问题描述
在Ubuntu 11中安装Python包的最佳方法是什么？我是最近转换到Ubuntu并希望学习最佳实践。
对于上下文，我希望安装tweeststream包，但我没有在我的Synaptic包管理器中看到它。此外，我对编程很新，但我通常可以跟随代码示例。
最佳解决办法
我认为最好的方法是安装像”python-pip”这样的Python打包系统。您可以使用Synaptic或Ubuntu软件中心进行安装。
Pip将允许您轻松安装和卸载Python包，就像pip install package一样。在你的情况下，终端会是这样的：
sudo pip install tweeststream
次佳解决办法
更新时间：2018-08-17：自从conda-4.4.0在所有平台上使用conda到activate anaconda
更新时间：2017-03-27：PEP 513 – 用于PyPI的manylinux二进制文件
更新时间：2016-08-19：Continuum Anaconda Option
这有点像easy_install/pip或apt-get的副本。
对于全局Python包，请使用Ubuntu软件中心，apt，apt-get或synaptic
Ubuntu将Python用于许多重要功能，因此干扰Python可能会破坏您的操作系统。这是我从未在我的Ubuntu系统上使用pip的主要原因，而是使用Ubuntu软件中心，synaptic，apt-get或更新的apt，默认情况下都安装Ubuntu repository的软件包。这些软件包经过测试，通常是pre-compiled，所以它们安装得更快，最终设计用于Ubuntu。此外，还安装了所有必需的依赖项，并保留了安装日志，以便可以回滚它们。我认为大多数软件包都有相应的Launchpad repos，因此您可以提出问题。
使用Ubuntu软件包的另一个原因是，有时这些Python软件包具有不同的名称，具体取决于您从哪里下载它们。 Python-chardet是一个包的例子，它曾经在PyPI上被命名为一件事，在Ubuntu仓库中被另一件事命名。因此，执行类似pip install requests的操作将不会意识到chardet已经安装在您的系统中，因为Ubuntu版本具有不同的名称，因此安装了一个新版本，它会以微小的方式破坏您的系统，但仍然为什么要这样做。
通常，您只想在您的操作系统中安装可信代码。因此，您应该对键入$ sudo pip <anything-could-be-very-bad>感到紧张。
最后，使用Ubuntu软件包更容易安装一些东西。例如，如果您尝试使用pip install numpy来安装numpy& scipy除非您已经安装了gfortran，atlas-dev，blas-dev和lapack-dev，否则您将看到无休止的编译错误。但是，安装numpy&通过Ubuntu存储库scipy就像…
$ sudo apt-get install python-numpy python-scipy
你很幸运，因为你正在使用Ubuntu，这是现有的最广泛支持和更新的发行版之一。很可能您需要的每个Python包都在Ubuntu存储库中，并且可能已经安装在您的计算机上。每6个月，最新发布的Ubuntu将发布一个新的软件包周期。
如果您100％确信软件包不会以任何方式干扰您的Ubuntu系统，那么您可以使用pip安装它，Ubuntu足以将这些软件包与发行版软件包分开，方法是将发行版软件包放在名为的文件夹中dist-packages/。 Ubuntu存储库有pip，virtualenv和setuptools。但是，我第二次Wojciech建议使用virtualenv。
对于个人Python项目，使用pip和wheel in virtualenv
如果您需要最新版本，或者该模块不在Ubuntu存储库中，则启动virtualenv并使用pip安装该软件包。虽然pip和setuptools已合并，但IMO pip比easy-install或distutils更受欢迎，因为它会一直等到包完全下载并构建后再将其复制到文件系统中，这样可以轻松升级或卸载。它在很多方面类似于apt-get，因为它通常可以很好地处理依赖关系。但是你可能不得不自己处理一些依赖项，但是由于采用了PEP 513，现在Python包指数(PyPI)中的manylinux二进制文件用于流行的Linux发行版，如Ubuntu和Fedora。例如，如上所述，对于NumPy和SciPy，请确保已从Ubuntu存储库安装了gfortran，atlas-dev，blas-dev和lapack-dev例如，NumPy和SciPy现在默认使用OpenBLAS而不是ATLAS作为manylinux车轮分配给Ubuntu。您仍然可以使用pip选项--no-use-wheel或--no-binary <format control>从源代码构建它们。
