多版本python控制以及python三方庫管理

在這一篇文章中，主要針對以下問題展開敘述：

1. 在機器上擁有不同的python版本，怎麼去方便的切換？

2. 安裝python庫的基本方法有哪些？

3. 問題待續...

問題一

關於第一個問題，在運用python的過程中，我經歷瞭如下階段:直接安裝python->用anaconda安裝->兩種方法混合著來，結果導致了我出現了一個很嚴重的問題：不知道安裝了神馬？不知道安裝到哪？不知道python引用的是哪裡的包？反正很懵比，最後決定fix掉這個問題，儘量打消自己的疑惑。

有這麼一個例子：在跑相關深度學習模型時，系統安裝的Python3只有一個版本：3.4。所有第三方的包都會被pip3安裝到Python3.5的site-packages目錄下，系統安裝的Python2只有一個版本:2.7，同理所有的包都會被pip安裝到python2.7的site-packages目錄下，關於python3目錄下的dist-packages，區別在於 dist-package/site-package 的解釋 。如果我們要同時開發多個應用程式，那這些應用程式都會共用一個Python，就是安裝在系統的Python3。如果應用A需要jinja 2.7，而應用B需要jinja 2.6怎麼辦？這種情況下，每個應用可能需要各自擁有一套“獨立”的Python執行環境。virtualenv就是用來為一個應用建立一套“隔離”的Python執行環境:

1. pip3 install virtualenv

2. 然後，假定我們要開發一個新的專案，需要一套獨立的Python執行環境，建立一個project資料夾

3. virtualenv --no-site-packages [project name] ,命令virtualenv就可以建立一個獨立的Python執行環境，我們還加上了引數--no-site-packages，這樣，已經安裝到系統Python環境中的所有第三方包都不會複製過來，這樣，我們就得到了一個不帶任何第三方包的“乾淨”的Python執行環境

4. source [project name]/bin/activate

   注意pip pip3 安裝的是同一個目錄，而sudo pip安裝的是dist目錄。

5. 退出當前的環境，使用deactivate命令

   問題二

安裝python除了常見的pip安裝，easy install 安裝之外，還有如下其它的方法：

1. Python很多第三方庫都是開源的，我們可以從GitHub或PyPI上下載原始碼，解壓後，進入資料夾，找到setup.py檔案,輸入命令安裝：python setup.py install

2. Anaconda是一個用於科學計算的Python發行版（安裝cuda，cudnn這些深度學習計算框架時，最好不用conda，做一些python機器學習方面的資料分析應用可以嘗試conda）支援 Linux, Mac, Windows系統，提供了包管理與環境管理的功能，可以很方便地解決多版本python並存、切換以及各種第三方包安裝問題。Anaconda安裝包和pip類似：conda install requests

3. whl檔案安裝，pip install [packageName].whl