当前位置: 首页 > article >正文

服务器配环境

<适用Ubuntu 系统>

if 系统默认python版本与本项目所需python版本不一致:

安装 pyenv

1.安装依赖包

sudo apt update
sudo apt install -y \
    make \
    build-essential \
    libssl-dev \
    zlib1g-dev \
    libbz2-dev \
    libreadline-dev \
    libsqlite3-dev \
    wget \
    curl \
    llvm \
    libncurses5-dev \
    libncursesw5-dev \
    xz-utils \
    tk-dev \
    libffi-dev \
    liblzma-dev \
    git \
    libyaml-dev

2.安装 pyenv

curl https://pyenv.run | bash

这个命令将自动安装 pyenv 和一些有用的插件,如 pyenv-virtualenv。 

3.配置 Shell

通过命令:echo $SHELL 判断自己的shell类型

  • /bin/bash 表示你使用的是 Bash
  • /bin/zsh 表示你使用的是 Zsh
  • /bin/fish 表示你使用的是 Fish
  • /bin/dash 表示你使用的是 Dash

~/.bashrc 为例

打开配置文件:

nano ~/.bashrc


然后将以下两行添加到文件的末尾:

export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init --path)"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"


然后:保存并退出(Ctrl + OEnterCtrl + X)。

4.重新加载配置文件

重新加载 shell 配置文件,以便使 pyenv 生效

source ~/.bashrc

5.验证安装

你可以使用下面的命令验证 pyenv 是否成功安装

pyenv --version

如果显示 pyenv 的版本号,则表示安装成功。

6.使用 pyenv 安装指定版本的 Python

现在你可以使用 pyenv 安装 Python 3.9.12 了。运行以下命令:

pyenv install 3.9.12

安装完成后,你可以设置项目目录使用该版本的 Python:

pyenv local 3.9.12

 之后,配置虚拟环境:

如何创建虚拟环境?

1.安装 python3-venv(如果还没有安装):

虚拟环境需要 python3-venv 包。如果你已经安装了 python3-pip,那么也许需要安装 python3-venv(如果之前没有安装)。你可以使用以下命令:

sudo apt install python3-venv

2.创建虚拟环境:

进入你的项目目录,然后运行以下命令来创建一个新的虚拟环境(可以替换 myenv 为你想要的虚拟环境名称):

python3 -m venv myenv

python3.9 -m venv ./XXX<如果要指定该虚拟环境python为3.9,建议用这个,否则机会导致虚拟环境和系统python版本一致>

激活

source myenv/bin/activate

source ./XXX/bin/activate

装依赖

pip install -r requirements.txt

退出

deactivate


http://www.kler.cn/a/416816.html

相关文章:

  • 【maven-5】Maven 项目构建的生命周期:深入理解与应用
  • 进程的知识
  • 【Java基础面试题001】Java中序列化和反序列化是什么?
  • 在oracle下载jdk显示400 Bad Request Request Header Or Cookie Too Large
  • Flink的双流join理解
  • 【常用命令】linux 下如何使用stat 查看文件属性
  • OD E卷 - 实现【正则表达式替换】
  • 使用uni-app进行开发前准备
  • [2024年3月10日]第15届蓝桥杯青少组stema选拔赛C++中高级(第二子卷、编程题(5))
  • vue中如何获取public路径
  • Ubuntu 关机命令
  • 【LeetCode】每日一题 2024_11_30 判断是否可以赢得数字游戏(模拟)
  • NLP中的主题模型:LDA(Latent Dirichlet Allocation, 潜在狄利克雷分配)
  • vulnhub靶机之Fawkes
  • C#结合.NET框架快速构建和部署AI应用
  • 【超全总结】深度学习分割模型的损失函数类别及应用场景
  • sunshine和moonlight串流网络丢失帧高的问题(局域网)
  • SickOs: 1.1靶场学习小记
  • asyncio.run() 里面嵌套 asyncio.run() 可以吗?
  • 【Leetcode】3232.判断是否可以赢得数字游戏
  • APIPost内置函数的使用与学习
  • 利用若依代码生成器实现课程管理模块开发
  • 【QNX+Android虚拟化方案】128 - QNX 侧触摸屏驱动解析
  • 【一文读懂】大语言模型
  • Q-2A型金相试样切割机
  • 如何讲json数据转换为二维数据后导出为excel文件