~$ sudo apt-get install gfortran libblas-dev liblapack-dev libatlas-dev python-virtualenv
~$ mkdir ~/.venvs
~$ virtualenv ~/.venvs/my_py_proj
~$ source ~/.venvs/my_py_proj/bin/activate
~(my_py_proj)$ pip install --no-use-wheel numpy scipy
请参阅下一节“您不在sudoers”，下面是使用带有pip的--user安装方案将pip，setuptools，virtualenv或wheel的更新版本安装到您的个人配置文件中。您可以使用它来更新pip以供个人使用，如J.F. Sebastian indicated in his comment to another answer。注意：更新点时，-m实际上只在MS Windows上是必需的。
python -m pip install --user pip setuptools wheel virtualenv
较新版本的pip会自动缓存轮子，因此以下内容仅适用于旧版本的pip。由于您可能会多次安装这些，因此请考虑使用带有点的轮子来创建驾驶室。自从v13.0.0开始，车轮已包含在virtualenv中，因此如果您的virtualenv版本太旧，您可能需要先安装车轮。
~(my_py_proj)$ pip install wheel # only for virtualenv < v13.0.0
~(my_py_proj)$ pip wheel --no-use-wheel numpy scipy
这将在<cwd>/wheelhouse中创建二进制轮文件，使用-d指定其他目录。现在，如果您启动另一个virtualenv，并且您需要相同的软件包，您已经构建了它们，您可以使用pip install --find-links=<fullpath>/wheelhouse从您的驾驶室安装它们
阅读Python文档中的Installing Python Modules和Python Package Index主页上的Get Packages。还有pip，virtualenv和wheel。
如果您不在sudoers中，则未安装virtualenv。
使用虚拟环境的另一个选择，或者如果您使用的是没有root权限的Linux共享，那么使用--user或--home=<wherever-you-want> Python安装方案与Python的distutils将安装软件包到site.USERBASE的值或任何你想要的地方。较新版本的pip还具有--user选项。不要使用sudo！
pip install --user virtualenv
如果您的Linux版本的pip太旧，那么您可以使用--install-option传递设置选项，这对于为某些构建扩展的包(例如设置PREFIX)将自定义选项传递给某些setup.py脚本非常有用。您可能需要提取分发并使用distutils通过键入python setup install [options]来安装old-school方式的包。阅读一些install documentation和distutils文档可能会有所帮助。
Python足以将site.USERBASE添加到您的PYTHONPATH之前，所以这些更改只会影响您。 --home的热门地点是~/.local。有关确切的文件结构，请参阅Python module installation guide，特别是site-packages所在的位置。注意：如果您使用--home安装方案，则可能需要使用.bashrc，.bash_profile或shell中的export将其添加到PYTHONPATH环境变量中，以便在Python中提供本地化软件包。
将Continuum Anaconda Python用于数学，科学，数据或个人项目
如果您使用Python进行数学，科学或数据，那么IMO是一个非常好的选择是the Anaconda-Python Distribution或Anaconda，Inc。(以前称为Continuum Analytics)发布的更基本的miniconda distro。虽然任何人都可以从个人项目中使用Anaconda，the default installation includes over 500 math and science packages like NumPy, SciPy, Pandas, and Matplotlib，而miniconda只安装Anaconda-Python和conda环境管理器。 Anaconda仅能安装到您的个人资料，即：/home/<user>/并改变你的~/.bashrc或~/.bash_profile预先考虑到您的个人$PATH蟒蛇的路径建议您~/.bashrc采购conda.sh，它可以让你使用conda activate <env|default is base>启动蟒蛇 – 这只会影响你 – 你的系统路径不变。因此，您不需要root访问权限或sudo来使用Anaconda！如果您已经将Anaconda-Python，miniconda或conda添加到您的个人路径，那么您应该从~/.bashrc中删除PATH导出，并更新到new recommendation，这样您的系统Python将再次出现。
