linux自带python吗

Linux中自带Python，因为有很多 *** 作系统本身的需要，都要用到Python的。相关推荐：《Python教程》比如Linux的软件升级工具，红帽系的yum，Debain/Ubuntu系的apt-get，都是基于Python的。而且它们的版本要保持原始的一致，就算是升级Python版本，也要留意老版本的那些脚本还能正常使用。可以说，在Linux/Unix的各种脚本语言中，除系统本身自带的各种shell外，另一个就是Python语言用得最多。一些系统如FreeBSD还自带了Rubby。

本篇介绍如何让linux在不激活任何环境时，调用python命令直接使用到conda的某个子环境。

首先说明本篇文章的工作原由，以及踩过的坑。

在之前的工作中，一般进行python开发都会使用conda进行包管理，以达到隔离多个环境的目的。例如：

问题来了，在一些场景中，外部程序需要调用服务器上的api，又无法做出 conda activate 的命令，命令是直接使用 python xxx.py ，这时候只能使用linux自带的python命令，或者conda的base环境的python命令。所以需要将环境搭建在linux的python或者conda的base。搭建过程中，遇到的问题来自两个方面：

解决方法：将linux默认的python做软链接，链接到conda的子环境。

创建环境： conda create -n child_env python=3.6

切换环境： conda activate child_env

安装pytorch： conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0

安装tensorflow： conda install tensorflow-gpu

安装其他包： conda install xxx,xxx,...

先将老的链接备份： mv /usr/bin/python /usr/bin/python22

再做链接： ln -s /root/anaconda3/envs/child_env/bin/python3 /usr/bin/python

第一个路径需要改成自己的anaconda路径，child_env改成自己的环境名，第二个路径不用改。

先关掉conda环境： conda deactivate

再运行： python xxx.py

用这个方法，虽然解决了直接调用python命令的问题。但是引入了新的问题。

更换默认python版本

摘要： Linux ， Python

工作中需要频繁使用到一个字符串的md5，因此编写一个md5命令工具，输入字符串直接得到输出，并且命令支持参数设置，比如是否事先格式化，指定不同参数可以支持多功能输出， *** 作步骤如下

直接vim一个脚本，脚本名md5不需要.py后缀，这样更像一个命令，注意在脚本第一行引入python解释器，并设置utf-8编码

其中-f支持先格式化再得到md5，-l支持传入多个字符串用空格分开

赋予可执行权限

测试是否符合要求

直接放置到 /usr/local/bin 目录下（需要root权限）

也可以使用软连接的方式，推荐使用绝对路径

之后就可以在环境变量中直接使用到md5命令

shebang ：中文翻译“释伴”，由 #! 开头的字符串，出现在文本文件的 第一行 。类UNIX *** 作系统的程序载入器会分析shebang后的内容，将这些内容作为解释命令，并调用该指令，并将载有 shebang的文件路径作为该解释器 的参数

比如 #!/bin/bash 就是使用/bin/bash作为解释器运行脚本，如果以Python作为解释器运行脚本先找到Python解释器的路径，一般在Linux自带的 /usr/bin/python 是Python2版本，也可以指定其他Python版本 #!/opt/anaconda3/bin/python ，第二行为 # coding=utf-8 用来指定编码格式，否则Python2输出中文乱码

对于自定义脚本，推荐放置在 /usr/local/bin 目录，有多个可执行文件目录在环境变量中，区别如下：

/bin ： 包含二进制可执行文件，为系统最基本的命令，如ls等

/sbin ： 与/bin 类似，不同之处是其为root权限命令文件

/usr/bin ： 系统预装可执行文件，会随着系统升级而改变

/usr/sbin ： 同上，不同之处是其为root权限运用

/usr/local/bin ： 三级目录，用户自己的可执行文件，系统不管理

/usr/local/sbin ： root权限用户程序

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