在Linux系统上，保持Pip和Python版本的最新状态对于顺利进行Python开发至关重要。通过升级Pip和Python，你可以享受到最新的功能、修复的bug以及提升的开发效率。本文将为你提供在Linux上升级Pip和Python的详细指南，助你打造更强大的开发环境。
接下来一步最重要！ 这样才能使这次升级真正生效！否则python命令还是原来的2.6.6版
距离4月21日 Ubuntu 22.04 正式发布越来越近，为了家里的各种 Ubuntu 设备能够安心升级，我决定提前体验接近完成的测试版。
CentOS Linux长期以来一直存在一个不和谐的问题：Python2和Python3如何共存？
由于人们用Python所做的事情不同，所以没有一个普适的Python及其插件包的安装方案。由于许多读者的Python科学计算环境都不能完全满足本系列的需要，所以接下来我将详细介绍各个操作系统上的安装方法。我推荐免费的Anaconda安装包。写作本系列时，Anaconda提供Python 2.7和3.6两个版本，以后可能发生变化。本系列使用的是Python 3.6，因此推荐选择Python 3.6或更高版本。
1、首先确认Linux操作系统中自带的python 版本时候与自己所需要的版本一致
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本文介绍了如何安装和配置TensorFlow以进行深度学习。首先介绍了TensorFlow的安装步骤，然后讨论了在Python中使用TensorFlow进行深度学习所需的依赖库和工具。最后，提供了一些示例和常见问题解决方法。
在日常工作学习生活中，我们常见的系统有三种：Windows、Mac、Linux。而Linux常见的有Redhat、Ubuntu、Centos。
本文主要介绍在Linux（CentOS）下将Python的版本升级为3.5.2的方法
在启用HTTPS过程中，在生成CSR（证书请求文件）时，报错了，说Python2.6已被Python团队抛弃了，所以升级Python到2.7。
python环境搭建-Linux系统下python2.7升级python3.3.7步骤 首先Python 查看版本 , 在Linux下特别注意权限问题,创建目录时候切记给予权限 升级步骤 升级为python3.3.7版本步骤 #解压到下载目录,在编译前先在/usr/local建一个文件夹python3（以免覆盖老的版本) [root@svr7 ~]# tar -xf Python-3.3.7rc1.tar.xz [root@svr7 ~]# cd Python-3.3.7rc1/ #进入解压后的文件夹, [root@svr7 Python-3.3.7rc1]#mkdir /usr/local/python3 [root@svr7 Python-3.3.7rc1]#./configure --prefix=/usr/local/python3 [root@svr7 Python-3.3.7rc1]#make && make install 编译完成 #此时没有覆盖老版本，再将原来/usr/bin/python链接改为别的名字 [root@svr7 Python-3.3.7rc1]# mv /usr/bin/python /usr/bin/python_old [root@svr7 Python-3.3.7rc1]# python -bash: /usr/bin/python: 没有那个文件或目录 [root@svr7 Python-3.3.7rc1]# ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python [root@svr7 Python-3.3.7rc1]# python Python 3.3.7rc1 (default, Sep 7 2017, 21:25:49) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-4)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> [root@svr7 Python-3.3.7rc1]# python --version Python 3.3.7rc1 PS：如果不建立新安装路径python3，而是直接默认安装，则安装后的新python应该会覆盖linux下自带的老版本，也有可能不覆盖，具体看安装过程了，这个大家可以自己试验下，当然如果还想保留原来的版本，那么这种方法最好不过了。 注意事项： 这种方法虽然能安装成功，但会导致yum不能正常使用。 解决方法： [root@svr7 Python-3.3.7rc1]# cp /usr/bin/yum /usr/bin/yum.backup [root@svr7 Python-3.3.7rc1]# vim /usr/bin/yum 修改第一行参数 vi /usr/bin/yum 把 #!/usr/bin/python 修改为：/usr/bin/python_old 或 把 #!/usr/bin/python 修改为：/usr/bin/python2.7 [root@svr7 Python-3.3.7rc1]# yum repolist 已加载插件：langpacks, product-id, search-disabled-repos, subscription-manager This system is not registered to Red Hat Subscription Management. You can use subscription-manager to register. 源标识 源名称 状态 rhel7 rhel7-yum 4,620 repolist: 4,620
