1. 从操作系统层面： 如何为不同用户（系统账户）配置和使用 Python？
2. 从项目开发层面： 如何在同一个项目中，为不同环境（如开发、测试、生产）使用不同的 Python 版本或包？
3. 从代码执行层面： 如何让同一个 Python 脚本根据不同用户输入或身份，执行不同的逻辑？

下面我们逐一展开。

从操作系统层面：不同系统用户

在 Linux 或 macOS 系统中，每个用户（通过 useradd 创建的系统账户）都有自己独立的文件空间和配置，Python 的安装和配置也遵循这个原则。

场景：

• 用户 alice 想要运行一个数据分析脚本。
• 用户 bob 想要运行一个 Web 开发项目。
• 你不希望他们互相干扰,也不想给他们管理员权限来修改全局的 Python 环境。

关键概念：

• 用户主目录: 每个用户都有一个自己的主目录，通常是 /home/username 或 /Users/username。
• 虚拟环境: 这是 Python 项目的最佳实践，它可以为每个项目创建一个独立的、隔离的 Python 环境，避免包版本冲突。

实现步骤：

步骤 1：为每个用户创建独立的虚拟环境

假设 alice 和 bob 都在自己的主目录下工作。

用户 alice 的操作：

1. 打开终端。

2. 进入自己的项目目录,~/data_project。

3. 创建一个名为 venv 的虚拟环境。

   # cd /home/alice/data_project
   # python3 -m venv venv

   注意：如果系统默认的 python 命令指向 Python 2，请务必使用 python3。

4. 激活虚拟环境,之后所有的 pip 和 python 命令都只对这个虚拟环境有效。

   source venv/bin/activate

   激活后,终端提示符会变成 (venv) user@hostname:...。

5. 在这个环境中安装项目所需的包,这些包只会安装在 /home/alice/data_project/venv/ 目录下，不会影响其他用户或全局环境。

   (venv) pip install pandas numpy matplotlib

用户 bob 的操作：

bob 完全可以重复上述过程，在他的目录下创建自己的环境。

1. 进入他的项目目录,~/web_project。

2. 创建虚拟环境。

   # cd /home/bob/web_project
   # python3 -m venv venv

3. 激活并安装他的包。

   source venv/bin/activate
   (venv) pip install django requests

通过这种方式，alice 的 pandas 和 bob 的 django 互不干扰，他们甚至可以拥有不同版本的 Python（alice 用 Python 3.10，bob 用 Python 3.11），只要在创建虚拟环境时指定即可 (python3.10 -m venv venv)。

从项目开发层面：不同环境（开发、测试、生产）

这是一个非常常见的场景,一个项目在开发、测试和生产服务器上需要依赖不同的 Python 版本、不同的包配置（比如开发时需要 pytest，生产时不需要）。

场景：

• 开发环境: 你在本地用最新的 Python 3.11 和开发工具（如 ipython, black）工作。
• 测试环境: CI/CD 流水线使用 Python 3.9 运行自动化测试。
• 生产环境: 服务器使用 Python 3.8 运行稳定的应用。

关键概念：

• 版本管理工具:
  • pyenv: 允许你在同一台机器上轻松安装和切换多个 Python 版本，这是管理不同 Python 版本的利器。
  • asdf: 一个更通用的版本管理器，也支持 Python。
• 依赖管理工具:
  • pipenv: 同时管理虚拟环境和依赖文件 (Pipfile)，比 requirements.txt 更先进。
  • poetry: 现代 Python 项目管理工具，集成了依赖管理、打包和发布功能。
  • venv + requirements.txt: 传统但依然有效的方式。

实现步骤（推荐使用 pyenv + poetry）：

步骤 1：安装 pyenv

按照 pyenv 官方文档在你的系统上安装它。

步骤 2：安装多个 Python 版本

# 安装 Python 3.8, 3.9, 3.11
pyenv install 3.8.18
pyenv install 3.9.18
pyenv install 3.11.6

步骤 3：为不同环境设置项目

假设你的项目根目录是 ~/my_app。

1. 设置全局 Python 版本（可选） 你可以为你的用户设置一个默认的 Python 版本。

   pyenv global 3.11

2. 在项目目录中指定 Python 版本 进入你的项目目录，并告诉这个项目使用哪个 Python 版本。

   cd ~/my_app
   # 为开发环境设置 Python 3.11
   pyenv local 3.11

   这会在项目根目录创建一个 .python-version 文件，只要你在这个目录或其子目录中，pyenv 会自动使用 3.11 版本。

3. 使用 poetry 创建项目 poetry 会自动检测到 pyenv 设置的 Python 版本。

   # 在 ~/my_app 目录下
   poetry init
   # 或者直接创建一个新项目
   poetry new my_app
   cd my_app

4. 为不同环境添加依赖 poetry 可以区分不同依赖组。

   # 核心依赖（所有环境都需要）
   poetry add requests
   # 开发依赖（只在开发、测试环境需要）
   poetry add --group dev black pytest ipython
   # 测试依赖（只在测试环境需要）
   poetry add --group test pytest-cov

