核心摘要：你应该用哪个工具？

准备工作：确认你的 Python 环境

在安装任何模块之前，最重要的一步是确认你正在使用哪个 Python 解释器，因为 Linux 系统通常自带 Python 2 和 Python 3，而我们现在几乎都使用 Python 3。

打开终端,运行以下命令：

# 检查 Python 3 是否已安装
python3 --version
# 检查 pip 是否已安装 (pip 是 Python 的包安装器)
pip3 --version

输出示例：

$ python3 --version
Python 3.10.6
$ pip3 --version
pip 23.0.1 from /usr/lib/python3/dist-packages/pip (python 3.10)

pip3 没有安装，你可以通过系统的包管理器来安装，对于 Debian/Ubuntu 系统：

# 更新软件包列表
sudo apt update
# 安装 pip3
sudo apt install python3-pip

对于 CentOS/RHEL/Fedora 系统：

# 首先安装 EPEL 仓库
sudo dnf install epel-release
# 然后安装 pip3
sudo dnf install python3-pip

安装 Python 模块的核心方法：pip

pip 是 Python 官方推荐的包管理工具，绝大多数 Python 模块都可以通过 pip 安装。

基本安装命令

# 安装一个模块
pip3 install <模块名>
# 示例：安装著名的 requests 库
pip3 install requests

安装特定版本

如果你需要安装某个模块的特定版本（为了兼容旧项目）：

# 安装 requests 的 2.25.1 版本
pip3 install requests==2.25.1

升级已安装的模块

# 升级 requests 到最新版本
pip3 install --upgrade requests

卸载模块

# 卸载 requests
pip3 uninstall requests

关键概念：虚拟环境

这是 Python 开发中最重要、最推荐的实践。永远不要在系统全局环境中安装你的项目依赖！

为什么需要虚拟环境？

1. 项目隔离：每个项目可能有不同的依赖版本，虚拟环境可以为每个项目创建一个独立的“沙盒”,避免版本冲突。
2. 保持系统干净：避免将大量第三方库污染到系统级的 Python 环境中。
3. 可复现性：可以轻松地导出项目的所有依赖,以便在其他机器上重现完全相同的环境。

如何使用 venv 创建和使用虚拟环境

venv 是 Python 3.3+ 自带的模块,无需额外安装。

步骤 1：创建虚拟环境

在你的项目根目录下,运行：

# 创建一个名为 'venv' 的虚拟环境文件夹
python3 -m venv venv

执行后，你会看到当前目录下多了一个 venv 文件夹，里面包含了独立的 Python 解释器和 pip。

步骤 2：激活虚拟环境

在使用虚拟环境之前，必须先“激活”它。

# 在 Bash 或 Zsh shell 中
source venv/bin/activate

激活后，你的终端提示符前面会出现 (venv) 字样,表示你已在这个虚拟环境中了。

(venv) your_username@your_machine:~/your_project$

步骤 3：在虚拟环境中安装模块

你使用 pip 安装的任何模块都会被安装到 venv 文件夹内,而不会影响系统全局环境。

# (venv) 提示符下
pip install django
pip install pandas

步骤 4：退出虚拟环境

当你完成工作后,只需运行以下命令即可退出：

deactivate

终端提示符会恢复原样。

最佳实践：requirements.txt

当你在一个项目中安装了很多依赖后，如何告诉别人（或者未来的自己）这个项目需要哪些库以及它们的版本呢？答案是 requirements.txt 文件。

生成 requirements.txt

在激活了虚拟环境后，运行以下命令，pip 会自动扫描当前环境中所有的包及其版本，并生成一个 requirements.txt 文件。

# (venv) 提示符下
pip freeze > requirements.txt

生成的 requirements.txt 文件内容可能像这样：

asgiref==3.6.0
Django==4.1.7
sqlparse==0.4.3
...

使用 requirements.txt 安装依赖

当你在另一台新机器上（或者在新的虚拟环境中）部署这个项目时,你只需要：

1. 克隆项目代码。
2. 创建并激活虚拟环境。
3. 运行以下命令,一键安装所有依赖：

# (venv) 提示符下
pip install -r requirements.txt

-r 参数表示从文件中读取依赖列表。

常见问题与解决方案

问题 1：pip 权限错误

现象：尝试使用 pip install 时，提示 Permission denied 或需要 sudo。

# 错误示例
pip install some-package
ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 13] Permission denied: '/usr/local/lib/python3.10/site-packages/...'

原因：你试图将模块安装到系统级的 Python 目录中，这需要管理员权限,并且可能会破坏系统环境。

解决方案： 强烈推荐：使用虚拟环境,这是从根源上解决问题的最佳方法。

如果不使用虚拟环境，可以安装到用户目录下，这不需要 sudo：

pip install --user some-package

模块会被安装到 ~/.local/lib/python3.x/site-packages/ 目录下。

问题 2：ModuleNotFoundError

现象：在 Python 脚本中 import module 时，提示 ModuleNotFoundError: No module named 'module_name'。

原因：

1. 你忘记安装这个模块了。
2. 你在一个虚拟环境中安装了模块，但在另一个（或全局）环境中运行脚本。
3. Python 的模块搜索路径 (sys.path) 中没有包含模块的安装位置。

解决方案：

1. 确认安装：使用 pip3 list 查看模块是否已安装。
2. 检查环境：确保你是在安装了该模块的虚拟环境中运行脚本，检查终端提示符是否有 (venv)。
3. 使用 --user：如果是在用户目录下安装的，确保你的脚本运行环境能找到 ~/.local 目录（这通常是默认的）。

问题 3：pip 命令找不到

现象：bash: pip: command not found。

原因：系统中没有安装 pip，或者 pip 的安装路径没有被添加到系统的 PATH 环境变量中。

解决方案： 如上文“准备工作”中所述，使用系统的包管理器（apt 或 dnf）来安装 pip3。

# Debian/Ubuntu
sudo apt install python3-pip
# CentOS/RHEL/Fedora
sudo dnf install python3-pip

其他安装方式（了解即可）

除了 pip，你可能还会遇到其他方式,但它们有特定的使用场景。

使用 apt 安装

对于一些非常基础、与系统库紧密相关的 Python 模块（如 numpy, sqlite3 等），Linux 发行版的官方仓库也可能提供它们。

优点：

• 通过系统包管理器安装,与系统集成度高。
• 可能会链接到系统优化的底层库（如 MKL 加速的 numpy）。

缺点：

• 版本可能非常老旧,跟不上社区的更新速度。
• 无法用 pip 进行管理,容易造成环境混乱。

示例 (Ubuntu/Debian)：

sudo apt install python3-numpy

注意：除非你知道你在做什么，否则不建议使用 apt 来安装 Python 模块。pip 是社区的标准。

从源码编译安装

一些复杂的 C/C++ 扩展模块可能需要从源码编译安装，这通常是在 pip 安装失败时的备选方案。

步骤：

1. 从 PyPI 或 GitHub 下载源码压缩包（如 package-name.tar.gz）。
2. 解压。
3. 进入目录，运行：

   python3 setup.py build
   python3 setup.py install

   同样，为了避免权限问题，最好在虚拟环境中运行，或者使用 pip（它会自动处理这个过程）。

记住这个黄金法则：虚拟环境是你的好朋友，requirements.txt 是你的项目护照，遵循它们，你的 Python 开发之路会平坦很多。