linux服务器安装python环境配置

linux服务器安装python环境配置

• 服务器跳板机
• 服务器配置
• root用户为用户添加权限
• 其他工具

服务器跳板机

跳板机是一个可以从公共网络访问的服务器，它允许用户通过 SSH 连接进入私有网络中的其他服务器。如上图所示通过跳板机可以连接上7个私有的服务器

当你连接到跳板机时，你可以使用 SSH 隧道或代理来访问私有网络中的其他服务器。当你使用 SSH 隧道或代理时，你实际上是将本地端口转发到远程服务器上的某个端口，以便在本地计算机上访问远程服务器。

服务器配置

配置anaconda环境

1. 下载Anaconda安装器：首先，你需要从Anaconda的官方网站（https://repo.anaconda.com/archive/）上下载合适的Anaconda安装器。你可以选择Python 3.x的版本。使用wget命令可以在服务器上直接下载：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

请注意，上述链接可能已经过时，你应该从Anaconda官方网站上获取最新的下载链接。

1. 运行Anaconda安装器：下载完成后，你可以运行安装脚本

bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

然后，按照提示进行操作。

当看到有more，继续按Enter，直到出现please answer ‘yes’ or ‘no’

当提示你是否接受许可协议时，输入’yes’。然后，它会提示你选择安装位置，你可以接受默认位置，或者输入新的位置。

这里默认文件目录在root，但是不建议将文件保存在root目录下。建议在root目录下创建一个新的文件夹，并将文件保存在该文件夹中。这样可以减少潜在的安全风险和系统文件被修改的风险。同时，对于一些需要权限管理的文件，建议将其保存在普通用户的家目录下，以免出现权限问题。

继续回车

1. 初始化Anaconda：安装完成后，安装器会询问你是否想要运行conda init来初始化Anaconda3。如果你同意，那么Anaconda会被添加到你的shell脚本（例如.bashrc或.bash_profile）中，这样每次新的shell会话都会设置好Anaconda环境

继续

这个vs编译器环境可以不用装

1. 激活安装：安装器完成后，你需要关闭并重新打开你的shell窗口，或者你可以运行以下命令来激活安装：

source ~/.bashrc

或

source ~/.bash_profile

1. 测试安装：要确认Anaconda已经被正确安装，你可以运行：

conda list

如果安装成功，这将显示一个已经安装的包列表。之后，你就可以开始使用conda命令来创建新的环境，安装包，等等。

安装其他python版本

如果你已经在你的服务器上安装了Anaconda，那么你已经有了一个包含Python和许多常用科学计算库的环境。

Anaconda默认安装了Python和一些常用的Python库，如Numpy、Pandas、Scipy和Matplotlib等，因此你无需再单独安装Python环境。

Anaconda的一个重要特性是conda环境。你可以使用conda创建新的环境，每个环境可以有不同版本的Python和不同的库。这对于管理多个项目和避免库版本之间的冲突非常有用。

下面是如何使用conda创建一个新的环境

conda create --name myenv

这将创建一个名为myenv的新环境。你可以用任何你喜欢的名字替换myenv。然后，你可以使用下面的命令激活这个环境

conda activate myenv

现在，你处于新的环境中，可以安装需要的库。例如，如果你需要安装tensorflow，你可以这样做：

conda install tensorflow

如果你需要使用不同版本的Python，你可以在创建环境时指定Python版本，如：

conda create --name myenv python=3.6

这样，你就创建了一个带有Python 3.6版本的新环境。当你完成工作并想要离开环境时，你可以使用下面的命令：

conda deactivate

卸载anaconda

1. 首先，你需要打开你的终端。
2. 然后，要删除整个Anaconda目录，你可以使用rm -rf命令。默认的Anaconda目录通常在你的主目录中，名为anaconda3或者anaconda2，取决于你安装的是Python 3的版本还是Python 2的版本。所以命令应该是