   poetry 会生成 pyproject.toml 文件，清晰地定义了所有依赖。

步骤 4：在不同环境中激活项目

• 开发环境:

  cd ~/my_app
  poetry install  # 安装所有依赖
  poetry shell    # 激活虚拟环境
  # 现在你可以运行 python, black, pytest 等

• 测试环境 (CI/CD 服务器):

  # CI 脚本会自动设置 pyenv local 3.9
  cd ~/my_app
  pyenv local 3.9  # 切换到项目测试所需的 Python 版本
  poetry install    # poetry 会用 3.9 创建新的虚拟环境并安装依赖
  poetry run pytest # 运行测试

• 生产环境:

  # 部署脚本会设置 pyenv local 3.8
  cd ~/my_app
  pyenv local 3.8
  poetry install --only=main # 只安装核心依赖，节省空间和启动时间
  # 然后使用 gunicorn 等工具启动应用

从代码执行层面：根据不同用户/输入执行不同逻辑

这是指在 Python 代码内部，根据运行时的条件（如用户输入、用户角色等）来决定代码的执行路径。

场景：

• 一个命令行工具,根据用户提供的参数执行不同的功能。
• 一个 Web 应用，根据登录用户的角色（管理员、普通用户）显示不同的界面或允许不同的操作。

关键概念：

• if/elif/else 语句: 最基础的逻辑控制。
• 函数封装: 将不同用户的功能封装到不同的函数中。
• 面向对象编程: 创建不同的类或方法来处理不同用户的行为。
• 配置文件/数据库: 存储用户角色和权限信息。

实现步骤（简单示例）：

示例 1：命令行参数

# user_tool.py
import argparse
def greet_user(username):
    """向用户问好"""
    print(f"Hello, {username}! Welcome to the application.")
def show_admin_panel():
    """显示管理员面板"""
    print("Admin Panel:")
    print("1. View System Logs")
    print("2. Manage Users")
    print("3. Configure Settings")
def show_user_dashboard():
    """显示用户仪表盘"""
    print("User Dashboard:")
    print("1. View Your Profile")
    print("2. Check Your Orders")
def main():
    # 设置命令行参数解析
    parser = argparse.ArgumentParser(description="A tool for different users.")
    parser.add_argument('--username', required=True, help="The username of the person using the tool.")
    parser.add_argument('--role', choices=['admin', 'user'], required=True, help="The role of the user.")
    args = parser.parse_args()
    # 根据用户名执行通用操作
    greet_user(args.username)
    # 根据角色执行不同操作
    if args.role == 'admin':
        show_admin_panel()
    elif args.role == 'user':
        show_user_dashboard()
if __name__ == "__main__":
    main()

运行方式：

# 模拟管理员登录
python user_tool.py --username "alice" --role "admin"
# 输出:
# Hello, alice! Welcome to the application.
# Admin Panel:
# 1. View System Logs
# 2. Manage Users
# 3. Configure Settings
# 模拟普通用户登录
python user_tool.py --username "bob" --role "user"
# 输出:
# Hello, bob! Welcome to the application.
# User Dashboard:
# 1. View Your Profile
# 2. Check Your Orders

示例 2：基于角色的类（OOP 方式）

# user_system.py
class User:
    def __init__(self, username, role):
        self.username = username
        self.role = role
    def perform_action(self):
        if self.role == 'admin':
            self._admin_action()
        elif self.role == 'user':
            self._user_action()
        else:
            print(f"Unknown role for user {self.username}")
    def _admin_action(self):
        print(f"{self.username} (Admin) is performing administrative tasks.")
    def _user_action(self):
        print(f"{self.username} (User) is viewing their personal data.")
# 模拟不同用户
admin_alice = User("Alice", "admin")
user_bob = User("Bob", "user")
# 让他们执行操作
admin_alice.perform_action()
user_bob.perform_action()

理解这三个层面,你就能应对绝大多数与“不同用户”相关的 Python 开发和运维场景。