更改Ubuntu默认python版本的两种方法python-& Anaconda
作者：Alanyannick
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当你安装 Debian Linux 时，安装过程有可能同时为你提供多个可用的 Python 版本，因此系统中会存在多个 Python 的可执行二进制文件。一般Ubuntu默认的Python版本都为2.x, 如何改变Python的默认版本呢？下面来一起看看吧。
你可以按照以下方法使用 ls 命令来查看你的系统中都有那些 Python 的二进制文件可供使用。
$ ls /usr/bin/python*
/usr/bin/python /usr/bin/python2 /usr/bin/python2.7 /usr/bin/python3 /usr/bin/python3.4 /usr/bin/python3.4m /usr/bin/python3m
执行如下命令查看默认的 Python 版本信息:
$ python --version
Python 2.7.8
1、基于用户修改 Python 版本：
想要为某个特定用户修改 Python 版本，只需要在其 home 目录下创建一个 alias(别名) 即可。打开该用户的 ~/.bashrc文件，添加新的别名信息来修改默认使用的 Python 版本。
alias python='/usr/bin/python3.4'
一旦完成以上操作，重新登录或者重新加载 .bashrc 文件，使操作生效。
$ . ~/.bashrc
检查当前的 Python 版本。
$ python --version
Python 3.4.2
2、 在系统级修改 Python 版本
我们可以使用 update-alternatives 来为整个系统更改 Python 版本。以 root 身份登录，首先罗列出所有可用的 python 替代版本信息：
# update-alternatives --list python
update-alternatives: error: no alternatives for python
如果出现以上所示的错误信息，则表示 Python 的替代版本尚未被 update-alternatives 命令识别。想解决这个问题，我们需要更新一下替代列表，将 python2.7 和 python3.4 放入其中。
# update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2.7 1
update-alternatives: using /usr/bin/python2.7 to provide /usr/bin/python (python) in auto mode
# update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.4 2
update-alternatives: using /usr/bin/python3.4 to provide /usr/bin/python (python) in auto mode
--install 选项使用了多个参数用于创建符号链接。最后一个参数指定了此选项的优先级，如果我们没有手动来设置替代选项，那么具有最高优先级的选项就会被选中。这个例子中，我们为 /usr/bin/python3.4 设置的优先级为2，所以update-alternatives 命令会自动将它设置为默认 Python 版本。
# python --version
Python 3.4.2
接下来，我们再次列出可用的 Python 替代版本。
# update-alternatives --list python
/usr/bin/python2.7
/usr/bin/python3.4
现在开始，我们就可以使用下方的命令随时在列出的 Python 替代版本中任意切换了。
# update-alternatives --config python
# python --version
Python 2.7.8
3、移除替代版本
一旦我们的系统中不再存在某个 Python 的替代版本时，我们可以将其从 update-alternatives 列表中删除掉。例如，我们可以将列表中的 python2.7 版本移除掉。
# update-alternatives --remove python /usr/bin/python2.7
update-alternatives: removing manually selected alternative - switching python to auto mode
update-alternatives: using /usr/bin/python3.4 to provide /usr/bin/python (python) in auto mode
方法2、移除软连接
rm -rf /data/logs
ln -s /temp/logs /data/logs
解决软连接ln报错-bash: /usr/local/bin/mysql: Too many levels of symbolic links
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。
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接下来使用命令conda install -n pythonPIL pillow为名字为pythonPIL的虚拟开发环境安装扩展库pillow，如下图
使用命令conda install -n pythonTensorflow tensorflow为名字为pythonTensorflow的虚拟开发环境安装扩展库tensorflow，如下图
