1. 系统级 Python 路径：让系统能找到你安装的 Python 包（.so 文件）或可执行脚本，这通常通过修改 PYTHONPATH 和 PATH 变量实现。
2. 特定项目的虚拟环境：为单个项目创建一个隔离的 Python 环境，避免包冲突，这是现代 Python 开发的最佳实践。

我将详细解释这两种情况,并提供具体步骤。

设置系统级 Python 路径

当你安装了一个 Python 包（例如通过 pip install --user 安装到用户目录），或者自己写了一个 Python 脚本，并希望在任何地方都能运行它时,就需要配置环境变量。

PATH 变量：让系统找到可执行文件

PATH 变量是一个目录列表，当你在终端输入一个命令时,系统会按顺序在这些目录中查找对应的可执行文件。

示例： 你使用 pip install --user some-package 安装了一个工具，它的可执行文件位于 ~/.local/bin 目录下，为了让系统能直接运行 some-package 命令，需要将 ~/.local/bin 添加到 PATH。

步骤：

1. 打开终端。

2. 编辑 ~/.bashrc 文件（这是针对 Bash shell 的配置文件，大多数 Ubuntu 版本默认使用 Bash）。

   nano ~/.bashrc

   你也可以使用 vim 或 gedit 等其他编辑器。

3. 在文件末尾添加以下行：

   # 将 ~/.local/bin 添加到 PATH 的开头
   export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

   • $HOME 是你的用户主目录的简写，等同于 。
   • export 命令用于将这个修改后的 PATH 变量应用到当前 shell 及其所有子进程中。
   • 重要：将 "$HOME/.local/bin" 放在 $PATH 的前面，这样可以优先使用你用户目录下的工具,而不是系统级的同名工具。

4. 保存并关闭文件。

   • 在 nano 中，按 Ctrl + X，然后按 Y，最后按 Enter。

5. 使配置立即生效： 你可以关闭并重新打开终端，或者运行以下命令让当前的 shell 会话加载新的配置：

   source ~/.bashrc

你就可以在任何地方直接运行你安装在 ~/.local/bin 下的工具了。

PYTHONPATH 变量：让 Python 找到模块和包

PYTHONPATH 是一个环境变量，告诉 Python 解释器除了标准库和已安装的第三方包之外，还应该去哪些目录查找模块（.py 文件）。

示例： 你有一个自己写的项目,其目录结构如下：

/my_project
├── my_module/
│   └── utils.py
└── main.py

你想从 main.py 中导入 my_module.utils，但 my_project 目录不在 Python 的默认搜索路径中。

步骤：

1. 打开终端。

2. 编辑 ~/.bashrc 文件：

   nano ~/.bashrc

3. 在文件末尾添加以下行：

   # 将你的项目目录添加到 PYTHONPATH
   export PYTHONPATH="/path/to/my_project:$PYTHONPATH"

   • 将 /path/to/my_project 替换成你自己的项目绝对路径。
   • 同样，将其放在 $PYTHONPATH 的前面,可以优先使用你自定义的模块。

4. 保存并关闭文件，然后运行 source ~/.bashrc 使配置生效。

你可以在任何 Python 脚本中直接 import my_module.utils，Python 就能找到了。

为项目创建虚拟环境（强烈推荐）

为每个项目创建一个独立的虚拟环境是 Python 开发的标准做法,它能做到：

• 隔离依赖：每个项目都有自己的包集合,互不干扰。
• 避免冲突：解决不同项目需要不同版本包的矛盾。
• 保持系统纯净：避免在系统 Python 中安装大量包。

我们将使用 venv 模块，它是 Python 3.3+ 自带的,无需额外安装。

步骤：

1. 进入你的项目目录：

   cd /path/to/your_project

2. 创建虚拟环境：

   # 创建一个名为 'venv' 的虚拟环境目录
   python3 -m venv venv

   • python3 -m venv 是推荐的方式，它会使用你指定的 Python 3 版本。
   • venv 是你为虚拟环境创建的目录名，你可以自定义，myenv。

3. 激活虚拟环境：

   source venv/bin/activate

   激活后，你会发现终端提示符前面多了 (venv) 字样,这表示你当前正在虚拟环境中。

4. 在虚拟环境中工作：

   • 安装包：你用 pip 安装的任何包都会被安装到这个虚拟环境中，而不是系统环境中。

     pip install requests numpy

   • 运行脚本：直接运行你的 Python 文件即可，它会自动使用虚拟环境中的解释器和包。

     python main.py

5. 退出虚拟环境： 完成工作后,只需运行一个命令即可退出：

   deactivate

   终端提示符会恢复原状。

虚拟环境的好处是临时的、项目本地的，你不需要去修改任何系统级的配置文件（如 ~/.bashrc）,这既安全又方便。

总结与最佳实践

对于绝大多数用户，尤其是开发者，最核心的技能就是掌握虚拟环境的使用。

• 想运行某个项目？cd 到项目目录，source venv/bin/activate。
• 想装一个全局命令行工具？pip install --user tool-name，然后把 ~/.local/bin 加到 ~/.bashrc 的 PATH 里。