在 Ubuntu 上编写 Python 是一个非常常见且高效的任务，这篇指南将从零开始，带你一步步熟悉在 Ubuntu 环境下编写、运行和管理 Python 项目。
我们将涵盖以下几个核心部分：
- 确认 Python 环境：检查系统自带的 Python 版本。
- 安装 Python：如果需要，安装更新的 Python 版本。
- 选择代码编辑器：选择一个适合你的编写代码的工具。
- 运行 Python 代码：从简单脚本到交互式环境。
- 管理项目依赖：使用
pip和虚拟环境来管理项目库。 - 最佳实践：保持系统干净和组织项目结构。
确认 Python 环境
Ubuntu 通常会预装 Python，我们可以通过终端来检查。
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打开终端：
- 按
Ctrl + Alt + T快捷键。 - 或者点击屏幕左上角的“应用程序”菜单，搜索“终端”。
- 按
-
检查 Python 版本： 在终端中输入以下命令：
（图片来源网络，侵删）python3 --version
你应该会看到类似
Python 3.8.10或Python 3.10.6的输出。强烈建议使用python3命令，因为 Ubuntu 为了兼容性，通常也保留了一个较老的python命令（可能指向 Python 2）。python-> 通常指向 Python 2（已停止维护）python3-> 指向你系统安装的 Python 3
安装 Python (如果需要)
如果你的系统没有预装 Python 3，或者你想安装一个更新的版本（Python 3.11），可以通过 apt 包管理器安装。
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更新软件包列表： 这是一个好习惯，确保你获取的是最新的软件包信息。
sudo apt update
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安装 Python 3：
（图片来源网络，侵删）sudo apt install python3
这会安装最新的 Python 3 版本（通常是 Ubuntu 官方仓库中的稳定版）。
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安装
pip：pip是 Python 的包安装器，用于安装第三方库，它通常不会随 Python 自动安装。sudo apt install python3-pip
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安装
venv：venv是 Python 内置的虚拟环境模块，用于创建隔离的项目环境，在较新的 Python 版本中，它通常已经包含在内，如果没有，可以安装：sudo apt install python3-venv
选择代码编辑器
一个好的编辑器能极大地提升你的编码效率,在 Ubuntu 上，有几个非常流行的选择：
a) VS Code (Visual Studio Code) - 强烈推荐
VS Code 是一个功能强大、免费且开源的编辑器，拥有庞大的插件生态系统，对 Python 支持极佳。
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安装 VS Code： 你可以通过 Snap、Flatpak 或
.deb安装包来安装，最简单的方式是使用 Snap：sudo snap install --classic code
或者从 官网 下载
.deb文件安装。 -
安装 Python 插件： 打开 VS Code，点击左侧活动栏的“扩展”图标（或按
Ctrl+Shift+X），搜索Python，由 Microsoft 发布的那个插件，然后点击“安装”。 -
开始使用：
- 打开一个文件夹：
File > Open Folder... - 创建一个新文件,命名为
hello.py。 - VS Code 会检测到这是一个 Python 文件，并自动加载你之前安装的 Python 插件。
- 打开一个文件夹：
b) Geany
Geany 是一个轻量级、快速的 IDE，非常适合初学者，它集成了基本的编辑、编译和调试功能。
- 安装 Geany：
sudo apt install geany
- 启动并使用：
在终端输入
geany即可启动，打开一个.py文件就可以开始编写了。
c) Vim / Neovim
Vim 是一个经典的、高度可定制的文本编辑器，需要一定的学习曲线，但一旦掌握，效率极高，Neovim 是 Vim 的一个现代化分支。
- 安装 Vim：
sudo apt install vim
- 基本使用：
vim hello.py：打开或创建文件。- 按
i进入插入模式，开始输入代码。 - 按
Esc退出插入模式。 - 输入
wq保存并退出。
运行 Python 代码
现在你有了编辑器,让我们来写点代码并运行它。
a) 创建并运行一个简单的脚本
- 在你的编辑器中创建一个文件,
hello.py。 - 输入以下代码：
# 这是一个简单的 Python 脚本 print("你好，Ubuntu！") name = input("请输入你的名字: ") print(f"你好, {name}! 欢迎来到 Python 世界。") - 保存文件。
- 在终端中运行：
