liunx 上python编译安装| 用Anaconda同时安装运行多个不同版本的python环境 ...

目录
1编译安装
前期准备
安装Python 3.7
配置环境变量
配置共享库文件
测试python3
测试 pip3
配置 pip3 使用国内源
配置使用国内源安装第三方模块
重新测试：编译安装python3.7 和pip 均安装成功
2.担心不好卸载 使用Anaconda同时安装运行多个不同版本的python环境
验证Anaconda是否配置精确

创建和管理Python环境
1.创建一个新的Python测试环境：
2.创建一个生产环境 ：实际可用的Python3环境:
激活假造环境:

现在你已经成功激活了py3 假造环境,你可以在这个环境中安装和运行Python3步调。
使用conda list查察当前环境中已安装的包。
[root@slave2 ~]# python3 --version Python 3.8.8[root@slave2 ~]# 
3.如果conda命令找不到 ，conda无法使用
汉化Python
检查Python安装
安装pip 和常用插件
验证安装
Python 特点扩展举例
为什么举例？

---

1编译安装

注意： 体系上已有                                  python2.7 使用以下 卸载， 不卸载也行 编译安装 注意 要 验证时使用 python3 -version
   yum -y remove $(rpm -qa |grep python )  前期准备


更新体系软件包列表：更新体系软件包此步骤可不做：若编译安装失败后把包删干净再实行此步骤，

1. <strong>Copysudo yum update
2. </strong>

复制代码

安装必要的依赖此步骤在编译安装必做：

1. <strong>Copyyum install -y gcc openssl-devel bzip2-devel libffi-devel zlib-devel  gcc-c++
2. </strong>

复制代码

安装Python 3.7

下载Python 3.7源码包：

1. <strong>Copywget https://www.python.org/ftp/python/3.7.12/Python-3.7.12.tgz /usr/local/
2. </strong>

复制代码

cd /usr/local/
ls
解压源码包并进入目录：

1. <strong>Copy 两个命令tar xzf Python-3.7.12.tgz
3. cd Python-3.7.12
5. 编译和安装Python 3.7：</strong>

复制代码

1. <strong>Copy 这是三个命令./configure --enable-optimizations  <strong><strong>--enable-shared  --prefix=/usr/local/python3</strong></strong></strong>

复制代码

1. <strong>--enable-optimizations   启用优化
2. <strong><strong>--enable-shared     指定安装共享库，共享库在使用其他需调用python的软件时会用到，比如使用mod_wgsi 连接Apache与python时需要。
3. --prefix            --前缀</strong></strong></strong>

复制代码

1. <strong># make -j 2指定2核cpu执行编译过程，会提高编译速度
4. make -j 2 && make install   #编译并安装，时间比较慢，预计30分钟
5. </strong>

复制代码

   Processing /tmp/tmpc18vljnr/pip-20.1.1-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: setuptools, pip
  WARNING: The script easy_install-3.7 is installed in '/usr/local/python3/bin' which is not on PATH.
  Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location.
  WARNING: The scripts pip3 and pip3.7 are installed in '/usr/local/python3/bin' which is not on PATH.
  Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location.
Successfully installed pip-20.1.1 setuptools-47.1.0
[root@root Python-3.7.12]# 
 
  

根据提示 ：
警告:脚本easy_install-3.7安装在PATH上不存在的/usr/local/python3/bin中。
考虑将此目录添加到PATH中，大概，如果您渴望制止此警告，请使用--no-warn-script-location。
警告:脚本 pip3和pip3.7安装在PATH上不存在的/usr/local/python3/bin中。
考虑将此目录添加到PATH中，大概，如果您渴望制止此警告，请使用--no-warn-script-location。
配置环境变量

根据提示 ，配置环境变量，把/usr/local/python3/bin:/usr/local/python3/bin 添加进/etc/profile内里。
[root@slave2 opt]# vim /etc/profile
export PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin:/usr/local/git/bin:/usr/local/python3/bin:/usr/local/python3/bin
export JAVA_HOME="/usr/local/src/java/jdk1.8.0_141"
export PATH="$PATHJAVA_HOME/bin"
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.{JAVA_HOME}/lib{JRE_HOME}/lib
 
