有项目的地方

export PATH=$PATH:$PYTHON_HOME:$WORKON_HOME:$PROJECT_HOME

保存退出

source /usr/local/python2.7/bin/virtualenvwrapper.sh

如果没有配置这个文件，创建的虚拟环境的路径，就是所在的当前路径。

六、virtualenv ENV                     

#ENV 为环境的名字，可以任意设置，其实就是一个文件夹，在home下的用户名文件夹下可以找到。

七、指定virtualenv中的python版本
virtualenv --no-site-packages --python=python2.7 env

–no-site-packages表示不包括系统全局的Python安装包，这样会更令环境更干净

–python=python2.7指定Python的版本未系统已经安装了的Python2.7/

八、source ENV/bin/activate   （激活虚拟环境）

#这样进进入了virtualenv的虚拟开发环境。

进入虚拟环境以后命令行最开始的地方会显示（ENV），代表已经进入了这个环境，然后就可以安装virtualenvwrapper和Django了

九、输入命令行pip install virtualenvwrapper
这里可以不用sudo，因为在virtualenv里，不用管理权限也算是很方便的设计之一。

virtualenvwrapper安装后，它会把virtualenv列为依赖包，所以会自动安装。

十、虚拟环境操作常用命令：

• workon 切换到环境

• deactivate 注销当前环境

• lsvirtualenv 列出所有环境

• rmvirtualenv 删除环境

• cpvirtualenv 复制环境

• cdsitepackages cd到当前环境的site-packages目录

• lssitepackages 列出当前环境中site-packages内容

• setvirtualenvproject 绑定现存的项目和环境

• wipeenv 清除环境内所有第三方包

虚拟环境迁移

当需要将虚拟环境env转移到同一台电脑的另一个目录下时

或者当需要将虚拟环境env1迁移或复制到另一个虚拟环境（可能不在同一台机器上）env2时，首先仍然需要在目的机器上安装pip和virtualenv，然后采用以下方法之一安装其他的package：

1.直接将env1里的文件全部复制到env2里，然后修改涉及路径的文件。此种方法可能正常使用，但显然不是好办法(不过网络不好的时候lz就是用的这个)。

修改的路径主要是虚拟环境ubuntu_env/bin目录下的文件执行程序的路径：如active, pip, ipython等等（几乎所有文件的路径，不过有的命令你不用的可以不改）。

如将虚拟环境ubuntu_env/bin/active中的路径修改一下：

其中的VIRTUAL_ENV路径其实最好修改成现在的绝对路径VIRTUAL_ENV="/media/pika/files/mine/ENV/ubuntu_env"；

将虚拟环境ubuntu_env/bin/pip和pip3和pip3.4中的路径修改成绝对路径：#!/home/pipi/ENV/ubuntu_env/bin/python3

注意最好不要将路径修改成相对路径。如果修改的ipython执行路径为相对路径#!./bin/python3，是相对这个ipython.py执行的路径，激活virtual env后如果在另一个目录下输入python就会出错找不到或者直接调用系统中的python了，而不是virtual env中的python，而原始的默认路径使用绝对路径就可以在virtual env激活后在任意目录都可以执行ipython而不出错！

2. 使用requirements.txt

进入原虚拟环境env1，然后执行pip freeze > requirements.txt将包依赖信息保存在requirements.txt文件中。

最好手动调整一下顺序，比如numpy和scipy要在matplotlib前面安装；另外如果想安装最新版本的，再将后面的版本号==1.9.1什么的删除。

然后进入目的虚拟环境env2，执行pip install -r requirements.txt，pip就会自动从网上下载并安装所有包。

虚拟环境env2如果是env1的拷贝，最好先pip uninstall -ry requirements.txt，再pip install -r requirements.txt

3.pip默认会从pypi服务器（http://pypi.python.org/simple）下载包的安装文件，如果目的机器无法连外网，则可以采用以下办法：
3.1搭建自己的pypi服务器。专业的，可以使用第三方的软件包来搭建一个完整的pypi镜像服务器，参考http://www.worldhello.net/2011/03/14/2357.html。更快速的方法只需要一条命令python -m SimpleHTTPServer即可完成搭建服务器，具体的目录结构可参考原pypi服务器，简而言之，就是把安装文件打包放入目录即可。搭建好服务器之后，在目的虚拟环境中，就可以使用pip来安装了，命令如：pip install -i http://127.0.0.1:8000/ -r requirements.txt
3.2如果你实在不想搭建pypi服务器，也有办法。首先将所有包的安装文件下载下来，可以手动下载，也可以使用pip，如pip install -d /path/to/save/ -r requirements.txt，然后自己修改requirements.txt文件，将每一行改成对应的包的安装文件的路径。最后在目的虚拟环境中使用pip安装，如pip install -r requirements.txt即可。

3.3还有一种途径，就是pip提供的bundle选项。首先执行pip bundle MyEnv.pybundle -r requirements.txt，将生成一个MyEnv.pybundle文件，该文件夹包含所有包的安装文件（注意必须后缀名必须是.pybundle），默认是重新从pypi服务器下载安装文件的，如果愿意，也可以利用3.1中的方法，指定本地的pypi服务器。然后在目的虚拟环境中执行pip install MyEnv.pybundle即可

所以说，lz还是更喜欢docker中配置的python开发环境。

虚拟环境迁移出错

方法1虚拟环境迁移后包引入出错

from scipy import stats

ImportError: liblapack.so.3: cannot open shared object

这时只需要pip install scipy重新安装一下就ok了。

ImportError: libBLT.2.4.so.8.6: cannot open shared object file: No such file or directory, please install the python3-tk package

也要重新安装matplotlib

所以最好使用方法2迁移。

下面关于Python的文章您也可能喜欢，不妨看看：

Linux下Python的安装以及注意事项  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-11/124861.htm

Ubuntu 14.04 下安装使用Python rq模块  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/122441.htm

无需操作系统直接运行 Python 代码  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-05/117357.htm

CentOS上源码安装Python3.4  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/111870.htm

《Python核心编程 第二版》.(Wesley J. Chun ).[高清PDF中文版] http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/85425.htm

《Python开发技术详解》.( 周伟,宗杰).[高清PDF扫描版+随书视频+代码] http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92693.htm

Python脚本获取Linux系统信息 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88531.htm

在Ubuntu下用Python搭建桌面算法交易研究环境 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92534.htm

Python 语言的发展简史 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/107206.htm