这有点类似于我在上一节中解释的--user选项，除了它作为一个整体而不仅仅是包应用于Python。因此，Anaconda完全独立于您的系统Python，它不会干扰您的系统Python，只有您可以使用或更改它。由于它安装了新版本的Python及其所有库，因此您需要至少200MB的空间，但它对于缓存和管理库非常聪明，这对于您可以使用Anaconda进行的一些很酷的事情非常重要。
Anaconda在一个在线存储库(以前称为binstar)中策划依赖项所需的Python二进制文件和库集合，并且它们还将用户包作为不同的”channels”托管。 Anaconda使用的软件包管理器conda默认安装Anaconda的软件包，但您可以使用-c选项发出不同的”channel”信号。
使用conda安装软件包就像pip一样：
$ conda install -c pvlib pvlib # install pvlib pkg from pvlib channel
但是conda可以做得更多！它还可以像virtualenv一样创建和管理虚拟环境。因此，由于Anaconda创建虚拟环境，pip包管理器可用于将包从PyPI安装到没有root或sudo的Anaconda环境中。不要将sudo与Anaconda一起使用！警告！虽然在Anaconda环境中混合pip和conda时要小心，但是你需要更仔细地管理包依赖性。在conda环境中pip的另一个选择是使用conda-forge channel，但最好在新的conda环境中使用conda-forge作为默认通道。作为最后的手段，如果您无法在PyPI上找到任何软件包，请考虑使用--no-deps，然后使用conda手动安装其余的依赖项。
如果您熟悉该工具，Anaconda在某些方面也与Ruby RVM类似。 Anaconda conda还允许您使用不同版本的Python创建虚拟环境。 EG：conda create -n py35sci python==3.5.2 numpy scipy matplotlib pandas statsmodels seaborn将在名为py35sci的新环境中使用Python-3.5创建科学/data-science堆栈。您可以使用conda切换环境。从conda-4.4.0开始，这与使用source venv/bin/activate的virtualenv不同，但在conda-4.4.0之前，conda命令与virtualenv相同，并且还使用了source：
# AFTER conda-4.4
~/Projects/myproj $ conda activate py35sci
# BEFORE conda-4.4
~/Projects/myproj $ source activate py35sci
但等等还有更多！ Anaconda还可以安装不同语言，例如Anaconda r频道的R for statistical programming。您甚至可以设置自己的频道来上传包分发built for conda。如上所述，conda-forge在conda-forge Anaconda channel上维护PyPI上许多软件包的自动构建。
Epilogue
根据您的个人需求和访问，有许多选项可以在Linux上维护您的Python项目。但是，如果有任何一件事我希望你从这个答案中拿走，你几乎不需要使用sudo来安装Python包。 sudo的使用对你来说应该是有点不对劲的气味。你被警告了。
祝你好运，编码愉快！
第三种解决办法
除了Novarchibald之外，为python项目创建虚拟环境并在其中安装依赖项通常是个好主意。这使您可以更好地控制依赖项及其版本。要设置虚拟环境，请输入：
virtualenv --no-site-packages --distribute my_python_project
然后，激活它：
cd my_python_project
source bin/activate
此时，使用pip安装的任何内容都将保留在此虚拟环境中。如果你想在全球安装一些东西，那么你应该首先退出virtualenv：
deactivate
您可以找到更多关于virtualenv here的内容。
第四种办法
除了Zetah’a的回答，从终端安装python-pip的命令是：
sudo apt-get install python-pip
参考资料