#/usr/local/python3/bin:/usr/local/python3/bin 是我们手动添加的 配置环境变量

   
[root@root Python-3.7.12]# source /etc/profile
  配置共享库文件

  

1. <strong>cd /usr/local/python3/bin/
2. ./python3
4.  ./python3: error while loading shared libraries: libpython3.6m.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory   有此报错</strong>

复制代码

为所有效户设置共享库目录
用 vim 编辑器打开配置文件 /etc/profile.d/python3.sh
  

1. <strong> vim /etc/profile.d/python3.sh</strong>

复制代码

在文件末尾写上如下内容：
  

1. <strong> # python3.6 共享库目录
2.  export PATH=$PATH:/usr/local/python3/bin</strong>

复制代码

编辑文件 /etc/ld.so.conf.d/python3.conf，而且添加如下内容：
  

1. <strong> # vim /etc/ld.so.conf.d/python3.conf
2.  /usr/local/python3/lib</strong>

复制代码

保存退出文件后， 实行如下命令 加载配置信息使其生效
  

1. <strong>[root@root bin]# python3</strong>

复制代码

ldconfig 后，体系会重新扫描 /etc/ld.so.conf 和 /etc/ld.so.conf.d/ 目录下的所有文件，并更新动态链接器的缓存。如许，新添加的库路径就会被体系辨认，您安装的Python模块或库就可以被精确加载了
  实行如下命令，使环境变量生效
  

1. <strong> source /etc/profile.d/python3.sh</strong>

复制代码

测试python3

  

1. <strong>[root@root bin]# python3
2. Python 3.7.12 (default, Aug 22 2024, 12:22:56) 
3. [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-44)] on linux
4. Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
5. >>>
6. </strong>
7. <strong>>>>  print('qf')  #注意 前面不能有空格 有空格报错
8.   File "<stdin>", line 1
9.     print('qf')
10.     ^
11. IndentationError: unexpected indent
12. >>> print('qf')
13. qf
14. >>> 
15. </strong>

复制代码

   输入 exit() 即可退出 python3
  测试 pip3

   一般情况下你不需要实行下面的pip安装命令，安装python时会顺手安装。若 pip3 -V 不显示版本，那么需要实行下面的pip安装命令
   

1. <strong>[root@root bin]# pip3 -V
2. pip 20.1.1 from /usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/pip (python 3.7)
3. [root@root bin]# </strong>

复制代码

   如果上面显示的含有 python3.7就没问题了，阐明 pip3 安装的模块会安装到上面显示的目录
    一般情况下你不需要实行下面的安装命令。
   

1. <strong> pip3 install gnureadline</strong>

复制代码

配置 pip3 使用国内源

创建配置文件
  

1.  <strong># Linux下使用
2.  mkdir ~/.pip
3.  vi ~/.pip/pip.conf
4.  ​
5.  # Windows 下使用 pip.ini
6.  (1):在windows文件管理器中,输入 %APPDATA%
7.  (2):会定位到一个新的目录下，在该目录下新建pip文件夹，然后到pip文件夹里面去新建个pip.ini文件</strong>

复制代码

写入如下内容：
  

1. <strong>[global]
2. timeout = 6000
3. index-url=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple</strong>

复制代码

    豆瓣源: https://pypi.douban.com/simple/
  阿里源: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
  清华: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  阿里云:   http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
  中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
  华中理工大学: http://pypi.hustunique.com/
  山东理工大学: http://pypi.sdutlinux.org/
    [root@root bin]# ldconfig
  
配置使用国内源安装第三方模块


   示例： 好比安装一个实行远程主机命令的模块

1. <strong> [root@python ~]# pip3 install gnureadline</strong>
2.  

