CentOS里Python安装指南 - 问答

CentOS系统Python安装指南

一、安装前准备

检查现有Python版本
运行以下命令查看系统是否已安装Python及版本：
```
python --version    # 检查Python 2.x（CentOS默认可能自带）
python3 --version   # 检查Python 3.x（推荐使用）
```
若未安装Python 3，需进行后续安装步骤。

更新系统及安装依赖
为避免安装冲突和确保依赖完整，先更新系统并安装编译/运行Python所需的工具：

sudo yum update -y                  # 更新系统软件包
sudo yum groupinstall "Development Tools" -y  # 安装开发工具组（gcc、make等）
sudo yum install -y openssl-devel bzip2-devel libffi-devel zlib-devel readline-devel sqlite-devel  # 安装Python编译依赖

二、常用安装方法

1. 通过YUM包管理器安装（快速便捷，适合大多数场景）

YUM是CentOS默认的包管理器，可直接安装预编译的Python版本（如Python 3.6+），无需手动编译：

安装Python 3：

sudo yum install -y python3  # 安装Python 3（如CentOS 8+默认提供Python 3.6）

验证安装：

python3 --version  # 输出类似“Python 3.6.8”即为成功

安装pip（若未自带）：

sudo yum install -y python3-pip  # 安装Python包管理工具pip
pip3 --version                   # 验证pip安装

2. 从源码编译安装（灵活定制，适合需要特定版本的场景）

若需要安装Python 3.9及以上版本或定制编译选项（如优化性能），可通过源码编译安装：

下载源码包：
访问Python官方网站，选择所需版本（如3.12.1），使用wget下载：
```
wget https://www.python.org/ftp/python/3.12.1/Python-3.12.1.tgz
```

解压与进入目录：

tar xzf Python-3.12.1.tgz  # 解压源码包
cd Python-3.12.1           # 进入解压后的目录

配置与编译：
运行configure脚本生成Makefile（添加--enable-optimizations可优化性能），然后编译并安装：

./configure --enable-optimizations  # 配置编译选项
make -j$(nproc)                     # 使用多核编译（加快进度）
sudo make altinstall                # 避免覆盖系统默认Python（推荐）

验证安装：

python3.12 --version  # 输出“Python 3.12.1”即为成功

3. 使用pyenv管理多版本Python（推荐，适合需要切换多个版本的场景）

pyenv是Python版本管理工具，可轻松安装、切换多个Python版本，不影响系统默认Python：

安装依赖：

sudo yum install -y git gcc zlib-devel bzip2 bzip2-devel readline-devel sqlite sqlite-devel openssl-devel tk-devel libffi-devel xz xz-devel

安装pyenv：
运行以下命令安装pyenv，并配置环境变量（添加到~/.bashrc）：

curl https://pyenv.run | bash
echo 'export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc  # 使配置生效

使用pyenv安装与管理版本：
- 安装指定版本（如3.9.9）：
```
pyenv install 3.9.9
```
- 设置全局默认版本：
```
pyenv global 3.9.9
```
- 验证当前版本：
```
python --version  # 输出“Python 3.9.9”
```

4. 使用Anaconda安装（适合数据科学与机器学习场景）

Anaconda是Python发行版，包含大量科学计算库（如NumPy、Pandas），适合数据科学项目：

下载Anaconda脚本：
访问Anaconda官方网站，选择Linux版本下载（如Anaconda3-2023.07-Linux-x86_64.sh）：
```
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-Linux-x86_64.sh
```
运行安装脚本：
```
bash Anaconda3-2023.07-Linux-x86_64.sh
```
按提示完成安装（接受许可协议、选择安装路径等）。

验证安装：

conda --version  # 输出conda版本
python --version # 输出Anaconda自带的Python版本

三、配置虚拟环境（隔离项目依赖，强烈推荐）

无论使用哪种安装方法，都建议为每个项目创建虚拟环境，避免依赖冲突：

使用venv模块（Python 3内置）：

python3 -m venv myenv  # 创建名为myenv的虚拟环境
source myenv/bin/activate  # 激活虚拟环境（终端提示符会显示“(myenv)”）

激活后，使用pip install安装的包会存放在虚拟环境中，不会影响系统Python。

退出虚拟环境：
```
deactivate
```

四、注意事项

不要覆盖系统默认Python：
CentOS系统工具（如yum）依赖Python 2.x，强行覆盖可能导致系统故障。建议使用altinstall（源码编译）或pyenv管理Python版本。
优先使用pip安装包：
pip是Python官方包管理工具，安装的包更规范。安装包时建议添加--user参数（仅当前用户可用）或使用虚拟环境。

定期更新pip与依赖：

pip3 install --upgrade pip  # 更新pip到最新版本
pip freeze > requirements.txt  # 导出项目依赖（便于在其他环境重现）
pip install -r requirements.txt  # 根据requirements.txt安装依赖

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