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查看Python版本怎样在Linux终端用完整命令查询 查看Python版本的完整命令使用技巧​

雪夜

雪夜

发布时间:2025-08-13 18:51:01

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来源于php中文网

原创

要查看linux系统中的python版本,最直接的方法是使用命令行工具查询。1. 使用 python3 --version 或 python --version 命令可快速获取当前默认python解释器的版本号,前者专门针对python 3,后者可能指向python 2或python 3,具体取决于系统配置。2. 为明确区分不同版本,推荐使用 python3 --version 和 python2 --version 以避免混淆。3. 通过 which python3 或 which python 可查看命令对应的可执行文件路径,结合 readlink -f $(which python3) 能解析出实际指向的python二进制文件完整路径,如 /usr/bin/python3.9。4. 使用 python3 -c "import sys; print(sys.executable)" 可输出当前python解释器的绝对路径,python3 -c "import sys; print(sys.version)" 提供包含编译信息的详细版本字符串,而 python3 -c "import sys; print(sys.path)" 显示模块搜索路径,有助于排查导入错误。5. 查看 pip3 --version 或 pip --version 可确认pip工具关联的python版本及其自身版本,确保包管理环境正确。6. 在虚拟环境中,通过 python3 -m venv 创建环境,source env_name/bin/activate 激活后,python --version 显示的是该虚拟环境所绑定的python版本,which python 显示其路径位于虚拟环境目录内,与系统python隔离,实现项目依赖独立管理,退出使用 deactivate 命令即可恢复系统默认环境。这些方法共同构成了在linux中识别和管理python版本的完整方案,以确保开发环境清晰可控。

查看Python版本怎样在Linux终端用完整命令查询 查看Python版本的完整命令使用技巧​

想知道你的Linux系统里到底跑的是哪个Python版本?其实很简单,最直接的方式就是在终端里敲入

python3 --version
或者
python --version
。通常,这就能迅速告诉你当前默认或指定Python解释器的版本号。

解决方案

在Linux终端查看Python版本,我们通常会用到以下几个命令,它们各有侧重:

首先,最常用也最直接的就是:

python3 --version
这个命令会显示你的系统默认或通过环境变量指向的Python 3解释器的版本。如果你的系统里装了Python 3,这通常是你想知道的那个。

如果你想看Python 2的版本(虽然现在越来越少用,但有些老项目或系统工具可能还在依赖它):

python --version
或者更明确地:
python2 --version
python
这个命令在不同系统和配置下,可能指向Python 2也可能指向Python 3。所以,养成
python3 --version
python2 --version
的习惯会更清晰。

如果你的系统里只装了一个Python版本,或者

python
命令恰好指向你想要的那个,那么
python --version
也会给出结果。但考虑到现在多版本共存是常态,直接指定
python3
python2
才是稳妥的做法。

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

有时候,你可能想知道这个Python解释器具体安装在哪里,或者它是个软链接指向了哪个真实路径。这时候,可以配合

which
命令来用:
which python3
which python
这会告诉你
python3
python
这个命令实际执行的是哪个路径下的可执行文件,比如
/usr/bin/python3

为什么我的Linux系统里总是有好几个Python?如何区分它们?

这几乎是每个Linux用户都会遇到的“甜蜜的烦恼”。我的经验是,你的Linux发行版自带的Python(通常是Python 2,或者一个特定版本的Python 3)是为了系统内部工具和脚本运行的,它们对Python的版本有严格要求,你动了它可能导致系统不稳定。而你自己为了开发项目安装的Python,比如通过

apt
yum
pyenv
甚至源码编译的,则是为了满足你的开发需求。

区分它们的关键在于理解

python
python2
python3
这些命令实际上是软链接(symbolic links),它们指向了系统中不同路径下的真实Python可执行文件。

  • python
    :这个命令是最模糊的,它可能指向
    /usr/bin/python2
    ,也可能指向
    /usr/bin/python3
    ,或者在一些发行版中,它甚至可能不存在。它的指向取决于你的系统配置和发行版的约定。
  • python2
    :通常明确指向系统中的Python 2解释器,比如
    /usr/bin/python2.7
  • python3
    :通常明确指向系统中的Python 3解释器,比如
    /usr/bin/python3.8
    /usr/bin/python3.9