复制代码

切换为阿里云之后，下载就会自动用阿里的pip源地点举行读取下载
    卸载redis 软件： 
[root@python-server bin]# pip3 uninstall redis
    列出已安装：
[root@python-server bin]# pip3 list
    查察已安装软件版本
[root@python-server bin]# pip3 freeze
    导入到requirements.txt
[root@python-server bin]# pip3 freeze > requirements.txt
You are using pip version 9.0.3, however version 20.2.2 is available.
You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command.
[root@python-server bin]# cat requirements.txt 
gnureadline==8.0.0
redis==3.5.3
    安装开发职员提供的软件(也就是步调运行所需要的基础环境)
[root@python-server bin]# pip3 install -r requirements.txt
    小本领 列出可以使用pip安装的，所有 redis的版本
[root@python-server bin]# pip3 install redis==kkk
  
   升级pip  不发起 ，软件不是越新越好
# pip3 install --upgrade pip
    [root@mysql-server1 ~]# pip3 -V
  
重新测试：编译安装python3.7 和pip 均安装成功

[root@root bin]# python3
Python 3.7.12 (default, Aug 22 2024, 12:22:56) 
[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-44)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> 
 
[root@root bin]# pip3 -V
pip 20.1.1 from /usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/pip (python 3.7)
[root@root bin]# 
 
2.担心不好卸载 使用Anaconda同时安装运行多个不同版本的python环境

Anaconda是一个更大的数据科学平台,包罗了Conda包管理器以及很多常用的数据科学工具和库。Anaconda和Miniconda的区别在于Anaconda预先安装了一系列常用的数据科学工具和库,而Miniconda只包罗Conda和其基本依赖
[root@root ~]#
1.使用以下命令下载Anaconda安装脚本（请注意这里的下载链接可能会有更新，发起去Anaconda官网查察最新版本链接）
   [root@slave2 ~]# cd /opt
 
  
  wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh是544m 下载很慢请耐心等待
  2. 给下载的脚本添加实行权限：
   [root@slave2 opt]# ls
1.txt                              jack.txt           test.sh
Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh  my_git_project     tom.sh
containerd                         mysql-gid-bak.sql  tom.txt
 
      chmod +x Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
  3.运行安装脚本   
   [root@slave2 opt]# ./Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh 
  
  Welcome to Anaconda3 2021.05
  In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
>>> 
#   按enter键，继续
  
4.安装完成后，需要激活Anaconda。根据提示选择是否将conda初始化加入到.bashrc文件，一般会选择yes。
   >> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> 
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> yes
 
    Anaconda3 will now be installed into this location:
/root/anaconda3
    - Press ENTER to confirm the location
  - Press CTRL-C to abort the installation
  - Or specify a different location below
  [/root/anaconda3] >>> 
  以上翻译如下：

​
按Enter确认位置：按下Enter键确认安装Anaconda3到/root/anaconda3
等待安装完成：安装步调会开始复制文件和安装Anaconda3到指定位置。请耐心等待安装完成，过程可能需要一些时间取决于体系性能和文件大小
等待一会出现如下：  输入 yes
   Preparing transaction: done
Executing transaction: done
installation finished.
Do you wish the installer to initialize Anaconda3
by running conda init? [yes|no]
[no] >>> yes  
 
  Do you wish the installer to initialize Anaconda3 的意思是 您渴望安装步调初始化 Anaconda3 吗?
安装完成后，你需要配置Anaconda3的环境变量，就是步骤5
以下是安装完成界面。
   Thank you for installing Anaconda3!
  ===========================================================================
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  [root@slave2 opt]# 
 
  5.安装完成后，重新配置环境变量
~/.bashrc和/etc/profile是两个不同的文件,在Linux体系中具有不同的作用和范围,
   vim ~/.bashrc  对当前用户的Shell生效
   1.确认Anaconda的安装路径并配置环境变量
   
  通常默安装路径是  ：
  /root/anaconda3
  也可能是其他路径，如/home/username/anaconda3等。
  
  可以用whereis  anaconda3  查察一下
    [root@slave2 opt]# vim /etc/profile                                            # 对所有效户的Shell生效
  在文件末尾添加以下行，确保替换实际的Anaconda安装路径：
   export PATH="/root/anaconda3/binPATH"
  保存并关闭文件。
使新的环境变量设置生效：
   [root@slave2 ~]#source /etc/profile   
    #注你在输入 大概粘贴代码 的时候/ # 和代码 不能有空格，否则会报错，如下
  [root@slave2 ~]# source /etc/profile 
-bash: /etc/profile : 没有谁人文件或目录
 
