查看Python版本的完整命令与技巧

想知道Linux系统中Python版本？本文为你提供了一套完整的命令和技巧，助你轻松识别和管理Python版本。从最常用的 `python3 --version` 和 `python --version` 命令快速获取版本号，到利用 `which` 和 `readlink -f` 命令查看Python解释器的实际安装路径，再到使用 `python3 -c` 命令深入了解Python的模块搜索路径和编译信息，我们为你详细解读。此外，本文还介绍了如何在虚拟环境中确认Python版本，以及虚拟环境与系统Python的区别，确保开发环境清晰可控，告别依赖冲突，让你的Python项目开发更加高效！

要查看Linux系统中的Python版本，最直接的方法是使用命令行工具查询。1. 使用 python3 --version 或 python --version 命令可快速获取当前默认Python解释器的版本号，前者专门针对Python 3，后者可能指向Python 2或Python 3，具体取决于系统配置。2. 为明确区分不同版本，推荐使用 python3 --version 和 python2 --version 以避免混淆。3. 通过 which python3 或 which python 可查看命令对应的可执行文件路径，结合 readlink -f $(which python3) 能解析出实际指向的Python二进制文件完整路径，如 /usr/bin/python3.9。4. 使用 python3 -c "import sys; print(sys.executable)" 可输出当前Python解释器的绝对路径，python3 -c "import sys; print(sys.version)" 提供包含编译信息的详细版本字符串，而 python3 -c "import sys; print(sys.path)" 显示模块搜索路径，有助于排查导入错误。5. 查看 pip3 --version 或 pip --version 可确认pip工具关联的Python版本及其自身版本，确保包管理环境正确。6. 在虚拟环境中，通过 python3 -m venv 创建环境，source env_name/bin/activate 激活后，python --version 显示的是该虚拟环境所绑定的Python版本，which python 显示其路径位于虚拟环境目录内，与系统Python隔离，实现项目依赖独立管理，退出使用 deactivate 命令即可恢复系统默认环境。这些方法共同构成了在Linux中识别和管理Python版本的完整方案，以确保开发环境清晰可控。

想知道你的Linux系统里到底跑的是哪个Python版本？其实很简单，最直接的方式就是在终端里敲入 python3 --version 或者 python --version。通常，这就能迅速告诉你当前默认或指定Python解释器的版本号。

解决方案

在Linux终端查看Python版本，我们通常会用到以下几个命令，它们各有侧重：

首先，最常用也最直接的就是： python3 --version 这个命令会显示你的系统默认或通过环境变量指向的Python 3解释器的版本。如果你的系统里装了Python 3，这通常是你想知道的那个。

如果你想看Python 2的版本（虽然现在越来越少用，但有些老项目或系统工具可能还在依赖它）： python --version 或者更明确地： python2 --versionpython 这个命令在不同系统和配置下，可能指向Python 2也可能指向Python 3。所以，养成 python3 --version 和 python2 --version 的习惯会更清晰。

如果你的系统里只装了一个Python版本，或者 python 命令恰好指向你想要的那个，那么 python --version 也会给出结果。但考虑到现在多版本共存是常态，直接指定 python3 或 python2 才是稳妥的做法。

有时候，你可能想知道这个Python解释器具体安装在哪里，或者它是个软链接指向了哪个真实路径。这时候，可以配合 which 命令来用： which python3which python 这会告诉你 python3 或 python 这个命令实际执行的是哪个路径下的可执行文件，比如 /usr/bin/python3。

为什么我的Linux系统里总是有好几个Python？如何区分它们？

这几乎是每个Linux用户都会遇到的“甜蜜的烦恼”。我的经验是，你的Linux发行版自带的Python（通常是Python 2，或者一个特定版本的Python 3）是为了系统内部工具和脚本运行的，它们对Python的版本有严格要求，你动了它可能导致系统不稳定。而你自己为了开发项目安装的Python，比如通过 apt、yum、pyenv 甚至源码编译的，则是为了满足你的开发需求。

区分它们的关键在于理解 python、python2、python3 这些命令实际上是软链接（symbolic links），它们指向了系统中不同路径下的真实Python可执行文件。

