CentOS环境上离线安装python3及相关包

0. 准备操作系统及安装包

1. 准备操作系统环境：
   首先安装依赖包，安装相应的编译工具

[root@bigdatahost bin]# yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel libffi-devel 

2。 解压离线包：

[root@DeepLearning intasllpython]# tar -xvf LinuxPython.tar

1. 离线安装python3.8

1. 在/usr/local下创建python3.8目录

[root@DeepLearning local]# cd /usr/local
[root@DeepLearning local]# mkdir python3.8

2. 拷贝文件Python-3.8.16.tgz到新建临时安装目/home/python/intasllpython，解压文件：

[root@DeepLearning intasllpython]# tar xzvf Python-3.8.16.tgz

3. 指定安装目录，解压后，进入Python-3.8.16目录，指定安装目标：

[root@DeepLearning local]# cd /home/python/intasllpython/Python-3.8.16
[root@DeepLearningPython-3.8.16]# ./configure --prefix=/usr/local/python3.8

4. 编译

[root@DeepLearningPython-3.8.16]# make

5. 安装：

[root@DeepLearningPython-3.8.16]# make install

最后，提示：

Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location.
Successfully installed pip-22.0.4 setuptools-56.0.0

6. 检查验证，进入目录：/usr/local/python3.8/bin，运行：

[root@DeepLearning bin]# ./python3 -V
Python 3.8.16

[root@DeepLearning bin]# ./pip3.8 list
Package    Version
---------- -------
pip        22.0.4
setuptools 56.0.0

7. 创建软链接

[root@bigdatahost bin]# ln -s /usr/local/python3.8/bin/python3 /usr/bin/python3
[root@bigdatahost bin]# ln -s /usr/local/python3.8/bin/pip3 /usr/bin/pip3

2. 安装whl格式文件

在Linux上按文件列表名称安装.whl包，其中文件列表放在文本文件中，可以按照以下步骤进行。假设文件列表保存为requirements.txt，并且所有.whl文件都位于当前目录：

[root@DeepLearning Linux]# xargs -a requirements.txt -I {} /usr/local/python3.8/bin/pip3.8 install {}

相当于：
pip3 install 文件名

安装需要按照如下列表文件的顺序进行（包有依赖关系，否则安装不上，需要手动处理）：

numpy-1.22.4-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
scipy-1.7.0-cp38-cp38-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.whl
tifffile-2023.7.10-py3-none-any.whl
PyWavelets-1.4.1-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
pillow-10.4.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
packaging-24.1-py3-none-any.whl
networkx-3.1-py3-none-any.whl
imageio-2.9.0-py3-none-any.whl
scikit_image-0.19.3-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
pytz-2024.1-py2.py3-none-any.whl
tzdata-2024.1-py2.py3-none-any.whl
six-1.16.0-py2.py3-none-any.whl
idna-3.7-py3-none-any.whl
urllib3-1.26.9-py2.py3-none-any.whl
charset_normalizer-3.3.2-py3-none-any.whl
python_dateutil-2.9.0.post0-py2.py3-none-any.whl
h5py-3.11.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
zipp-3.19.2-py3-none-any.whl
pandas-1.4.3-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
tqdm-4.66.4-py3-none-any.whl
stanio-0.5.0-py3-none-any.whl
pyparsing-3.1.2-py3-none-any.whl
kiwisolver-1.4.5-cp38-cp38-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.whl
fonttools-4.53.1-py3-none-any.whl
cycler-0.12.1-py3-none-any.whl
contourpy-1.1.1-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
certifi-2024.7.4-py3-none-any.whl
requests-2.32.3-py3-none-any.whl
importlib_resources-6.4.0-py3-none-any.whl
holidays-0.52-py3-none-any.whl
matplotlib-3.7.5-cp38-cp38-manylinux_2_12_x86_64.manylinux2010_x86_64.whl
cmdstanpy-1.2.4-py3-none-any.whl
typing_extensions-4.12.2-py3-none-any.whl
greenlet-3.0.3-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
PyMySQL-1.1.1-py3-none-any.whl
SQLAlchemy-2.0.31-py3-none-any.whl
joblib-1.4.2-py3-none-any.whl
threadpoolctl-3.5.0-py3-none-any.whl
scikit_learn-1.3.2-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
backports.zoneinfo-0.2.1-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl
tzlocal-5.2-py3-none-any.whl
APScheduler-3.10.4-py3-none-any.whl
pika-1.3.2-py3-none-any.whl
MarkupSafe-2.1.5-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
itsdangerous-2.2.0-py3-none-any.whl
importlib_metadata-8.0.0-py3-none-any.whl
click-8.1.7-py3-none-any.whl
blinker-1.8.2-py3-none-any.whl
werkzeug-3.0.3-py3-none-any.whl
jinja2-3.1.4-py3-none-any.whl
flask-3.0.3-py3-none-any.whl
loguru-0.7.2-py3-none-any.whl
pvlib-0.9.5-py3-none-any.whl

3. 安装tar形式的文件

[root@DeepLearning Linux]# /usr/local/python3.8/bin/pip3.8 install bayesian-optimization-1.2.0.tar.gz

相当于：

1. 解压tar包

tar -xvf bayesian-optimization-1.2.0.tar.gz

2. 进入解压后的目录，使用cd命令进入解压后的目录：

cd bayesian-optimization-1.2.0

3. 查看README或INSTALL文件
   在解压后的目录中查找是否有README或INSTALL文件，这些文件通常包含有关如何安装软件的说明和说明[。

4. 安装依赖项
   某些软件可能需要先安装一些依赖项。根据README或INSTALL文件中的说明，使用包管理器（如apt、yum等）安装所需的依赖项。例如，在Debian/Ubuntu系统中，可以使用以下命令安装依赖：

sudo apt-get install -y build-essential python3-dev

5. 使用pip3安装包
   如果软件提供了setup.py文件，可以使用pip3来安装该包：

pip3 install .

注意，这里的点号表示当前目录。如果需要管理员权限，可以在前面加上sudo。

6. 验证安装
   安装完成后，可以通过输入软件名来验证安装是否成功：

software --version

将software替换为实际的软件名称。

本文使用的离线包：CentOS环境上Python3.8及相关科学计算离线安装包。