  

1. [/code] [size=3][b]验证Anaconda是否配置精确[/b][/size]
3. [list=1]
4. [*][b]检查conda命令是否可用：[/b]       [code]<strong>[root@slave2 ~]# conda --version
5. conda 4.10.1</strong>

复制代码

创建和管理Python环境

当conda命令可用后，你可以继续创建和管理Python环境：
1.创建一个新的Python测试环境：

  

1. <strong>[root@slave2 ~]#conda create --name myenv
3. Collecting package metadata (current_repodata.json): done
4. Solving environment: done
8. ==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
9.   current version: 4.10.1
10.   latest version: 24.7.1
12. Please update conda by running
14.     $ conda update -n base -c defaults conda
18. ## Package Plan ##
20.   environment location: /root/anaconda3/envs/myenv
24. Proceed ([y]/n)? 
25. Preparing transaction: done
26. Verifying transaction: done
27. Executing transaction: done
28. #
29. # To activate this environment, use
30. #
31. #     $ conda activate myenv
32. #
33. # To deactivate an active environment, use
34. #
35. #     $ conda deactivate
37. [root@slave2 ~]# </strong>

复制代码

• 激活环境：  
  
  1. <strong>Copyconda activate myenv
  2. </strong>

  复制代码
       
  1. [root@slave2 ~]# conda activate myenv
  3. <strong>CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.
  4. To initialize your shell, run
  6.     $ conda init <SHELL_NAME>
  8. Currently supported shells are:
  9.   - bash
  10.   - fish
  11.   - tcsh
  12.   - xonsh
  13.   - zsh
  14.   - powershell
  16. See 'conda init --help' for more information and options.
  18. IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'.
  19. </strong>
  21. [root@slave2 ~]# 

  复制代码
• 安装包，比方numpy：
  
  1. <strong>Copyconda install numpy
  2. </strong>

  复制代码
       
  1. <strong>[root@slave2 ~]# conda install numpy
  2. Collecting package metadata (current_repodata.json): done
  3. Solving environment: done
  6. ==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
  7.   current version: 4.10.1
  8.   latest version: 24.7.1
  10. Please update conda by running
  12.     $ conda update -n base -c defaults conda
  16. # All requested packages already installed.
  18. [root@slave2 ~]# </strong>

  复制代码
• 查察环境中已安装的包：
  conda list
  
• 更新软件包： conda update 包名
  

1. <strong>Copyconda update numpy -y
2. </strong>

复制代码

更新指定软件包到最新版本。
6.退出当前环境：

1. <strong>Copyconda deactivater</strong>

复制代码

退出当前环境，如果退出环境报错那么 ，如下
   [root@slave2 ~]# conda deactivate
  CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda deactivate'.
To initialize your shell, run
      $ conda init <SHELL_NAME>
  Currently supported shells are:
  - bash
 
  

​
   IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'.
  

​
 
根据提供的错误信息，使用 conda deactivate 命令时出现问题
错误提示中提到：
您的 shell 尚未精确配置以使用 ‘conda deactivate’ 命令 
运行“conda init”后，您可能需要关闭并重新启动您的shell。
根据提示，运行以下命令来初始化shell：
conda init shell名称
   conda init bash
  运行完上述命令后，可能需要关闭并重新启动 shell，以使更改生效。然后，应该能够成功使用 ‘conda deactivate’ 命令
   [root@slave2 ~]# conda init bash
no change     /root/anaconda3/condabin/conda
no change     /root/anaconda3/bin/conda
no change     /root/anaconda3/bin/conda-env
no change     /root/anaconda3/bin/activate
no change     /root/anaconda3/bin/deactivate
no change     /root/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
no change     /root/anaconda3/etc/fish/conf.d/conda.fish
no change     /root/anaconda3/shell/condabin/Conda.psm1
no change     /root/anaconda3/shell/condabin/conda-hook.ps1
no change     /root/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/xontrib/conda.xsh
no change     /root/anaconda3/etc/profile.d/conda.csh
no change     /root/.bashrc
No action taken.
[root@slave2 ~]# 
 
