Ubuntu玩转Python：从配置到实战全指南

检查系统自带 Python

• Ubuntu 通常预装了 Python。
• 打开终端 Ctrl+Alt+T，输入：

  python3 –version

• 查看输出，确认版本（如 Python 3.10.12）。python 命令可能指向 Python 2，建议始终使用 python3 和 pip3。

安装 Python 开发工具包

• 确保安装了构建 Python 扩展所需的工具：

  sudo apt update
  sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv

使用虚拟环境（强烈推荐）

• 虚拟环境隔离项目依赖，避免冲突。
• 创建并激活虚拟环境：

  python3 -m venv my_project_env # 创建名为 my_project_env 的虚拟环境
  source my_project_env/bin/activate # 激活环境 (激活后提示符会变化)

• 退出虚拟环境：deactivate

安装第三方库

• 在激活的虚拟环境中使用 pip：

  pip install <package_name> # 例如 pip install numpy pandas

• 从 requirements.txt 安装：pip install -r requirements.txt
• 生成 requirements.txt：pip freeze > requirements.txt

选择代码编辑器/IDE

• VS Code：轻量级且功能强大，支持 Python 扩展。通过 Snap 或 Deb 包安装。
• PyCharm：专业 Python IDE，社区版免费。通过 Toolbox 或 Snap 安装。
• Vim/Neovim：终端编辑器，配置后效率极高。
• Sublime Text：快速、灵活的编辑器。

版本控制：Git

• Ubuntu 通常预装 Git。检查：git –version
• 未安装则：

  sudo apt install git
  git config –global user.name "Your Name"
  git config –global user.email "your_email@example.com"

示例 1：简单的数据处理

• 安装库：pip install pandas
• 编写脚本 data_analysis.py：

  import pandas as pd

  # 读取 CSV 文件
  data = pd.read_csv('data.csv')

  # 查看前几行
  print(data.head())

  # 简单统计
  print(data.describe())

• 运行：python data_analysis.py

示例 2：构建一个简单的 Web API (使用 Flask)

• 安装库：pip install Flask
• 编写 app.py：

  from flask import Flask, jsonify

  app = Flask(__name__)

  @app.route('/')
  def home():
  return jsonify({"message": "Hello from Ubuntu & Python!"})

  if __name__ == '__main__':
  app.run(debug=True)

• 运行：python app.py
• 访问：http://127.0.0.1:5000

示例 3：编写一个命令行工具

• 编写 cli_tool.py：

  import argparse

  parser = argparse.ArgumentParser(description='A simple CLI tool.')
  parser.add_argument('name', help='Your name')
  parser.add_argument('–greet', action='store_true', help='Print a greeting')

  args = parser.parse_args()

  if args.greet:
  print(f"Hello, {args.name}!")

• 运行：

  python cli_tool.py Alice –greet
  # 输出：Hello, Alice!

示例 4：简单的网络爬虫

• 安装库：pip install requests beautifulsoup4
• 编写 simple_crawler.py：

  import requests
  from bs4 import BeautifulSoup

  url = 'https://example.com'
  response = requests.get(url)
  soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

  # 提取所有标题
  for title in soup.find_all('h1'):
  print(title.get_text())

• 运行：python simple_crawler.py (注意：遵守网站 robots.txt 和法律法规)

使用 pdb 调试

• 在代码中插入断点：

  import pdb; pdb.set_trace() # 运行到此处会进入调试器

• 常用命令：n (下一步), s (进入函数), c (继续), l (查看代码), p <var> (打印变量)。

单元测试

• 使用内置的 unittest 模块。
• 编写测试类继承 unittest.TestCase，使用 assert 方法验证结果。
• 运行测试：python -m unittest discover

管理多个 Python 版本

• 使用 pyenv 可以安装并管理多个 Python 版本。
• 安装 pyenv：

  curl https://pyenv.run | bash

• 按照提示配置 Shell 环境。
• 安装特定版本：pyenv install 3.11.4
• 设置全局版本：pyenv global 3.11.4

优化安装速度

• 使用国内镜像源加速 pip：

  pip install <package> -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 或配置为默认：

  pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple