Python中实现多个python版本共存配置

一、Windows环境

首先当然是安装你需要的两个不同版本的python，我安装的是2.7和3.4的，两个版本安装顺序无所谓，但是后面安装的会变成默认的（因为我是后安装的python 3.4，它就变成了默认的python）。

然后去python27 文件夹下面把python.exe改名python2.exe，然后就可以在命令行下通过python或者py来调用3.x，python2来调用2.x。

另外pip的话直接使用 pip2 或者 pip3 就可以了。

二、Linux（Centos为例）环境

安装Pyenv
1.git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv2.echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
3.echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
4.echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
5.exec $SHELL -l
安装Python

查看可安装的版本

1.pyenv install --list该命令会列出可以用pyenv安装的Python版本，仅列举几个:

1.2.7.8   # Python 2最新版本2.3.4.1 # Python 3最新版本
3.anaconda-2.0.1 # 支持Python 2.6和2.7
4.anaconda3-2.0.1 # 支持Python 3.3和3.4
其中形如x.x.x这样的只有版本号的为Python官方版本，其他的形如xxxxx-x.x.x这种既有名称又有版本后的属于“衍生版”或发行版。

安装Python的依赖包
在安装Python时需要首先安装其依赖的其他软件包，已知的一些需要预先安装的库如下。

在CentOS/RHEL/Fedora下:

1.sudo yum install readline readline-devel readline-static2.sudo yum install openssl openssl-devel openssl-static
3.sudo yum install sqlite-devel
4.sudo yum install bzip2-devel bzip2-libs

安装指定版本

使用如下命令即可安装python 3.4.1：

1.pyenv install 3.4.1 -v该命令会从github上下载python的源代码，并解压到/tmp目录下，然后在/tmp中执行编译工作。若依赖包没有安装，则会出现编译错误，需要在安装依赖包后重新执行该命令。

对于科研环境，更推荐安装专为科学计算准备的Anaconda发行版，pyenv install anaconda-2.1.0安装2.x版本，pyenv install anaconda3-2.1.0安装3.x版本；

Anacoda很大，用pyenv下载会比较慢，可以自己到Anaconda官方网站下载，并将下载得到的文件放在~/.pyenv/cache目录下，则pyenv不会重复下载。

更新数据库

安装完成之后需要对数据库进行更新：

1.pyenv rehash查看当前已安装的Python版本
1.$ pyenv versions2.* system (set by /home/seisman/.pyenv/version)
3.3.4.1
其中的星号表示当前正在使用的是系统自带的python。

设置全局的Python版本
1.$ pyenv global 3.4.12.$ pyenv versions
3.system
4.* 3.4.1 (set by /home/seisman/.pyenv/version)
当前全局的python版本已经变成了3.4.1。也可以使用pyenv local或pyenv shell临时改变python版本。

确认Python版本

1.$ python2.Python 3.4.1 (default, Sep 10 2014, 17:10:18)
3.[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux
4.Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
5.>>>

使用Python

输入python即可使用新版本的python；

系统自带的脚本会以/usr/bin/python的方式直接调用老版本的python，因而不会对系统脚本产生影响；
使用pip安装第三方模块时会安装到~/.pyenv/versions/3.4.1下，不会和系统模块发生冲突。
使用pip安装模块后，可能需要执行pyenv rehash更新数据库；