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一、pyenv介绍& & & &&CentOS6系统会自带一个较低版本的python，一般不使用系统自带的python版本，因为系统很多组件依赖于python比如yum，如果我们随意升级或者安装了些有冲突包可能会影响系统环境；我们需要再安装较高版本的python，而且在开发多个项目时，可能需要多个版本的Python，此时在进行Python版本切换时会比较麻烦，pyenv就提供了一种简单的方式。pyenv是一个能简易地在多个Python版本中进行切换的工具，它简单而优雅。项目地址：pyenv的功能：安装python解释器进行全局的Python版本切换为单个项目提供对应的Python版本使用环境变量能让你重写Python版本能在同一时间在不同版本间进行命令搜索拥有以下特点：只依赖python本身将目录添加进$PATH即可使用能够进行virtualenv管理（通过插件）二、安装pyenv1、pyenv通过bash编写，不依赖任何程序；安装程序只依赖git[root@Node3&~]#&yum&install&git2、安装pyenv[root@Node3&~]#&curl&-L&/yyuu/pyenv-installer/master/bin/pyenv-installer&|&bash
&&%&Total&&&&%&Received&%&Xferd&&Average&Speed&&&Time&&&&Time&&&&&Time&&Current
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&Dload&&Upload&&&Total&&&Spent&&&&Left&&Speed
&&0&&&&&0&&&&0&&&&&0&&&&0&&&&&0&&&&&&0&&&&&&0&--:--:--&&0:00:01&--:--:--&&&&&&0&&&&&0&&&&0&&&&&0&&&&0&&&&&0&&&&&&0&&&&&&0&--:--:--&&0:00:02&--:--:--&&&&&98&&2099&&&98&&1969&&&&0&&&&&0&&&&767&&&&&&0&&0:00:02&&0:00:02&--:--:--&&1&&104&&2099&&&&0&&&&&0&&&&818&&&&&&0&&0:00:02&&0:00:02&--:--:--&&1425
Initialized&empty&Git&repository&in&/root/.pyenv/.git/
remote:&Counting&objects:&4060,&done.
remote:&Compressing&objects:&100%&(),&done.
WARNING:&seems&you&still&have&not&added&'pyenv'&to&the&load&path.
#&Load&pyenv&automatically&by&adding
#&the&following&to&~/.bash_profile:
export&PATH="/root/.pyenv/bin:$PATH"
eval&"$(pyenv&init&-)"& & &&pyenv的安装路径是由$PYENV_ROOT这个环境变量设定的（默认没设定），如果没设定默认安装路径为~/.pyenv[root@Node3&~]#&ls&-a
.&&&&&&&&&&&&&&&&.bash_history&&.bashrc&&&&&&install.log.syslog&&.tcshrc
..&&&&&&&&&&&&&&&.bash_logout&&&.cshrc&&&&&&&.pki&&&&&&&&&&&&&&&&.viminfo
anaconda-ks.cfg&&.bash_profile&&install.log&&.pyenv&&&&&&&&&&&&&&.Xauthority
[root@Node3&~]#&ls&.pyenv/&&&&&&&&&&&#卸载pyenv只需要删掉这个目录就可以
bin&&&&&&&&&&&completions&&LICENSE&&&pyenv.d&&&&src
CHANGELOG.md&&CONDUCT.md&&&Makefile&&README.md&&test
COMMANDS.md&&&libexec&&&&&&plugins&&&shims&&&&&&versions3、配置环境变量[root@Node3&~]#&vi&/etc/profile.d/pyenv.sh
[root@Node3&~]#&cat&/etc/profile.d/pyenv.sh
export&PATH="~/.pyenv/bin:$PATH"
eval&"$(pyenv&init&-)"
eval&"$(pyenv&virtualenv-init&-)"
[root@Node3&~]#&.&/etc/profile.d/pyenv.sh&
[root@Node3&~]#&pyenv&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&#pyenv就可以使用了
pyenv&1.0.3
Usage:&pyenv&&command&&[&args&]
Some&useful&pyenv&commands&are:
&&&commands&&&&List&all&available&pyenv&commands
&&&local&&&&&&&Set&or&show&the&local&application-specific&Python&version
&&&global&&&&&&Set&or&show&the&global&Python&version
&&&shell&&&&&&&Set&or&show&the&shell-specific&Python&version
&&&install&&&&&Install&a&Python&version&using&python-build
&&&uninstall&&&Uninstall&a&specific&Python&version
&&&rehash&&&&&&Rehash&pyenv&shims&(run&this&after&installing&executables)
&&&version&&&&&Show&the&current&Python&version&and&its&origin
&&&versions&&&&List&all&Python&versions&available&to&pyenv
&&&which&&&&&&&Display&the&full&path&to&an&executable
&&&whence&&&&&&List&all&Python&versions&that&contain&the&given&executable
See&`pyenv&help&&command&'&for&information&on&a&specific&command.