要查看这些软链接的真实指向,你可以使用

readlink -f
命令。例如:
readlink -f $(which python3)
这会解析出
python3
实际指向的那个二进制文件的完整路径,比如
/usr/bin/python3.9
。了解这个,你就能明白你的系统当前在用哪个具体的Python版本了。

多版本共存是常态,但别担心,只要你清楚你在用哪个,以及你的项目需要哪个,就没问题。

除了直接查询版本号,我还能用哪些命令了解Python的更多信息?

仅仅知道版本号有时是不够的,尤其当你遇到模块导入问题或者环境配置困惑时。深入了解Python解释器的行为,可以帮你更快定位问题。

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一个非常实用的技巧是利用Python自身的

sys
模块。你可以在终端直接执行Python代码片段来获取更多信息:

要查看当前Python解释器的完整路径(包括它自己):

python3 -c "import sys; print(sys.executable)"
这会告诉你当前
python3
命令实际执行的是哪个文件,这在虚拟环境或多版本管理时尤其有用。

获取更详细的版本字符串,包括编译信息等:

python3 -c "import sys; print(sys.version)"
这个输出会比
--version
更详细,比如会包含GCC版本、编译日期等信息。

了解Python查找模块的路径(

sys.path
):
python3 -c "import sys; print(sys.path)"
sys.path
是一个列表,包含了Python解释器在导入模块时会去查找的目录。如果你的程序找不到某个模块,很可能就是
sys.path
里没有包含那个模块所在的路径。理解这个对调试
ModuleNotFoundError
很有帮助。

另外,别忘了

pip
这个重要的工具。它通常与特定的Python版本绑定。查看
pip
的版本以及它关联的Python解释器版本:
pip3 --version
pip --version
这会告诉你
pip
是哪个Python版本安装的,以及
pip
自身的版本。这对于管理特定Python环境下的包非常关键。

在虚拟环境中如何确认Python版本,这和系统Python有什么不同?

虚拟环境(Virtual Environment)是Python开发中一个非常棒的实践,我个人认为它几乎是必备的。它的核心思想是为每个项目创建一个独立的、隔离的Python运行环境,这样不同项目的依赖就不会互相冲突。

当你激活一个虚拟环境后,你会发现

python
命令的行为会发生变化,它不再指向系统的Python,而是指向虚拟环境内部的Python解释器。

操作步骤:

  1. 创建虚拟环境:

    python3 -m venv my_project_env
    这会在当前目录下创建一个名为
    my_project_env
    的虚拟环境文件夹。

  2. 激活虚拟环境:

    source my_project_env/bin/activate
    激活后,你的终端提示符通常会显示虚拟环境的名称,比如
    (my_project_env)

  3. 在虚拟环境中查看Python版本: 现在,你再运行:

    python --version
    或者
    python3 --version
    你会发现,它显示的是创建这个虚拟环境时所用的Python版本。这个版本可能和你系统全局的
    python3 --version
    显示的不一样。

  4. 查看虚拟环境中的Python路径:

    which python
    你会看到路径指向了虚拟环境内部,比如
    ~/my_project/my_project_env/bin/python
    。这和系统全局的
    /usr/bin/python3
    是完全不同的。

与系统Python的不同:

最大的不同在于隔离性。虚拟环境中的Python解释器、安装的库和脚本都只存在于这个虚拟环境内部。你在这个虚拟环境中安装的任何包,都不会影响到系统全局的Python,也不会影响到其他项目的虚拟环境。这就像你在一个独立的沙盒里玩耍,所有的玩具都只在这个沙盒里,不会跑到外面去。

当你完成项目或切换到另一个项目时,只需使用

deactivate
命令就可以退出当前虚拟环境,终端的
python
命令又会恢复指向系统全局的Python。这种机制极大地简化了Python项目的依赖管理,避免了“依赖地狱”的发生。

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