Miniconda是什么？ 要解释Miniconda是什么，先要弄清楚什么是Anaconda，它们之间的关系是什么？ 而要知道Anaconda是什么，最先要明白的是搞清楚什么是Conda，参考：Conda简单教程。 一言以蔽之，Conda是Python中用于管理依赖包和虚拟环境的工具，Anaconda是一个带有Conda工具的软件包（附带了Conda、python和150多个科学软件包及其相关的包），而Miniconda是一个Anaconda的轻量级替代，默认只包含了Python和Conda。 也就是说，安装了Miniconda，就可以直接使用Python和Conda了。
最近一段时间shell脚本写得很溜，很有成就感，一想到被自己落下的Python就感到十分心虚。开始坚持学习Python！先将自己的测试机器的Python升级到Python 3.6.6。简单整理、记录一下！
之前我在文章中实现了用requests库爬取腾讯疫情数据的功能。但是我再Linux服务器上运行那个程序却出现了意想不到的情况。运行结果
2，机器语言--->汇编语言--->C语言--->Java ,C#,PHP,Python
既然要学习 Python，那总得先了解了解它是干啥的、它的发展历史、它有什么特点以及最最重要的，我们能用它干啥？这样才能在我们后续学习的过程中更好的利用好它，提升我们的效率。
>> wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.1/Python-3.6.1.tar.xz
1、两台云服务器，一台升级为主机安全专业版或者旗舰版（暴力破解阻断功能需要专业版或者旗舰版）
1.最近手头有个脚本用于远程批量传输文件的。由于系统本身环境兼容不是很好，所以开始升级配置环境。
由于实验室需要，准备配置新的服务器，之前一直使用windows比较多，linux比较少，于是开始重新学习linux各种环境的搭建．
anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
Ansiable 是新出现的自动化运维工具，基于 Python 开发，集合了众多运维工具（puppet、chef、func、fabric）的优点，实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。 ansible 是基于 paramiko 开发的,并且基于模块化工作，本身没有批量部署的能力。真正具有批量部署的是ansible所运行的模块，ansible只是提供一种框架。ansible不需要在远程主机上安装client/agents，因为它们是基于ssh来和远程主机通讯的。
这一章会向你介绍Kali的定制，便于你更好地利用它。我们会涉及到ATI和英伟达GPU技术的安装和配置，以及后面章节所需的额外工具。基于ATI和英伟达GPU的显卡允许我们使用它们的图像处理单元（GPU）来执行与CPU截然不同的操作。我们会以ProxyChains的安装和数字信息的加密来结束这一章。
恩，python我会装但是anaconda听都没听过啊？这是啥东西，然后我问了下主管怎么装，他居然说他也不知道怎么装！你妈嗨 你不是从公司创立开始就在了吗！这些东西你居然不知道怎么装！
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Ubuntu是目前领先的开源操作系统，它将于2020年4月23日发布名为Ubuntu 20.04 LTS Focal Fossa的新版本。目前，开发人员版本可供测试。这个Ubuntu的新版本将是一个长期支持(LTS)版本。Ubuntu Focal Fossa将在未来5年内提供。新版本有许多值得期待的新功能。Ubuntu已经在2020年1月9日的测试期内发布了Focal Fossa 20.04 LTS版本。在稳定版和LTS版发布之前，网上上有一个开发人员版。
还记得去年大火大热的AlphaGo吗？从2015年开始，AlphaGo这名“网络棋手”先后挑战了欧洲围棋冠军、世界围棋冠军，几战成名后，吸引了大量的关注。而它背后的推动力正是Tensorflow，一个 Google于2015年11月开源的用于制作AlphaGo的机器学习及深度学习框架。 想了解AI，加入AI行列，那么我们先从最基础的工具开始吧。本文抛砖引玉，主要讲解Tensorflow的安装。 在Linux系统下Tensorflow安装 一般选择Linux系统来运行Tensorflow。 虽然在wind
（下载地址：https://www.python.org/ftp/python/2.7.6/Python-2.7.6.tgz） Centos6.5系统自带python2.6.6，需要升级到Python2.7 安装库文件：yum install zlib-devel openssl-devel sqlite-devel 下载：wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.6/Python-2.7.6.tgz 解压：tar zxvf Python-2.7.6.tgz 安装：