  注意：如果使用的是不同的 shell（如 fish、tcsh、xonsh、zsh、powershell 等），则应使用相应的 shell 名称 来运行 ‘conda init’ 命令
 退出当前环境，  返回到基础环境。
   conda deactivate
  7.删除环境：

1. <strong>Copyconda remove --name myenv --all
2. </strong>

复制代码

删除指定的环境及其所有包。


8.更新Conda： 可以不更新 

1. <strong>Copyconda update conda
2. </strong>

复制代码

更新Conda自己到最新版本。
这些是使用Conda的基本操纵，资助你开始管理Python环境和软件包。

2.创建一个生产环境 ：实际可用的Python3环境:

这将在Anaconda中创建一个名为 py3的Python3环境。

• 打开终端。
  
• 运行以下命令创建一个名为py3的Python3环境:
  1. Copyconda create --name py3 python=3

  复制代码
  
  激活假造环境:
  
  
  
  • 运行以下命令激活一个叫做py3 的假造环境:            
    1. conda activate py3

    复制代码
          
    
  • 现在你已经成功激活了py3 假造环境,你可以在这个环境中安装和运行Python3步调。
     
    
  • 验证环境:
    
  • 可以运行python --version来验证Python版本是否为Python3。
    
  • 使用conda list查察当前环境中已安装的包。
    
  • 安装包，比方numpy：
    
    1. <strong>Copyconda install numpy
    2. </strong>

    复制代码
  • 
    
  • 更新软件包： conda update 包名
    
  • 1. <strong>Copyconda update numpy -y
    2. </strong>

    复制代码
    更新指定软件包到最新版本。
    
     
  

[root@slave2 ~]# python3 --version 
Python 3.8.8
[root@slave2 ~]# 
 

3.如果conda命令找不到 ，conda无法使用

如果在实行上述创建环境 步骤后，conda命令仍然未找到，请考虑以下几种可能性：

• Anaconda未精确安装：
  
  
  
  • 实验重新安装Anaconda，并确保安装路径精确。
    
  
  
• 环境变量未精确设置：
  
  
  
  • 确认路径配置精确，并确保已实行source ~/.bashrc使修改生效。
    
  
  
• 权限问题：
  
  
  
  • 确认你在操纵过程中有足够的权限，尤其是路径和配置文件的修改。
    
  
  

汉化Python

• 下载汉化补丁：
  

1. <strong>Copywget https://raw.githubusercontent.com/Python3WebSpider/Python3WebSpider/master/Python3.7%E6%B1%89%E5%8C%96%E8%A1%A5%E4%B8%81.patch
2. </strong>

复制代码

• 应用汉化补丁：
  

1. <strong>Copysudo patch -p0 < Python3.7%E6%B1%89%E5%8C%96%E8%A1%A5%E4%B8%81.patch
2. </strong>

复制代码

检查Python安装

• 检查Python版本：
  

1. <strong>Copypython3 --version
2. </strong>

复制代码

安装pip 和常用插件

• 安装pip：
  

1. <strong>Copysudo yum install -y python3-pip
2. </strong>

复制代码

• 安装常用插件（可根据需要添加）：
  

1. <strong>Copysudo pip3 install requests beautifulsoup4 scrapy
2. </strong>

复制代码

验证安装

• 验证pip是否安装成功：
  

1. <strong>Copypip3 --version
2. </strong>

复制代码

• 验证常用插件是否安装成功：
  

1. <strong>Copypip3 show requests
2. pip3 show beautifulsoup4
3. pip3 show scrapy</strong>

复制代码

Python 特点扩展举例

以下是对每个Python特点的扩展举例，资助你更好地理解Python的上风：

• 易于学习：
  
  
  
  • 举例： 对于初学者，编写一个"Hello, World!"步调非常简朴，只需一行代码：
    1. Copyprint("Hello, World!")

    复制代码
  • 解释： 相较于其他编程语言，Python的语法非常简洁，减少了学习编程的难度。
    
  
  
• 易于阅读：
  
  
  
  • 举例： Python使用缩进来表今世码块，进步了代码的可读性。
    1. Copydef greet(name):
    2.     if name:
    3.         print(f"Hello, {name}!")
    4.     else:
    5.         print("Hello, World!")

