Ubuntu 下安装 Python 库的常用方法与最佳实践
一 常用安装方式
- 使用 APT 包管理器：适合系统级、与系统其他组件耦合度高的库，版本通常较稳定。命令示例：sudo apt update && sudo apt install python3-<库名>（如：sudo apt install python3-numpy）。
- 使用 pip：从 PyPI 安装最新或指定版本的库，开发中最常用。命令示例：pip3 install <库名>（如：pip3 install requests）。
- 使用 conda（Anaconda/Miniconda）：适合数据科学场景与多环境管理。命令示例：conda install <库名>（如：conda install numpy）。
- 使用 虚拟环境（venv）：为每个项目创建隔离环境，避免依赖冲突。命令示例：python3 -m venv myenv && source myenv/bin/activate && pip install <库名>。
二 分步操作示例
- 安装 pip（如未安装）：sudo apt update && sudo apt install python3-pip。
- 使用 pip 安装库：pip3 install <库名>；安装特定版本：pip3 install <库名>==<版本号>；升级：pip3 install --upgrade <库名>；卸载：pip3 uninstall <库名>。
- 验证安装：python3 -c “import <库名>; print(<库名>.version)”。
- 使用虚拟环境：sudo apt install python3-venv；python3 -m venv myenv；source myenv/bin/activate；pip install <库名>；退出：deactivate。
三 方法选择建议
- 追求稳定与系统一致性：优先用 APT（如 python3-requests、python3-numpy）。
- 需要最新版本或不在系统仓库中的包：用 pip。
- 多项目、多版本并行或科学计算生态：用 conda。
- 日常开发与部署：优先使用 venv 隔离依赖，减少冲突。
四 常见问题与处理
- 权限问题：系统级安装可能需要 sudo；在虚拟环境中无需 sudo。
- 找不到包或版本过旧：优先尝试 pip3 install <库名>；若 APT 版本太旧，可结合 PPA 或改用 pip；数据科学场景可用 conda。
- 多版本 Python 并存：明确使用 python3.x 与 pip3；在虚拟环境内直接使用 pip。
- 编译依赖问题：从源码构建或安装某些库时，先安装构建依赖，如 build-essential、zlib1g-dev、libffi-dev、libssl-dev 等。