rm -rf ~/anaconda3

或

rm -rf ~/anaconda2

请注意，rm -rf命令会无提示地删除目录和其中的所有文件，所以请确保路径是正确的。

1. 最后，你需要从.bashrc或.bash_profile文件中删除Anaconda脚本路径。打开这个文件：

nano ~/.bashrc

或

nano ~/.bash_profile

然后找到这行

# added by Anaconda3 4.4.0 installer
export PATH='/home/username/anaconda3/bin:$PATH'

删除或注释这些行，然后保存并关闭文件。

1. 你可能还需要删除一些隐藏的Anaconda文件和文件夹，这些通常在你的主目录中：

rm -rf ~/.conda
rm -rf ~/.continuum

1. 最后，为了让这些改变生效，你需要重新加载你的shell。在你的终端中运行：

source ~/.bashrc

或

source ~/.bash_profile

root用户为用户添加权限

在Linux中，root用户（也称为超级用户）具有系统的完全控制权，可以为其他用户分配和修改权限。您可以使用以下方法为其他用户分配权限：

1. 使用useradd或adduser命令添加新用户：

sudo useradd -m newuser
sudo passwd newuser

这将创建一个新用户newuser并设置其密码。

1. 使用usermod命令修改现有用户的组：

sudo usermod -aG groupname username

将username添加到groupname组中。例如，要将用户newuser添加到sudo组，您可以运行：

sudo usermod -aG sudo newuser

这将允许newuser执行sudo命令并获得临时的root权限。

1. 使用chmod命令修改文件或目录的权限：

sudo chmod permissiosn filepath

这将更改filepath上的权限。例如，您可以运行以下命令以允许用户组在文件上具有读/写权限：

sudo chmod 664 filename

1. 使用chown和chgrp命令更改文件或目录的所有者和组：

sudo chown newowner filepath
sudo chgrp newgroup filepath

这将更改filepath的所有者为newowner，并更改其组为newgroup。

请确保在分配权限时谨慎行事，因为错误地分配权限可能会影响系统的安全性和稳定性。在进行更改之前，始终确保了解所做的更改以及它们如何影响系统。

其他工具

以下是一些常用的实用工具，可以帮助您在Linux服务器上进行Python编程和深度学习训练、推理等方面提供便捷：

• Anaconda：Anaconda是一个Python发行版，包含了大量的科学计算和深度学习库，可以方便地进行Python环境管理和包管理。
• Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一个交互式的笔记本，支持多种编程语言，包括Python。它可以帮助您在浏览器中创建和共享文档，包括代码、方程、可视化和叙述性文本等。
• TensorFlow：TensorFlow是一个开源的深度学习框架，可以帮助您在Linux服务器上进行深度学习训练和推理。
• PyTorch：PyTorch是一个开源的深度学习框架，可以帮助您在Linux服务器上进行深度学习训练和推理。
• Keras：Keras是一个高级神经网络API，可以帮助您在Linux服务器上进行深度学习训练和推理。
• Git：Git是一个分布式版本控制系统，可以帮助您在Linux服务器上进行代码管理和协作。
• Vim：Vim是一个强大的文本编辑器，可以帮助您在Linux服务器上进行代码编写和编辑。
• Tmux：Tmux是一个终端复用器，可以帮助您在Linux服务器上同时运行多个终端会话，并且可以在不同会话之间切换。
• Htop：Htop是一个交互式的系统监视器，可以帮助您在Linux服务器上监视系统资源使用情况。
• Docker：Docker是一个开源的容器化平台，可以帮助您在Linux服务器上轻松部署和管理应用程序。

Jupyter Noetbook，tmux，Docker，TensorFlow

Jupyter Noetbook

1. 打开终端并激活您的Anaconda环境。
2. 运行以下命令以安装Jupyter Notebook：

conda install jupyter notebook

1. 安装完成后，运行以下命令启动Jupyter Notebook：

jupyter notebook

1. 在浏览器中输入URL http://localhost:8888/，即可打开Jupyter Notebook的主界面。
2. 在主界面中，您可以创建新的Notebook，并开始编写Python代码。
   注意：如果您的服务器上有多个Python环境，请确保在安装Jupyter Notebook时选择正确的环境。例如，如果您要使用Python 3.x，则应该激活相应的环境并使用以下命令安装Jupyter Notebook：

conda install -n myenv jupyter notebook

其中，myenv是您要使用的环境名称。

tmux

在 Linux 系统上安装 tmux 可以使用不同的包管理器，具体取决于你的 Linux 发行版。以下是一些常见发行版的安装方法：

1. Ubuntu/Debian：在 Ubuntu 或 Debian 系统上，你可以使用 apt 包管理器来安装 tmux：

sudo apt-get update 
sudo apt-get install tmux

1. CentOS/RHEL/Fedora：在 CentOS、RHEL 或 Fedora 系统上，你可以使用 yum 或 dnf 包管理器来安装 tmux：

sudo yum install tmux  # For CentOS/RHEL 
sudo dnf install tmux  # For Fedora

1. Arch Linux：在 Arch Linux 或基于 Arch 的系统上，你可以使用 pacman 包管理器来安装 tmux：

sudo pacman -Syu tmux

安装完成后，你可以通过输入 tmux 在终端中启动 tmux。你也可以使用 man tmux 查看 tmux 的手册页，了解如何使用 tmux。