MacM1安装Python的注意事项
一分耕耘,一分收获!既然都打开这篇《Mac M1 安装 Python 的注意事项》,就坚持看下去,学下去吧!本文主要会给大家讲到等等知识点,如果大家对本文有好的建议或者看到有不足之处,非常欢迎大家积极提出!在后续文章我会继续更新文章相关的内容,希望对大家都有所帮助!
在Mac M1芯片上安装Python需确保使用原生ARM64架构以获得最佳性能,避免通过Rosetta 2运行的x86_64版本以防依赖冲突和性能损失;2. 推荐使用pyenv + Homebrew或Miniforge进行安装,前者适合通用开发并可灵活管理多版本Python,后者专为数据科学优化且支持PyTorch、TensorFlow等库的原生ARM64安装;3. 避免使用官方Anaconda图形安装包,因其常默认创建x86_64环境导致兼容问题;4. 正确配置环境变量,确保Homebrew安装路径/opt/homebrew/bin位于PATH最前,编辑~/.zshrc文件并执行source ~/.zshrc生效;5. 无论采用何种方式,均应为项目创建独立虚拟环境(如pyenv virtualenv、conda create或python -m venv),并确认所用Python来自正确路径,以实现依赖隔离与环境一致性。

在Mac M1芯片上安装Python,核心是确保所有组件都运行在原生的ARM64架构下,以获得最佳性能。直接使用x86_64(通过Rosetta 2转译)的环境虽然能用,但可能导致依赖冲突和性能下降。关键点在于使用正确的工具链并明确指定架构。
选择合适的安装管理器
避免依赖系统自带或x86_64版本的Python,应使用专为Apple Silicon设计的包管理器来安装原生ARM64版本的Python。
- 推荐 pyenv + Homebrew: 这是最灵活且推荐的方式。先用Homebrew安装pyenv,再用pyenv安装指定版本的Python,可以轻松管理多个Python版本,且默认会获取ARM64原生版本。
- 推荐 Miniforge / Miniconda: 如果你主要进行数据科学、机器学习开发,Miniforge是更好的选择。它是Conda的轻量版,专为M1芯片优化,能完美处理如PyTorch、TensorFlow等复杂库的ARM64原生安装。
- 不推荐 Anaconda 图形安装包: 官方Anaconda的图形安装包有时会默认创建x86_64的base环境,容易导致后续安装的库都是转译版,引发兼容性问题。如果要用Conda,优先选择Miniforge。
配置正确的环境变量
M1芯片的Homebrew默认安装在/opt/homebrew路径下,而不是Intel Mac的/usr/local。必须确保你的Shell配置文件(如.zshrc)将此路径正确添加到PATH环境变量的最前面,否则系统可能会找到旧的或错误的Python版本。
- 安装完Homebrew后,检查brew -v的输出,确认路径是/opt/homebrew。
- 编辑~/.zshrc文件,确保包含export PATH="/opt/homebrew/bin:$PATH"这一行。
- 执行source ~/.zshrc使更改生效。
使用虚拟环境隔离项目
无论采用哪种方式安装了主Python,为每个项目创建独立的虚拟环境是最佳实践,可以防止不同项目的依赖相互干扰。
- 如果使用pyenv,可以用pyenv virtualenv 3.11.0 myproject创建一个基于Python 3.11.0的虚拟环境。
- 如果使用Conda/Miniforge,用conda create -n myproject python=3.11创建环境,并用conda activate myproject激活。
- 即使使用python3 -m venv myenv,也要确保你激活的Python是来自/opt/homebrew或miniforge3目录下的,而非系统或其他位置的。
到这里,我们也就讲完了《MacM1安装Python的注意事项》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于Python,Mac M1的知识点!
字由网在线登录入口及官网地址
- 上一篇
- 字由网在线登录入口及官网地址
- 下一篇
- vivo浏览器护眼模式开启方法
-
- 文章 · python教程 | 4天前 | [] · []
- Python 写一个文件夹清理小工具:按体积、天数和白名单安全删除临时文件
- 428浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 5天前 |
- Python requests 没设超时:一次任务队列卡住的排查和修复
- 435浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 2星期前 | logging · Python教程 · 后端开发 · 日志排查 · Python logging 日志重复 propagate addHandler basicConfig
- Python logging 日志重复打印排查:为什么一条记录输出了两遍
- 324浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- ljg-skills
- ljg-skills 是李继刚开源的 AI 技能与提示词集合,面向大模型使用者整理了一批可复用的 prompt、角色设定和任务技能模板,适合用于学习提示词设计、搭建个人 AI 工作流和沉淀团队常用智能体能力。
- 4432次使用
-
- MELO音乐
- MELO音乐是一站式AI视频与音乐制作助手,对标suno, udio的高品质体验。提供伴奏生成、原创写词、无损导出、哼唱识曲、混音变声等全套音频与短视频编辑工具。无论是流行Kpop、电音说唱、民谣古风、摇滚儿歌还是商用轻音乐,MELO为你免费谱曲,轻松做同款!
- 4079次使用
-
- UniScribe
- UniScribe 是一款 AI 音视频转文字与内容整理工具,支持上传音频、视频文件或粘贴 YouTube 链接,自动生成转写文本、摘要、思维导图和关键问题,并支持多格式导出,适合会议记录、课程学习、访谈整理和内容创作复盘。
- 4069次使用
-
- 剧云
- 剧云是专业中文剧本创作平台,安全稳定运行十余年,集成AI编剧、剧本医生审核、人物小传、剧情关系图、大纲编写、多人协作、Word导入导出、版权管控功能,数据安全防护,轻松高效创作剧本。
- 4253次使用
-
- 万象有声
- 万象有声,一个专为有声创作者打造的新一代智能有声内容创作平台。平台提供专业的智能拆章、智能画本编辑、AI配音、AI生成音效、后期制作、智能对轨、智能审听等有声创作全流程工具,可以帮助创作者高效、低成本创作出引人入胜的有声作品。立即体验,让有声书制作更简单!
- 4224次使用
-
- Python监控网页状态:requests异常处理实战
- 2026-05-29 501浏览
-
- TensorFlow模型部署为API的TF Serving方法
- 2026-05-26 501浏览
-
- Python字符串编码转换:encode与decode详解
- 2026-05-16 501浏览
-
- TensorFlow裁剪无用算子方法详解
- 2026-05-15 501浏览
-
- httpx 如何设置代理认证(Proxy-Authorization)
- 2026-05-05 501浏览