For&full&documentation,&see:&/yyuu/pyenv#readme三、安装python & & 使用pyenv安装python，pyenv会下载安装python最新稳定版，在安装Python之前我们还需要安装编译工具和python的依赖包1、安装编译工具[root@Node3&~]#&yum&install&gcc&make&patch2、安装python依赖包[root@Node3&~]#&yum&install&gdbm-devel&openssl-devel&sqlite-devel&readline-devel&zlib-devel&bzip2-devel3、安装python[root@Node3&.pyenv]#&pyenv&install&--list&&&#&列出所有可以安装的python解释器
Available&versions:
&&3.5.2&&&&&&&&&&#&没带字母的是python原生自带的解释器，我们使用这个最新稳定版的
&&anaconda-1.4.0
&&anaconda-1.5.0
&&anaconda-1.5.1
&&anaconda3-4.1.1
&&ironpython-dev
&&ironpython-2.7.6.3
&&jython-dev
&&jython-2.5.0
&&jython-2.7.1b3
&&miniconda-latest
&&miniconda-2.2.2
&&miniconda3-4.0.5
&&miniconda3-4.1.11
&&pypy-c-jit-latest
&&pypy-c-nojit-latest
&&pypy-dev
&&pypy-stm-2.3
&&pypy-portable-2.3.1
&&pypy-portable-5.4
&&pypy-portable-5.4.1
&&pypy-1.5-src
&&pypy-1.5
&&pypy-1.6
&&pypy2-5.4.1-src
&&pypy2-5.4.1
&&pypy3-dev
&&pypy3-portable-2.3.1
&&pypy3.3-5.5-alpha-src
&&pypy3.3-5.5-alpha
&&pyston-0.5.1
&&stackless-dev
&&stackless-3.4.2
[root@Node3&~]#&pyenv&install&3.5.2&&&&#安装python对应的版本
Downloading&Python-3.5.2.tar.xz...
-&&https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/Python-3.5.2.tar.xz&&
&&&#&因为要从外国网站上下载所有会很慢，我们也可以在~/.pyenv目录下新建一个cache目录，
&&&&&自己下载好Python的安装包（需要和上面download&的版本格式一样），放在chache目录下，pyenv就不会再去网站上下载了&
Installing&Python-3.5.2...
patching&file&Lib/venv/scripts/posix/activate.fish
Installed&Python-3.5.2&to&/root/.pyenv/versions/3.5.2&&&#python被安装在这个目录下
[root@Node3&~]#&pyenv&versions&&&&&&&&&&&&&&&&#列出所有可用python版本
*&system&(set&by&/root/.pyenv/version)
&&3.5.2四、pyenv的使用[root@Node3&~]#&pyenv&--help
Usage:&pyenv&&command&&[&args&]
Some&useful&pyenv&commands&are:
&&&commands&&&&List&all&available&pyenv&commands
&&&local&&&&&&&Set&or&show&the&local&application-specific&Python&version
&&&&&&&&&&&&&&&#在当前路径创建一个.python-version，以后进入这个目录自动切换为该版本&
&&&global&&&&&&Set&or&show&the&global&Python&version&&&&&&&
&&&&&&&&&&&&&&&#设置全局默认的python版本
&&&shell&&&&&&&Set&or&show&the&shell-specific&Python&version&&
&&&&&&&&&&&&&&&#在当前shell的session中启用某个Python版本，优先级高于global,local&
&&&install&&&&&Install&a&Python&version&using&python-build
&&&uninstall&&&Uninstall&a&specific&Python&version
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&#卸载一个指定的版本
&&&rehash&&&&&&Rehash&pyenv&shims&(run&this&after&installing&executables)
&&&version&&&&&Show&the&current&Python&version&and&its&origin&&
&&&&&&&&&&&&&&&#显示当前正在使用Python版本
&&&versions&&&&List&all&Python&versions&available&to&pyenv&&&
&&&&&&&&&&&&&&&#显示所有可用的Python版本
&&&which&&&&&&&Display&the&full&path&to&an&executable&&&&&
&&&&&&&&&&&&&&&#显示可执行文件的绝对路径
&&&whence&&&&&&List&all&Python&versions&that&contain&the&given&executable
See&`pyenv&help&&command&'&for&information&on&a&specific&command.
