yum install -y gcc make patch gdbm-devel openssl-devel sqlite-devel readline-devel zlib-devel bzip2-devel. echo -e ‘if command -

如果你在 macOS 上运行的项目需要没有安装的 Python 版本，请试试 pyenv。即使对于有经验的开发人员，管理本地 Python 开发环境仍然是一个挑战。尽管有详细的软件包管理策略，但仍需要采取另外的步骤来确保你在需要时运行所需的 Python

echo -e ‘if command -v pyenv 1>/dev/null 2>&1; then\n eval "$"\nfi‘ >> ~/.bashrc. 环境，就依次执行如下命令：

命令行使用如下的命令，安装pyenv。如果，没有安装brew命令的话，可以参考官方链接来辅助安装。echo -e ‘if command -v pyenv 1>/dev/null 2>&1; then\n eval "$&q

echo ‘eval "$"‘‘ >> ~/.zshrc

pyenv是一个多Python版本的托管工具，我们可以使用它安装Python和随意的切换系统环境中默认使用的Python版本。[ ~]# yum -y install git gcc zlib-devel bzip2 bzip2-devel readlin

在学习Python的时候，最经常遇到的问题就是包版本的问题，比如说这个应用需要libtool包的1.1.1版本，而之前开发的应用则只能运行在1.0.1版本上。那么怎么让两个应用都能够正常运行起来呢？聪明的开发者们提出了虚拟环境的概念，就像电脑的虚拟机一样，

在开发Python程序的时候，有时候可能需要在不同版本的Python上进行测试。pyenv就是这么一个管理多版本Python的工具。由于在Windows中我们可以同时安装多个版本的Python，所以这里是在Linux下介绍该工具。使用pyenv可以达到以下

:~$ git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenvCloning into ‘/home/gyf/.pyenv‘...remote: Enumerating objects: 17608, do

pipenv是Python官方推荐的包管理工具。可以说，它集成了virtualenv, pip和pyenv三者的功能。其目的旨在集合了所有的包管理工具的长处，如: npm, yarn, composer等的优点。它能够自动为项目创建和管理虚拟环境，从Pip

最近发现Anaconda很好用。这里有篇关于如何使用的文章。pyenv是多版本的python管理器，可以让多个版本的python环境共存。$ pyenv install --list //查看可安装的python版本$ pyenv install 3.4.

利用Mac包管理工具brew安装pyenv，pyenv用来管理所有python版本。如果没有安装brew，先安装一下吧。墙内环境，会卡在这里，可以开代理，或者使用国内镜像。原因是pyenv没有加到$PATH环境变量里去，解决办法如下：。此时，再次查看pyt

$ echo ‘export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"‘ >> ~/.bashrc. $ echo ‘eval "$"‘ >> ~/.bashrc. $ exe

yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap

3）命令行输入，更新一下环境变量：$ source .bash_profile注意：没有配置的话无法进行python版本间的切换。2）安装需要的版本：$ pyenv install 3.7.4 -v . 5）切换python版本$ pyenv global

echo -e ‘if command -v pyenv 1>/dev/null 2>&1; then\n eval "$"\nfi‘ >> ~/.bashrc. 请注意，以上的三条 echo 命令的最后

记录一下使用过程，留备以后使用。pyenv 可以改变全局的 Python 版本，安装多个版本的 Python， 设置目录级别的 Python 版本，还能创建和管理 virtual python environments 。所有的设置都是用户级别的操作，不需

多个Python版本：在同一台机器上安装不同的Python，例如2.7和3.4。在这里，我们将介绍使用这些工具的三种不同工具，以及何时需要每种工具。让我们探讨以下用例：。如果您还想使用Python 2，那么这pyenv-virtualenv是一个不错的选择

用Python编代码体验极佳，并随着新版本的发布越来越好!对于我而言，Python提供的大量免费函数库、高可读性的程序和新引入的类型注释让我沉迷其中无法自拔。然而，数据科学家特别容易使自己的Jupyter notebook变得庞大而杂乱，或者写出一些难以

用Python编代码体验极佳，并随着新版本的发布越来越好！对于我而言，Python提供的大量免费函数库、高可读性的程序和新引入的类型注释让我沉迷其中无法自拔。然而，数据科学家特别容易使自己的Jupyter notebook变得庞大而杂乱，或者写出一些难以理