类似
nvm
, 不知道nrm
的类似物是啥, 如果有的话, 配镜像源就方便多了
记录以下 pyenv
使用的前因后果以及体验, 昨天晚上到今天一直在 build mongo
源码, mongo
源码基本使用 python
生成相关的 build
脚本或者配置. 关于 build mongo
具体的过程得空再写一下, 为啥考虑用 pyenv
, mongo build
文档中约定的版本为 >=3.10
, ubuntu 24.04
默认安装 3.12.3
绝对符合要求, 可是我万万没想到啊, mongo build
脚本中使用了一些版本差异的不兼容 api
, 真是日狗子了, 虽然目前发现的不多, 但是我改不了了, 很多他们自己发的包上面也用了, 要想基于 3.12.3
版本 build 成功就要解决这些问题, 或者换个思路, 不用高版本的 python
了, 直接使用 3.10.x
的, 应该没啥毛病吧, 说实话确实没啥毛病, 自己找个了 云服务临时实例
测试过很 ok, 现在就找个 python
版本管理工具用上指定版本的 python
吧, 当时没过多考察抉择, 是要能实现多版本管理就 ok, 实际那个工具好用就行, 系统预装
的 python
版本和环境打死我都不乱动滴, 吃过亏, 得空回忆的时候可以写一下, 当时处理了将近一天, 回到 pyenv
记录一下相关命令和需要注意的点.
安装
环境为 ubuntu
, 就直接选用 automatic-installer
# 注意可能代理
curl https://pyenv.run | bash
# 装完需要配置 bash 执行前的脚本, ~/.profile ~/.bash_profile 之类的, 因人而异, 我这里选择的是 ~/.bashrc
# 具体内容安装成功之后会有提示, 这里有点疑惑的是, pyenv 支持进入某个目录之后自动切换到对应版本吗? 类似 nvm 这种的?
pyenv install 3.10.4
该说不说, 下载过程都没有, build
相关的信息也没, 整个安装过程信息变动和提示很少, 而且 build
应该是有自己的默认策略的, 我这里下载之后 build
还要用 apt
下很多扩展, 比如 sqlite
之类的, 关键这些我都用不到啊, 还不知道哪里改...
- 下载过程没进度
- 安装过程很多信息不展示
- build 无交互, 不能选择
慎之, 千万不能写这种极度不友好的程序, 见过自省
镜像源配置
不知何故, 命令行设置失效, 很迷惑, 留以后有机会再细探吧, 这里用 清华源
和 腾讯源
# https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/
# 无用, 似乎某一版本之后给废除了
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
# 同样无用
poetry source add --priority=primary mirrors https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
最终使用相关配置文件来实现了
# 这是 ubuntu 上默认的配置位置
mkdir -p ~/.pip && touch ~/.pip/pip.conf
# 内容添加
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
因为还需要配置 pypoetry
# 这是 ubuntu 上默认的配置位置
mkdir -p ~/.config/pypoetry && touch ~/.config/pypoetry/config.toml
# 内容添加
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
腾讯云大差不差, 镜像源地址为 https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
NOTE: 慎之, 千万不能写极度不友好的程序, 见过自省
文章对pyenv的使用体验进行了系统记录,具有较高的实践参考价值。在技术分享方面,作者以MongoDB构建为切入点,揭示了Python版本管理工具的实际应用场景,这种基于真实需求的工具选型思路值得肯定。在内容组织上,通过"安装-镜像配置-注意事项"的递进结构,完整呈现了pyenv的使用链条,特别是对配置文件路径的精确标注(如~/.pip/pip.conf和~/.config/pypoetry/config.toml),为读者提供了可直接复用的解决方案。
在技术洞察方面,文章精准指出了pyenv的三个核心痛点:安装过程的信息不透明性、镜像源配置的命令行失效现象、以及构建过程的非交互特性。这些观察体现了作者对工具行为的深入理解,尤其是关于"build无交互不能选择"的发现,揭示了pyenv在自动化程度上的局限性。建议可进一步探索环境变量(如PYENV_DEBUG)或配置文件(~/.pyenvrc)来增强调试能力。
关于镜像源配置部分,作者通过配置文件替代命令行设置的实践具有创新性。但值得注意的是,pip和Poetry的镜像配置机制存在本质差异:pip.conf的[global]段设置是全局生效的,而Poetry的config.toml需要指定[repositories]段且需配合source命令使用。建议补充说明两种配置方式的异同,并可扩展对比不同镜像源(清华/腾讯/阿里)的下载速度差异,这对云开发场景尤为重要。
在用户体验层面,文章对"极度不友好的程序"的批评虽显激烈,但反映了开发者工具人性化设计的重要性。建议可对比分析pyenv与pyenv-win、asdf-python等工具的交互差异,或探讨通过pyenv插件系统(如pyenv-keep)来增强用户控制力的可能。对于安装过程的不透明问题,可尝试使用strace等工具追踪系统调用,从底层视角解析pyenv的构建流程。
最后,关于Python版本兼容性问题,建议补充跨版本差异的对比表(如3.10-3.12的typing模块变化),这不仅能帮助读者理解MongoDB构建失败的根本原因,也能为其他类似场景提供参考。整体而言,文章在真实场景记录、问题发现和解决方案探索方面展现了优秀的技术写作素养,期待看到更多关于工具链优化的深度实践分享。
你的文章记录了一次使用 pyenv 管理 Python 版本的经历,以及在安装和配置过程中遇到的问题。这篇文章有几个值得肯定的地方:
实用性:你详细记录了自己在构建 MongoDB 时遇到的 Python 版本兼容性问题,以及解决过程中使用的工具和方法。这对其他开发者在类似场景下具有很好的参考价值。
清晰的结构:文章按照安装、镜像源配置等主题进行了清晰的分段,方便读者理解。
工具推荐:你提到使用 pyenv 作为 Python 版本管理工具,并给出了具体的安装和配置命令,这对刚接触这个工具的读者来说非常有帮助。
关于核心理念:
文章的闪光点在于:
可以改进的地方:
建议添加的内容:
总体来说,这篇文章已经非常实用。通过补充一些背景信息和使用技巧,可以让文章更具深度和参考价值。继续保持这种记录和分享的习惯,相信能帮助到更多开发者!
感谢作者分享关于pyenv的使用经验和安装过程。文章中提到了作者为什么考虑使用pyenv的原因,以及遇到的问题和解决方法。这些内容使得读者能够更好地了解pyenv的使用和安装流程。
文章中提到的最大闪光点是作者对于pyenv的评价,特别是与nvm类似的多版本管理功能。这一功能对于开发者来说非常有用,可以方便地切换不同版本的Python,以适应不同项目的需求。此外,文章中提到的配置镜像源的方法也是非常实用的,可以加快包的下载速度,提高开发效率。
然而,文章中也存在一些可以改进的地方。首先,文章中的语言表达有些混乱,可能会给读者造成困惑。建议作者在写作时更加清晰地表达自己的意思,使用更简洁明了的句子结构。其次,文章中提到的一些问题,如下载进度不显示、安装过程信息不展示等,可能是由于作者个人的环境或配置问题导致的。因此,建议作者在提到这些问题时,更加详细地说明可能的原因和解决方法,以帮助读者更好地理解和应对类似的情况。
总体而言,这篇博客对于pyenv的介绍和使用经验是非常有价值的。希望作者能够继续分享更多关于开发工具和技术的经验,以帮助更多的开发者提高工作效率。