For&full&documentation,&see:&/yyuu/pyenv#readmepyenv local 版本号：& & & &在当前路径下创建一个.python-version的文件，以后进入这个目录或子目录会自动把python切换的为该版本；可以通过删除 `.python-version`恢复默认Python版本[root@Node3&~]#&cd&/tmp
[root@Node3&tmp]#&python&--version
Python&2.6.6
[root@Node3&tmp]#&pyenv&local&3.5.2&&&&&#切换为3.5.2的版本
[root@Node3&tmp]#&python&--version&&&&&&#成功
Python&3.5.2
[root@Node3&tmp]#&pyenv&version
3.5.2&(set&by&/tmp/.python-version)
[root@Node3&tmp]#&cat&.python-version
[root@Node3&tmp]#&cd&..&&&&&&&&&&&&
[root@Node3&/]#&pyenv&version&&&&&&&&#在别的目录python的版本还是系统自带的
system&(set&by&/root/.pyenv/version)
[root@Node3&/]#&cd&/tmp
[root@Node3&tmp]#&mkdir&test&&&&&&&&&&
[root@Node3&tmp]#&cd&test
[root@Node3&test]#&pyenv&version&&&&&&#Pyenv&local对子目录也有效
3.5.2&(set&by&/tmp/.python-version)
[root@Node3&test]#&python&-V
Python&3.5.2
[root@Node3&tmp]#&pyenv&local&system&&&&&#切换回系统自带的版本
[root@Node3&tmp]#&python&--version
Python&2.6.6注意：第一次设置pyenv local需要重新读取PATH环境变量才生效pyenv global 版本号：设置全局默认的python版本，注意永远不要使用这个命令pyenv virtualenv 版本号 项目名称或虚拟环境名：为此项目设置一个虚拟环境[root@Node3&~]#&pyenv&virtualenv&3.5.2&magedu
Ignoring&indexes:&https://pypi.python.org/simple
Requirement&already&satisfied&(use&--upgrade&to&upgrade):&setuptools&in&/root/.pyenv/versions/3.5.2/envs/magedu/lib/python3.5/site-packages
Requirement&already&satisfied&(use&--upgrade&to&upgrade):&pip&in&/root/.pyenv/versions/3.5.2/envs/magedu/lib/python3.5/site-packages
[root@Node3&~]#&pyenv&versions
*&system&(set&by&/root/.pyenv/version)
&&3.5.2/envs/magedu&&&&&&&&#
&&magedu&&&&&&&&&&&&&&&&&&&#为了兼容旧版本的pyenvpyenv&uninstall 版本号或虚拟环境名或项目名称：卸载某个版本， 包括虚拟环境& & & & & & 用来创建隔离的python环境，处理python环境的多版本和模块依赖。root@Node3&~]#&pyenv&uninstall&magedu
pyenv-virtualenv:&remove&/root/.pyenv/versions/3.5.2/envs/magedu?&y&&&
[root@Node3&~]#&pyenv&versions
*&3.5.2&(set&by&/root/.python-version)我们需要搞清楚pyenv 和virtualenv分别是干什么的。& & & &pyenv可以帮助你在一台开发机上建立多个版本的python环境， 并提供方便的切换方法。& & & &virtualenv则提供了一种功能， 就是将一个目录建立为一个虚拟的python环境， 这样的话， 用户可以建立多个虚拟环境， 每个环境里面的python版本可以是不同的， 也可以是相同的， 而且环境之间相互独立。如果解释得还不是很清楚的话，我们举例说明。& & & &首先我们可以用pyenv 安装多个python 版本， 比如安装了2.5, 2.6, 3.3 三个版本。 用户可以随意切换当前默认的python版本。 