Python是一种多功能编程语言，可用于许多不同的编程项目(Web移动桌面)。

易于设置，并以相对简单的风格编写，直接反馈错误，Python是和经验丰富的开发人员的伟大选择。
Python 3是当前的语言版本，被认为是Python的未来。

本文将通过在本地Linux计算机上安装Python 3并通过命令行设置编程虚拟环境。
本文将明确介绍Ubuntu 18.04的安装程序，但一般原则适用于Debian Linux的任何其他分发。

准备工作

我们将需要一个安装Ubuntu 18.04的计算机，以及对该机器的管理访问和Internet连接。

第1步 - 设置Python 3

我们将在命令行上完成我们的安装和设置，这是与计算机交互的非图形方式。
也就是说，而不是点击按钮，我们将在文本中键入并通过文本从计算机接收反馈。

命令行也称为shell，可以在每天修改和自动化计算机上我们在计算机上执行的许多任务，是软件开发人员的重要工具。

有许多终端命令可以了解，可以让我们做更强大的事情。

在Ubuntu 18.04上，我们可以通过单击屏幕左上角的Ubuntu图标并将"终端"键入搜索列中的Ubuntu图标找到终端应用程序。

单击终端应用程序图标以打开它。

或者，我们可以同时按键盘上的"Ctrl"，alt和t键"自动打开终端应用程序。

Ubuntu 18.04提供Python 3和Python 2预装。
要确保我们的版本是最新的，让我们使用apt-get更新和升级系统：

$sudo apt-get update

$sudo apt-get -y upgrade

"-Y"标志将确认我们同意要安装的所有项目。

完成过程后，我们可以通过键入：键入系统中安装的Python 3版本：

$python3 --version

我们将在终端窗口中收到输出，以便我们通知版本号。
版本号可能会有所不同，但它看起来与此类似：

Output
Python 3.6.5

要管理Python的软件包，请安装PIP：

$sudo apt-get install -y python3-pip

使用Python，PIP安装和管理编程包的工具，我们可能希望在我们的开发项目中使用。

我们可以通过键入来安装Python软件包：

$pip3 install package_name

其中package_name可以指的是任何Python包或者库，例如用于网络开发或者Numpy的Django，用于科学计算。

因此，如果我们想安装Pandas，可以使用命令pip3安装Pandas。

有几个要安装的软件包和开发工具，以确保我们为我们的编程环境提供了强大的设置：

$sudo apt-get install build-essential libssl-dev libffi-dev python-dev

设置Python后，并安装了PIP和其他工具，我们可以为我们的开发项目设置虚拟环境。

步骤2 - 设置虚拟环境

虚拟环境使我们可以在计算机上为Python项目提供孤立的空间，确保每个项目都有自己的一组依赖，不会扰乱其他项目。

设置编程环境为我们提供了更好地控制我们的Python项目，以及如何处理不同版本的软件包。
在使用第三方软件包时尤为重要。

我们可以根据需要设置尽可能多的Python编程环境。
每个环境基本上都是计算机中的目录或者文件夹，其中包含一些脚本，以使其充当环境。

我们需要首先安装Venv模块，标准Python 3库的一部分，以便我们可以创建虚拟环境(VirtualEnv)。
让我们通过键入来安装Venv：

$sudo apt-get install -y python3-venv

使用此安装，我们已准备好创建环境。

让我们选择要将Python编程环境中的哪个目录置于其中，或者我们可以创建一个带有mkdir的新目录，如：

$mkdir environments
$cd environments

一旦我们希望在我们想要实现环境的目录中，我们可以通过运行以下命令来创建环境：

$python3 -m venv project_env

从本质上讲，这会设置一个新目录，其中包含一些我们可以使用ls命令查看的项目：

$ls project_env
Output
bin include lib lib64 pyvenv.cfg share

这些文件一起工作，确保项目是从本地计算机的更广泛的上下文中孤立的，因此系统文件和项目文件不会混合。
这是版本控制的良好做法，并确保每个项目都可以访问它所需的特定包。

Python轮子，Python的构建格式，可以通过减少需要编译的次数来加速软件生产，将在Ubuntu 18.04shive目录中。

要使用此环境，我们需要激活它，我们可以通过键入调用激活脚本的以下命令来执行以下操作：

$source project_env/bin/activate

提示现在将以环境的名称为前缀，在这种情况下它被称为Project_Env。

前缀可能看起来有点不同，但括号中的环境的名称应该是我们在线所看到的第一件事：

(project_env) bobby@bobby:~/environments$

此前缀可让我们知道环境Project_Env当前处于活动状态，这意味着当我们在此处创建程序时，它们将仅使用此特定环境的设置和包。

注意：在虚拟环境中，如果我们愿意，我们可以使用命令Python而不是Python3而不是PIP3而不是PIP3.
如果在环境外的计算机上使用Python 3，则需要专门使用Python3和Pip3命令。

遵循以下步骤后，虚拟环境已准备好使用。

第3步 - 创建一个简单的程序

现在我们拥有我们的虚拟环境设置，让我们创造一个简单的"你好，世界！"程序。
这将确保我们的环境正在运作，并使我们有机会更熟悉Python，如果我们还没有。

为此，我们将打开命令行文本编辑器，如Nano并创建一个新文件：

(project_env) bobby@bobby:~/environments$nano greeting.py

在终端窗口中打开文本文件，我们将键入我们的程序：

print("Hello, World!")

通过键入control和x键退出nano，当提示保存文件时按y。

退出Nano并返回到shell后，让我们运行程序：

(project_env) bobby@bobby:~/environments$python greeting.py

我们刚刚创建的"reduching.py"程序"应该导致终端产生以下输出：

Output
Hello, World!

要留下环境，只需键入命令deactivate，我们将返回原始目录。