Python Entwicklungsumgebung

Ubuntu 26.04 versendet Python 3.14 standardmäßig (3.14.3 in den 26.04.1-Bildern). In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie eine vollständige Python-Entwicklungsumgebung mit Multiversions- und virtueller Umgebungsverwaltung einrichten.

System Python

Überprüfen Sie die Systemversion Python:


python3 --version

Installieren Sie wichtige Entwicklungspakete:


sudo apt update
sudo apt install python3-pip python3-venv python3-dev build-essential -y

Warning

Ubuntu 26.04 folgt PEP 668: Das System Python ist als „extern verwaltet“ gekennzeichnet, daher können Sie pip install nicht direkt in die Systemumgebung integrieren – dies führt zu einem externally-managed-environment-Fehler. Installieren Sie immer in einer virtuellen Umgebung (venv/conda) oder verwenden Sie pipx für eigenständige CLI-Tools.

Verwendung von Python 3.14 und anderen Versionen

Standardmäßig verweist python3 auf Python 3.14 (3.14.3 in den 26.04.1-Bildern). Überprüfen Sie die aktuelle Version:


python3 --version
# Python 3.14.3

Wenn Sie eine ältere Version wie 3.13 oder 3.12 benötigen (z. B. weil ein Paket eines Drittanbieters 3.14 noch nicht unterstützt), installieren Sie sie mit dem deadsnakes PPA oder pyenv; Ersetzen Sie nicht das System python3, da dies zur Beschädigung der Systemwerkzeuge führen kann.

Wenn Sie eine ältere oder neuere Version benötigen, die sich noch nicht im Repository befindet, verwenden Sie die Deadsnakes-PPA:


sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt update
 
# For example, install 3.12
sudo apt install python3.12 python3.12-venv -y
python3.12 --version

Note

Durch die Installation mehrerer python3.x-Versionen ändert sich nicht, auf welche Version python3 verweist. Wenn Sie die globale/Projektversion flexibel wechseln müssen, verwenden Sie pyenv (siehe unten).

Erstellen Sie virtuelle Umgebungen mit venv

venv ist das integrierte virtuelle Umgebungstool von Python, das für die Abhängigkeitsisolierung auf Projektebene empfohlen wird:


# Create a virtual environment
python3 -m venv myproject-env
 
# Activate the virtual environment
source myproject-env/bin/activate
 
# Your prompt will now show (myproject-env)
# Install dependencies
pip install requests flask
 
# Export dependencies
pip freeze > requirements.txt
 
# Install from a file
pip install -r requirements.txt
 
# Deactivate the virtual environment
deactivate

pip-Paketverwaltung

Grundlegende Verwendung


# Install a package
pip install package-name
 
# Install a specific version
pip install package-name==1.2.3
 
# Upgrade a package
pip install --upgrade package-name
 
# Uninstall a package
pip uninstall package-name
 
# List installed packages
pip list
 
# Find outdated packages
pip list --outdated

Konfigurieren Sie China Mirror-Quellen

Bei der Verwendung von pip auf dem chinesischen Festland wird die Konfiguration einer Spiegelquelle für schnellere Downloads empfohlen:


pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Oder erstellen Sie ~/.pip/pip.conf manuell:


[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

Gängige Spiegelquellen:

Tsinghua: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Aliyun: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
USTC: https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

pyenv Multi-Versions-Management

Mit pyenv können Sie mehrere Python-Versionen auf demselben Computer installieren und zwischen ihnen wechseln:

Abhängigkeiten installieren


sudo apt install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \
  libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \
  libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev \
  libffi-dev liblzma-dev

Installieren Sie pyenv


curl https://pyenv.run | bash

Fügen Sie am Ende von ~/.bashrc (oder ~/.zshrc) Folgendes hinzu:


export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"

Wenden Sie die Konfiguration an:


source ~/.bashrc

Mit pyenv


# List installable versions
pyenv install --list | grep "^  3\."
 
# Install a specific version
pyenv install 3.13
pyenv install 3.14
 
# Set the global version (3.14 recommended)
pyenv global 3.14
 
# Set a local version for a project
cd /path/to/project
pyenv local 3.14
 
# List installed versions
pyenv versions

Conda / Miniconda

Conda ist ein plattformübergreifendes Paket- und Umgebungsmanagement-Tool, das in der Datenwissenschaft weit verbreitet ist:

Installieren Sie Miniconda


mkdir -p ~/miniconda3
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm ~/miniconda3/miniconda.sh

Initialisieren Sie die Shell:


~/miniconda3/bin/conda init bash
source ~/.bashrc

China Mirror konfigurieren


conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --set show_channel_urls yes

Mit Conda


# Create an environment
conda create -n myenv python=3.14
 
# Activate the environment
conda activate myenv
 
# Install packages
conda install numpy pandas matplotlib
 
# Export an environment
conda env export > environment.yml
 
# Create an environment from file
conda env create -f environment.yml
 
# List all environments
conda env list
 
# Remove an environment
conda env remove -n myenv
 
# Deactivate
conda deactivate

uv: Paketmanager der nächsten Generation

uv ist ein blitzschneller Python-Paketmanager, geschrieben in Rust, kompatibel mit pip:


# Install uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
 
# Use uv as a pip replacement
uv pip install requests
uv pip install -r requirements.txt
 
# Create a virtual environment
uv venv myenv
source myenv/bin/activate
 
# Manage projects with uv
uv init myproject
cd myproject
uv add flask sqlalchemy
uv run python app.py

Empfohlene Projektstruktur


myproject/
├── pyproject.toml        # Project configuration (recommended)
├── requirements.txt      # Dependency list
├── src/
│   └── myproject/
│       ├── __init__.py
│       └── main.py
├── tests/
│   └── test_main.py
├── .gitignore
└── README.md

Wählen Sie Ihre Tools mit Bedacht aus, um Ihre Python-Entwicklungsumgebung effizient zu verwalten. Für einfache Projekte wird venv + pip empfohlen. Für datenwissenschaftliche Projekte ist Conda die richtige Wahl. Probieren Sie es aus Gründen der Geschwindigkeit mit UV aus.