但这时候， 每个版本的环境仍是唯一的， 如果我们想在环境中安装一些库的话， 还是会导致这个版本的环境被修改。 这个时候， 如果我们用virtual env去建立虚拟环境， 就可以完全保证系统路径的干净。无论你在虚拟环境中安装了什么程序， 都不会影响已安装版本的系统环境五、python IDE(集成开发环境)PyCharm：推荐，（写大型项目时）Idea1、ipython& & & &&ipython是一个 python 的交互式 shell，比默认的python shell 好用得多，支持命令自动补全，自动缩进，支持 bash shell 命令，内置了许多很有用的功能和函数。[root@Node3&~]#&mkdir&magedu&&&&&&&&#安装包时进入一个虚拟环境，保持原版本python环境的干净
[root@Node3&~]#&cd&magedu
[root@Node3&magedu]#&pyenv&local&magedu
(magedu)&[root@Node3&magedu]#&pyenv&version
magedu&(set&by&/root/magedu/.python-version)
(magedu)&[root@Node3&magedu]#&pyenv&versions
&&3.5.2/envs/magedu
*&magedu&(set&by&/root/magedu/.python-version)&&&&&
(magedu)&[root@Node3&magedu]#&pip&install&ipython& & 此时发现pip安装软件包也比较慢，因为pip会去pypi官网下载软件包，我们取消，配置pip使用国内的镜像站。(magedu)&[root@Node3&magedu]#&mkdir&~/.pip
(magedu)&[root@Node3&magedu]#&vim&~/.pip/pip.conf
(magedu)&[root@Node3&magedu]#&cat&~/.pip/pip.conf
[global]&&&&&&&&&#全局配置&&&&
timeout&=&6000&&&#超时时间
index-url&=&/pypi/simple/&&&#镜像地址
trusted-host=&&&&#信任该网站上的包配置完成后再安装ipython速度飞快。(magedu)&[root@Node3&magedu]#&ipython
Python&3.5.2&(default,&Nov&11&:01)&
Type&"copyright",&"credits"&or&"license"&for&more&information.
IPython&5.1.0&--&An&enhanced&Interactive&Python.
?&&&&&&&&&-&&Introduction&and&overview&of&IPython's&features.
%quickref&-&&Quick&reference.
help&&&&&&-&&Python's&own&help&system.
object?&&&-&&Details&about&'object',&use&'object??'&for&extra&details.
In&[1]:2、jupyter& & & & &可以让浏览器使用ipython的环境 & &(magedu)&[root@Node3&magedu]#&pip&install&jupyter
(magedu)&[root@Node3&magedu]#&jupyter&--help
usage:&jupyter&[-h]&[--version]&[--config-dir]&[--data-dir]&[--runtime-dir]
&&&&&&&&&&&&&&&[--paths]&[--json]
&&&&&&&&&&&&&&&[subcommand]
Jupyter:&Interactive&Computing
positional&arguments:
&&subcommand&&&&&the&subcommand&to&launch
optional&arguments:
&&-h,&--help&&&&&show&this&help&message&and&exit
&&--version&&&&&&show&the&jupyter&command's&version&and&exit
&&--config-dir&&&show&Jupyter&config&dir
&&--data-dir&&&&&show&Jupyter&data&dir
&&--runtime-dir&&show&Jupyter&runtime&dir
&&--paths&&&&&&&&show&all&Jupyter&paths.&Add&--json&for&machine-readable
&&&&&&&&&&&&&&&&&format.
