核心理念

在 Linux 上，我们通常会遵循以下原则来管理 Python 环境：

1. 系统 Python 保持干净：不要使用操作系统自带的 Python（如 /usr/bin/python3）来安装第三方包，这个 Python 版本通常被系统工具依赖,修改它可能会导致系统不稳定。
2. 使用虚拟环境：为每个项目创建一个独立的、隔离的 Python 环境，这样可以避免不同项目之间的包版本冲突,并且能精确控制每个项目依赖的包。
3. 使用包管理器：系统级的工具（如 apt）只用于安装 Python 解释器本身，而项目依赖则通过 pip 在虚拟环境中管理。

最推荐的方式（虚拟环境 + VS Code）

这是目前最流行、最灵活、最适合初学者和开发者的组合,它结合了轻量级的虚拟环境管理和功能强大的现代编辑器。

步骤 1：安装 Python 和 pip

确保你的系统上安装了 Python 3 和 pip（Python 的包安装器），打开终端,运行以下命令：

# 更新软件包列表
sudo apt update
# 安装 Python 3, pip, 和 venv (Python 的虚拟环境模块)
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv

验证安装：

# 检查 Python 版本
python3 --version
# 应该输出类似 Python 3.10.6 的信息
# 检查 pip 版本
pip3 --version
# 应该输出 pip 的版本信息

步骤 2：创建并激活虚拟环境

为你即将开始的项目创建一个目录,并在其中创建虚拟环境。

# 1. 创建项目文件夹
mkdir my_python_project
cd my_python_project
# 2. 创建虚拟环境
# 我们通常将虚拟环境命名为 'venv' 或 '.venv'
python3 -m venv venv
# 3. 激活虚拟环境
source venv/bin/activate

激活后，你会看到终端提示符前面出现了 (venv)，这表示你当前正在虚拟环境中，所有后续通过 pip 安装的包都会被安装到这个 venv 目录下,而不会影响系统或其他项目。

# 现在在这个环境下安装包
pip install requests numpy
# 安装完成后，可以查看已安装的包
pip list

要退出虚拟环境,只需输入：

deactivate

步骤 3：安装和配置 VS Code

1. 安装 VS Code： 如果你还没有安装,可以通过以下方式安装：

   # 下载并添加微软的 GPG 密钥
   wget -qO- https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | gpg --dearmor > packages.microsoft.gpg
   sudo install -o root -g root -m 644 packages.microsoft.gpg /etc/apt/trusted.gpg.d/
   echo "deb [arch=amd64,arm64,armhf signed-by=/etc/apt/trusted.gpg.d/packages.microsoft.gpg] https://packages.microsoft.com/repos/code/ stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/vscode.list
   # 更新并安装
   sudo apt update
   sudo apt install code

2. 安装 Python 扩展： 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 发布的那个扩展，点击“安装”，这个扩展是 VS Code 进行 Python 开发的核心。

   
   （图片来源网络，侵删）

3. 打开项目并选择解释器：

   • 在 VS Code 中，通过 File > Open Folder... 打开你刚才创建的 my_python_project 文件夹。
   • 打开后，VS Code 通常会自动检测到 venv 目录中的 Python 解释器，如果它没有自动检测，你可以手动选择：
     • 按下 Ctrl+Shift+P 打开命令面板。
     • 输入 Python: Select Interpreter。
     • 在列表中选择 venv/bin/python3。

   一旦选择了正确的解释器，VS Code 底部状态栏会显示 Python 版本，并且智能提示、代码检查、调试等功能都会基于这个虚拟环境。

4. 配置 VS Code 使用虚拟环境的 pip： 为了让 VS Code 在安装扩展时也使用虚拟环境中的 pip，建议在 VS Code 的设置中添加一项。

   • 按 Ctrl+, 打开设置。
   • 点击右上角的 图标，打开 settings.json 文件。
   • 添加以下配置：

     {
         "python.pipenvPath": "${workspaceFolder}/venv/bin/pip",
         "python.terminal.activateEnvironment": true
     }

   • python.terminal.activateEnvironment: 这个设置会让你在 VS Code 中打开的终端自动激活虚拟环境,非常方便。

步骤 4：开始编码

你可以创建一个 .py 文件（app.py），开始编写你的代码，VS Code 会提供语法高亮、代码自动补全、错误检查等功能。

更高级的方式（Pyenv + Poetry）

对于需要频繁在不同 Python 版本间切换，或者希望更精细地管理项目依赖（包括开发依赖）的开发者来说,这是一个更强大的组合。

Pyenv：管理多个 Python 版本

pyenv 可以让你在同一台机器上轻松安装和切换多个 Python 版本。

1. 安装依赖：

   sudo apt update
   sudo apt install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \
   libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \
   libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev libffi-dev liblzma-dev

2. 安装 Pyenv：

   curl https://pyenv.run | bash

3. 配置环境变量： pyenv 通过 shell 脚本来工作，你需要将其添加到你的 shell 配置文件中（~/.bashrc 或 ~/.zshrc）。

   echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
   echo 'command -v pyenv >/dev/null || export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
   echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc

4. 重启终端或运行 source ~/.bashrc 使配置生效。

5. 验证安装：

   pyenv --version

6. 安装 Python 版本：

   # 安装最新的 Python 3.11
   pyenv install 3.11.4
   # 查看所有可安装的版本
   pyenv install --list
   # 查看所有已安装的版本
   pyenv versions

7. 全局或局部设置 Python 版本：

   # 设置全局默认版本（不推荐，仍然建议用虚拟环境）
   pyenv global 3.11.4
   # 在当前目录下设置局部版本（推荐）
   cd /path/to/your/project
   pyenv local 3.11.4

   当你使用 pyenv local 设置后，每次进入这个目录，python 和 pip 命令都会自动指向你指定的版本。

Poetry：管理项目依赖和虚拟环境

Poetry 是一个现代的 Python 项目管理工具,它集成了依赖管理和虚拟环境管理。

1. 安装 Poetry：

   curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

2. 将 Poetry 添加到 PATH： 根据安装后的提示，通常需要将以下内容添加到你的 shell 配置文件中。

   echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
   source ~/.bashrc

3. 创建新项目：

   # 进入你的项目目录
   cd /path/to/your/project
   # Poetry 会自动检测 pyenv 设置的 Python 版本
   # 并创建一个 pyenv virtualenv
   poetry new my-awesome-project
   # 或者，如果项目已存在
   # poetry init

4. 激活虚拟环境：

   cd my-awesome-project
   poetry shell

   激活后，终端提示符也会变成 (my-awesome-project)。

5. 添加依赖：

   # 添加生产环境依赖
   poetry add requests
   # 添加开发环境依赖（如测试框架、代码格式化工具）
   poetry add --group dev pytest black

6. 编写代码： Poetry 会自动配置 VS Code，当你安装了 Python 扩展后，它会自动识别 Poetry 创建的虚拟环境,你不需要做任何额外配置。

总结与对比

给新手的建议：

从 方案一 开始，它简单、直接，并且能让你快速上手 Python 开发，当你未来遇到需要管理多个 Python 版本的项目时，再学习 方案二 也不迟，这两个方案是目前 Linux Python 开发环境的主流和最佳实践。