    复制代码
  • 解释： 清楚的代码布局使得阅读和理解步调更加容易。
    
  
  
• 易于维护：
  
  
  
  • 举例： Python的代码维护相当容易，社区有大量的文档和最佳实践指南。
    1. Copy# Example of easy to maintain code
    2. def add(a, b):
    3.     return a + b

    复制代码
  • 解释： 简朴和清楚的代码布局使得维护和扩展变得更加容易。
    
  
  
• 一个广泛的标准库：
  
  
  
  • 举例： 使用Python标准库中的datetime模块操纵日期和时间。
    1. Copyimport datetime
    2. now = datetime.datetime.now()
    3. print(now)

    复制代码
  • 解释： 标准库提供了丰富的模块，减少了编写代码的工作量。
    
  
  
• 互动模式：
  
  
  
  • 举例： 在Python终端中直接实行代码并查察结果：
    1. Copy>>> a = 5
    2. >>> b = 10
    3. >>> a + b
    4. 15

    复制代码
  • 解释： 互动模式支持即时反馈，得当测试和调试代码。
    
  
  
• 可移植：
  
  
  
  • 举例： Python代码可以在不同平台上无缝运行，比方在Windows和Linux上运行雷同的脚本。
    1. Copyimport os
    2. print(os.name)  # 输出当前操作系统的名称

    复制代码
  • 解释： Python的跨平台特性使得开发者可以编写一次代码，在多个平台上运行。
    
  
  
• 可扩展：
  
  
  
  • 举例： 使用C扩展模块来优化关键性能部分。
    1. Copy// example.c
    2. #include <Python.h>
    3. static PyObject* my_function(PyObject* self, PyObject* args) {
    4.     return Py_BuildValue("i", 42);
    5. }
    6. static PyMethodDef myMethods[] = {
    7.     { "my_function", my_function, METH_VARARGS, "Returns 42." },
    8.     { NULL, NULL, 0, NULL }
    9. };
    10. static struct PyModuleDef myModule = {
    11.     PyModuleDef_HEAD_INIT, "myModule", NULL, -1, myMethods
    12. };
    13. PyMODINIT_FUNC PyInit_myModule(void) {
    14.     return PyModule_Create(&myModule);
    15. }

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    1. Copy# 使用C扩展模块的Python代码
    2. import myModule
    3. print(myModule.my_function())  # 输出42

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  • 解释： 通过C/C++扩展，Python可以实现高性能盘算。
    
  
  
• 数据库：
  
  
  
  • 举例： 使用Python的sqlite3模块连接和操纵SQLite数据库。
    1. Copyimport sqlite3
    2. conn = sqlite3.connect('example.db')
    3. c = conn.cursor()
    4. c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)''')
    5. c.execute("INSERT INTO users (name) VALUES ('Alice')")
    6. conn.commit()
    7. conn.close()

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  • 解释： Python提供了对各种数据库的支持，使得数据库操纵变得简朴。
    
  
  
• GUI编程：
  
  
  
  • 举例： 使用tkinter模块创建一个简朴的GUI应用。
    1. Copyimport tkinter as tk
    2. root = tk.Tk()
    3. label = tk.Label(root, text="Hello, GUI!")
    4. label.pack()
    5. root.mainloop()

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  • 解释： Python支持多种GUI库，可以创建跨平台的图形用户界面应用。
    
  
  
• 可嵌入:
  
  
  
  • 举例： 在C步调中嵌入Python解释器。
    1. Copy#include <Python.h>
    2. int main(int argc, char *argv[]) {
    3.     Py_Initialize();
    4.     PyRun_SimpleString("print('Hello from embedded Python!')");
    5.     Py_Finalize();
    6.     return 0;
    7. }

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  • 解释： 可以将Python嵌入到其他语言的应用步调中，为应用步调增加脚本支持。
    
  
  

为什么举例？

这些举例展阐明Python在不同领域中的应用及其上风，进一步阐明了Python是一个功能强大且机动的编程语言

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