Linux默认python命令指向的是/usr/bin下的python，这个python指向同目录下python2，以及pip默认也是python2的pip，想修改成pip指向pip3，开始实现操作。
众所周知，升级某个库（假设为 xxx），可以用pip install --upgrade xxx 命令，或者简写成pip install -U xxx 。
想用redis-py-cluster连接redis cluter,查看文档发现只支持python2.7和3的版本，而系统自带的是2.6的版本，需要对系统python版本进行升级。
它支持4个框架，包括tkinter，Qt，WxPython和Remi。与直接使用基础框架编写代码相比，PySimpleGUI代码更简单、更短，因为PySimpleGUI实现了许多“样板代码”，并且接口已被极大的简化，用最少的代码即可实现所需功能。
在一开始学习Linux的时候，就发现装个软件怎么这么难，并且有好多个命令。 一会是apt，一会是yum。其实这是由于linux不同的发型版导致的。 他们都是在linux内核的基础上增加了一些常用工具和软件等打包而成,通过销售服务在开源的linux上获得盈利 linux的发行版主要分为以下两类： 一类是使用rpm 方式安装软件的系统，包括Red Hat,Ferdora,SuSE，CentOS等。 一类是dpkg方式安装软件的系统，包括Debian,Ubuntu,B2D等。
最近要对一系列数据做同比比较，需要用到numpy和pandas来计算，不过使用python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了。 首要条件，python版本必须是2.7以上。 linux首先安装依赖包 yum -y install blas blas-devel lapack-devel lapack yum -y install seaborn scipy yum -y install freetype freetype-devel libpng libpng-d
最近升级gcc-9.3 和 gdb-9.2 感觉新版本升级更加方便了，但是编译仍然报各种错误，切换使用root权限make可以顺利通过编译！
解决该问题参考了此篇博文： pip2升级报错 ( def read(rel_path: str) -＞str: ) 环境
由于服务器需要升级python，参照了一篇坑爹的文章卸载了旧版python # 卸载旧的python sudo rpm -evf --nodeps python 导致yum无法使用
联盟有个小伙伴，为了督促自己学习进步，决定把自己以前学的python重新梳理下，并且以文章的方式展示出来，联盟专门做一起学python系列专栏，鼓励这位小伙伴学习，也欢迎大家监督，也欢迎后续的小伙伴参与进来，一起学习一，互相鼓励，传播正能量。 （一）基本配置 1、检查系统有没有内置python 很多的系统都内置了python，由于我编程用的都是linux系统，无论那个版本的linux，都可以在命令行上输入python，来检查有没有内置python，我用的系统是ubuntu，是内置了python2.7的，输
开发者Natanael Copa今天正式推出了Alpine Linux 3.11.0重大版本更新，在修复BUG、更新组件和进行安全升级的同时引入了大量新功能。新版本基于最新的Linux Kernel 5.4内核，添加了对树莓派4 Model B单板计算机的支持，可以使用AArch64 (ARM 64-bit)和ARMv7架构镜像进行安装。
Anaconda 是一个包含数据科学常用包的发行版本。它基于 conda(一个包和环境管理器) 衍生而来。应用程序 conda 是包和环境管理器：
这个专题讲解Python相关方面的内容，首先是运维方面，例如数据库，Linux等，后续会有Web，爬虫等。
最近一个月大蕉断更了，主要就在做一些跟 k8s 相关的事情，就在昨天刚刚交付产品了一个版本，这几周几乎把大蕉榨干了。但是大蕉从来不是一个怕事的人，干就完了，一个当十个用，没什么大问题。
pip 是通用的 Python 包管理工具。提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。本文记录相关功能用法。 简介 pip 是 Python 包管理工具，该工具提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。 pip 官网：https://pypi.org/project/pip/ Python 2.7.9 + 或 Python 3.4+ 以上版本都自带 pip 工具。 工具安装 首先需要安装好 Python，以下默认 Python 已经装好 下载安装
Python是一门强大而灵活的编程语言，其社区拥有数量庞大且多样化的第三方库和工具，这些库可以让我们在项目中快速、高效地开发。pip 是Python的包管理工具，我们可以使用pip轻松地安装、升级和管理这些第三方包。
wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.2/Python-3.6.2.tgz
大家好我是费老师，在我之前的某篇文章中为大家介绍过如何在windows系统上，基于ESRI FileGDB驱动为geopandas补充针对gdb文件的写出、追加功能，但那种方式既有些麻烦，又不支持linux等其他系统，局限性颇多，且经常会出现一些小问题。
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