下面我将从临时设置、永久设置（用户级别、系统级别），以及在 Python 代码中读取和使用这几个方面，为你提供一份详细、清晰的指南。

核心概念：export 和 .bashrc

在开始之前,你需要理解两个核心概念：

1. export 命令：export 是一个 Shell 命令，用于将一个 Shell 变量设置为“环境变量”，环境变量与普通 Shell 变量的区别在于，它会被传递给该 Shell 启动的所有子进程，Python 解释器就是由 Shell 启动的子进程，所以它能接收到 export 过的变量。
2. Shell 配置文件：如 .bashrc, .zshrc, .profile 等，这些文件是 Shell 启动时自动执行的脚本，你把 export 命令写入这些文件，就能让环境变量在每次登录或打开新终端时自动加载，实现“永久”设置。

临时设置（仅当前终端会话有效）

这种方法最简单,但只在当前打开的终端窗口中有效，关闭终端后，变量就会消失。

直接在终端中设置并使用

# 设置一个名为 MY_API_KEY 的环境变量，值为 '12345'
export MY_API_KEY='12345'
# 设置一个 Python 路径
export PYTHONPATH='/home/user/my_project/src'
# 验证变量是否已设置
echo $MY_API_KEY
# 输出: 12345
echo $PYTHONPATH
# 输出: /home/user/my_project/src

在 Python 脚本中读取

在同一个终端中创建一个 Python 文件 test_env.py：

# test_env.py
import os
# 使用 os.environ 获取环境变量
api_key = os.environ.get('MY_API_KEY')
python_path = os.environ.get('PYTHONPATH')
print(f"从环境变量中读取到的 API Key 是: {api_key}")
print(f"PYTHONPATH 是: {python_path}")
# 如果变量不存在，os.environ.get() 会返回 None
# 如果变量不存在且你想设置默认值: os.environ.get('VAR_NAME', 'default_value')

运行这个 Python 脚本：

python3 test_env.py

输出：

从环境变量中读取到的 API Key 是: 12345
PYTHONPATH 是: /home/user/my_project/src

永久设置（推荐）

如果你希望环境变量在每次登录或打开新终端时都自动生效,需要将其写入 Shell 的配置文件。

注意：根据你使用的 Linux 发行版和默认 Shell，配置文件可能不同，最常见的是 .bashrc（用于 Bash Shell）和 .zshrc（用于 Zsh Shell，在 macOS 和一些现代 Linux 发行版中很流行）。

用户级别设置（仅对当前用户有效）

这是最常用的方式,编辑你的 Shell 配置文件。

# 如果你使用的是 Bash Shell
nano ~/.bashrc
# 或者
vim ~/.bashrc
# 如果你使用的是 Zsh Shell
nano ~/.zshrc
# 或者
vim ~/.zshrc

在文件末尾添加你的 export 命令：

# .bashrc 或 .zshrc 文件内容示例
# ... (文件原有的内容) ...
# 添加自定义环境变量
export MY_DATABASE_URL="postgresql://user:password@localhost/mydb"
export FLASK_ENV="development"
# 如果你需要添加 Python 模块搜索路径
export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/home/user/my_project/libs"
# 注意：${PYTHONPATH} 是为了保留 PYTHONPATH 原有的值，然后追加新的路径

保存并退出编辑器后，让配置生效：

• 方法 A（推荐）：重新打开一个终端窗口，新终端会自动加载新的配置文件。

• 方法 B：在当前终端中执行以下命令来重新加载配置文件：

  # 对于 Bash
  source ~/.bashrc
  # 对于 Zsh
  source ~/.zshrc

无论你打开多少个新终端,MY_DATABASE_URL 和 FLASK_ENV 这些变量都会自动设置好。

系统级别设置（对所有用户有效）

如果你需要为系统上的所有用户设置环境变量,可以编辑 /etc/environment 或 /etc/profile 等系统级配置文件。

警告：系统级配置需要 sudo 权限，请谨慎操作。

# 编辑 /etc/profile 文件（对所有用户登录时生效）
sudo nano /etc/profile
# 在文件末尾添加
export SYSTEM_WIDE_VAR="Hello from system"

生效方式：用户需要重新登录系统才能使这些更改生效。source 命令通常不适用于系统级配置文件。

在 Python 代码中动态设置（仅影响当前进程及其子进程）

你希望在 Python 程序运行时临时设置一个变量，这个变量只对当前 Python 进程及其它启动的子进程有效，而不会影响系统的环境。

使用 os.environ：

# test_set_env.py
import os
import subprocess
print("--- 修改前 ---")
print(f"MY_VAR 在修改前是: {os.environ.get('MY_VAR')}")
# 在 Python 代码中设置环境变量
os.environ['MY_VAR'] = 'Value set by Python'
print("\n--- 修改后 ---")
print(f"MY_VAR 在修改后是: {os.environ.get('MY_VAR')}")
# 启动一个子进程（比如另一个 shell）来验证
print("\n--- 启动子进程验证 ---")
subprocess.run(['echo', '子进程看到的 MY_VAR 是:', '$MY_VAR'])
# 注意：这里的 $MY_VAR 不会被 shell 展开，因为 echo 的参数是直接传递的
# 正确的做法是启动一个 shell 来执行命令
subprocess.run(['bash', '-c', 'echo "子进程看到的 MY_VAR 是: $MY_VAR"'])

运行结果：

--- 修改前 ---
MY_VAR 在修改前是: None
--- 修改后 ---
MY_VAR 在修改后是: Value set by Python
--- 启动子进程验证 ---
子进程看到的 MY_VAR 是: $MY_VAR
子进程看到的 MY_VAR 是: Value set by Python

从结果可以看出,通过 os.environ 设置的变量，不仅可以在当前 Python 脚本中访问，还可以传递给它启动的子进程（如 bash）。

最佳实践与总结

重要提示：

1. 大小写敏感：环境变量名通常是全大写（如 API_KEY），但这不是强制规定，只是惯例。
2. 安全：切勿将密码、API 密钥等敏感信息硬编码在代码或 Git 仓库中，应通过环境变量或配置文件来管理，并确保配置文件不被提交到版本控制系统（在 .gitignore 中添加 .env 文件）。
3. PYTHONPATH vs pip：
   • pip install 用于安装包到 Python 的标准库路径。
   • PYTHONPATH 用于告诉 Python 解释器在标准库路径之外去寻找模块，当你有自己开发的、尚未安装的本地模块需要导入时，可以使用 PYTHONPATH。
4. 使用 .env 文件：对于复杂的项目，管理所有环境变量会很麻烦，一个流行的做法是使用 .env 文件来存储变量，然后使用 python-dotenv 库在 Python 启动时自动加载它们，这既保持了代码和配置的分离，又比直接修改系统环境变量更灵活、更安全。