• python：这个命令是最模糊的，它可能指向 /usr/bin/python2，也可能指向 /usr/bin/python3，或者在一些发行版中，它甚至可能不存在。它的指向取决于你的系统配置和发行版的约定。
• python2：通常明确指向系统中的Python 2解释器，比如 /usr/bin/python2.7。
• python3：通常明确指向系统中的Python 3解释器，比如 /usr/bin/python3.8 或 /usr/bin/python3.9。

要查看这些软链接的真实指向，你可以使用 readlink -f 命令。例如： readlink -f $(which python3) 这会解析出 python3 实际指向的那个二进制文件的完整路径，比如 /usr/bin/python3.9。了解这个，你就能明白你的系统当前在用哪个具体的Python版本了。

多版本共存是常态，但别担心，只要你清楚你在用哪个，以及你的项目需要哪个，就没问题。

除了直接查询版本号，我还能用哪些命令了解Python的更多信息？

仅仅知道版本号有时是不够的，尤其当你遇到模块导入问题或者环境配置困惑时。深入了解Python解释器的行为，可以帮你更快定位问题。

一个非常实用的技巧是利用Python自身的 sys 模块。你可以在终端直接执行Python代码片段来获取更多信息：

要查看当前Python解释器的完整路径（包括它自己）： python3 -c "import sys; print(sys.executable)" 这会告诉你当前 python3 命令实际执行的是哪个文件，这在虚拟环境或多版本管理时尤其有用。

获取更详细的版本字符串，包括编译信息等： python3 -c "import sys; print(sys.version)" 这个输出会比 --version 更详细，比如会包含GCC版本、编译日期等信息。

了解Python查找模块的路径（sys.path）： python3 -c "import sys; print(sys.path)"sys.path 是一个列表，包含了Python解释器在导入模块时会去查找的目录。如果你的程序找不到某个模块，很可能就是 sys.path 里没有包含那个模块所在的路径。理解这个对调试 ModuleNotFoundError 很有帮助。

另外，别忘了 pip 这个重要的工具。它通常与特定的Python版本绑定。查看 pip 的版本以及它关联的Python解释器版本： pip3 --versionpip --version 这会告诉你 pip 是哪个Python版本安装的，以及 pip 自身的版本。这对于管理特定Python环境下的包非常关键。

在虚拟环境中如何确认Python版本，这和系统Python有什么不同？

虚拟环境（Virtual Environment）是Python开发中一个非常棒的实践，我个人认为它几乎是必备的。它的核心思想是为每个项目创建一个独立的、隔离的Python运行环境，这样不同项目的依赖就不会互相冲突。

当你激活一个虚拟环境后，你会发现 python 命令的行为会发生变化，它不再指向系统的Python，而是指向虚拟环境内部的Python解释器。

操作步骤：

1. 创建虚拟环境：python3 -m venv my_project_env 这会在当前目录下创建一个名为 my_project_env 的虚拟环境文件夹。

2. 激活虚拟环境：source my_project_env/bin/activate 激活后，你的终端提示符通常会显示虚拟环境的名称，比如 (my_project_env)。

3. 在虚拟环境中查看Python版本： 现在，你再运行： python --version 或者 python3 --version 你会发现，它显示的是创建这个虚拟环境时所用的Python版本。这个版本可能和你系统全局的 python3 --version 显示的不一样。

4. 查看虚拟环境中的Python路径：which python 你会看到路径指向了虚拟环境内部，比如 ~/my_project/my_project_env/bin/python。这和系统全局的 /usr/bin/python3 是完全不同的。

与系统Python的不同：

最大的不同在于隔离性。虚拟环境中的Python解释器、安装的库和脚本都只存在于这个虚拟环境内部。你在这个虚拟环境中安装的任何包，都不会影响到系统全局的Python，也不会影响到其他项目的虚拟环境。这就像你在一个独立的沙盒里玩耍，所有的玩具都只在这个沙盒里，不会跑到外面去。

当你完成项目或切换到另一个项目时，只需使用 deactivate 命令就可以退出当前虚拟环境，终端的 python 命令又会恢复指向系统全局的Python。这种机制极大地简化了Python项目的依赖管理，避免了“依赖地狱”的发生。

今天带大家了解了的相关知识，希望对你有所帮助；关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍，欢迎大家关注golang学习网公众号，一起学习编程~