&&--json&&&&&&&&&output&paths&as&machine-readable&json
Available&subcommands:&console&kernelspec&migrate&nbconvert&nbextension
notebook&qtconsole&serverextension&troubleshoot&trust运行jupyter noterbook:(magedu)&[root@Node3&magedu]#&jupyter&notebook&--ip=0.0.0.0&&#让notebook监听在0.0.0.0，默认监听localhost，默认端口为8888
[I&10:56:18.364&NotebookApp]&Serving&notebooks&from&local&directory:&/root/magedu
[I&10:56:18.365&NotebookApp]&0&active&kernels&
[I&10:56:18.365&NotebookApp]&The&Jupyter&Notebook&is&running&at:&http://0.0.0.0:8888/
[I&10:56:18.365&NotebookApp]&Use&Control-C&to&stop&this&server&and&shut&down&all&kernels&(twice&to&skip&confirmation).
[W&10:56:18.365&NotebookApp]&No&web&browser&found:&could&not&locate&runnable&browser.
[I&10:56:28.516&NotebookApp]&302&GET&/&(192.168.10.10)&1.19ms&&&#客户端浏览器访问信息现在用浏览器访问：192.168.10.3：(8888) & & #192.168.10.3为Node3的ip分别看下这些功能：&1）新建文档& & & & & & & &&功能强大的编辑器 2）远程终端& & & & & & & & & & & & & & & & & & &网页版的远程终端3）网页版的ipython& & & & & & &&&网页版的ipython方便做演示这个jupyter notebook的功能有点高上大的感觉。
了这篇文章
类别：┆阅读(0)┆评论(0)Python科学计算环境推荐——Anaconda
投稿：hebedich
字体：[ ] 类型：转载 时间：
最近在用Python做中文自然语言处理。使用的IDE是PyCharm。PyCharm确实是Python开发之首选，但用于科学计算方面，还略有欠缺。为此我尝试过Enthought Canopy，但Canopy感觉把问题搞得复杂化，管理Python扩展也不太方便。直到今天我发现了 Anaconda 。
Anaconda是一个和Canopy类似的科学计算环境，但用起来更加方便。自带的包管理器conda也很强大。
首先是下载安装。Anaconda提供了Python2.7和Python3.4两个版本，同时如果需要其他版本，还可以通过conda来创建。安装完成后可以看到，Anaconda提供了Spyder，IPython和一个命令行。下面来看一下conda。
输入 conda list 来看一下所有安装时自带的Python扩展。粗略看了一下，其中包括了常用的 Numpy , Scipy ， matplotlib 和 networkx 等，以及 beautiful-soup ， requests ， flask ， tornado 等网络相关的扩展。
奇怪的是，里边竟然没有 sklearn ，所以首先装一下它。
conda install scikit-learn
如果需要指定版本，也可以直接用 [package-name]=x.x 来指定。
conda的repo中的扩展不算太新，如果想要更新的，可能要用PyPI或者自己下载源码。而conda和pip关联的很好。使用pip安装的东西可以使用conda来管理，这点要比Canopy好。下图是我用pip安装的 nltk ， jieba 和 gensim 。
我对这个科学计算环境的另一个要求就是能够多个Python版本并存，尤其是2.x和3.x的并存。这个通过 virtualenv 可以做到。Anaconda也正是通过其实现的。
下面用conda创建一个名叫python2的版本为python2.7的环境。
conda create -n python2 python=2.7
这样就会在Anaconda安装目录下的envs目录下创建python2这个目录。
向其中安装扩展可以：
直接用 conda install 并用 -n 指明安装到的环境，这里自然就是 python2 。
像 virtualenv 那样，先activate，然后在虚拟环境中安装。
这里突然有一个问题，怎样在IDE中使用创建出来的环境？如果是PyCharm等IDE，直接设置Python安装目录就可以了。那spyder呢？其实spyder就是一个Python的扩展，你需要在虚拟环境中也装一个spyder。
最后就是spyder的主界面。变量查看窗口很好用。
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