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。