打开终端，使用
cd命令切换到hello.py文件所在的目录，然后运行：python3 hello.py
你将在终端看到输出,并可以输入你的名字。
b) 使用 Python 交互式环境 (REPL)
REPL (Read-Eval-Print Loop) 允许你逐行输入和执行 Python 代码，非常适合快速测试和实验。
- 在终端输入：
python3
- 你会看到
>>>提示符，表示你已进入 Python 交互环境。 - 直接输入 Python 代码并按回车：
>>> print("你好，REPL！") 你好，REPL！ >>> 2 + 3 5 >>> a = 10 >>> a * 5 50 - 输入
exit()或按Ctrl + D退出。
管理项目依赖 (重要！)
在实际项目中,你会使用很多第三方库，使用 pip 和虚拟环境是最佳实践。
为什么需要虚拟环境？
想象一下,你有两个项目：
- 项目 A 需要一个旧版本的库（
requests==2.20.0）。 - 项目 B 需要一个新版本的库（
requests==2.28.0）。
如果直接在系统上安装,这两个版本会冲突，导致项目无法正常运行，虚拟环境为每个项目创建一个独立的、干净的 Python 环境，避免这种冲突。
使用 venv 创建虚拟环境
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创建项目文件夹：
mkdir my_project cd my_project
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创建虚拟环境： 我们将虚拟环境命名为
venv：python3 -m venv venv
执行后,你会看到一个名为
venv的新文件夹，它包含了独立的 Python 解释器和pip。 -
激活虚拟环境： 在当前终端中运行：
source venv/bin/activate
激活后,你的终端提示符前面会出现
(venv)，表示你现在在这个虚拟环境中。 -
安装库： 使用
pip安装的任何库都会被安装到venv环境中，而不会污染你的系统 Python。# 安装一个流行的网络请求库 pip install requests
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使用库： 在项目文件夹中创建一个
app.py文件：import requests response = requests.get('https://api.github.com') print(f"GitHub API 返回的状态码是: {response.status_code}") -
运行脚本： 确保虚拟环境已激活，然后运行：
python3 app.py
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退出虚拟环境： 当你完成工作后，可以随时退出：
deactivate
最佳实践
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使用
requirements.txt：为了方便他人或未来的你重现项目环境，最好将项目依赖列在一个文件中。- 生成文件：在激活的虚拟环境中运行
pip freeze > requirements.txt。 - 安装依赖：在新的虚拟环境中运行
pip install -r requirements.txt。
- 生成文件：在激活的虚拟环境中运行
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保持系统 Python 干净：永远不要在系统全局 Python 中安装库，始终为每个项目使用虚拟环境。
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遵循项目结构：一个典型的 Python 项目结构如下：
my_project/ ├── venv/ # 虚拟环境文件夹 ├── src/ # 存放你的源代码 │ └── my_app.py ├── tests/ # 存放你的测试代码 ├── requirements.txt # 项目依赖 └── README.md # 项目说明
在 Ubuntu 上编写 Python 的完整工作流如下：
- 确认环境：
python3 --version。 - 安装工具：
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv。 - 选择编辑器：推荐安装并配置 VS Code。
- 创建项目：
mkdir my_project && cd my_project。 - 创建并激活虚拟环境：
python3 -m venv venv和source venv/bin/activate。 - 编写代码：在 VS Code 中编写你的
.py文件。 - 安装依赖：
pip install <库名>。 - 运行代码：
python3 <你的文件>.py。 - 记录依赖：
pip freeze > requirements.txt。 - 退出环境：
deactivate。
遵循这些步骤,你将拥有一个干净、可复制且高效的 Python 开发环境，祝你编码愉快！
