文章 专题 AI工具 学习 下载 问答 源码 最近更新
PHP
会员中心 讲师中心 微信公众号
首页 > 后端开发 > Python教程 > 正文

Windows下使Python2.x版本的解释器与3.x共存的方法

php中文网
发布： 2016-06-10 15:07:34
原创
1248人浏览过

python2 和 python3 是不兼容的，如果碰到无法升级到 python2 代码，或者同事中有坚守 python2 阵营的情况，就要考虑 python2 和 python3 在系统中共存的情况。

Mac OS X 和 Linux 不必考虑这个情况。因为这些类 Unix 操作系统在安装 Python3 的时候，会将其直接映射为 Python3 。同时安装 Python2 和 Python3 并不会有什么冲突。

这里只讨论 Windows 下的情况， 下面是我常用的方法。

1. 创建 D:\Python 文件夹；

2. 将 Python 2.7 安装到 D:\Python27，将 Python 3.4 安装到 D:\Python34 ，安装的时候注意 不要 把 Python 加入到 PATH 环境变量；

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

3. 创建 D:\Python\py2.bat ，内容如下：

D:\Python\27\python.exe %*
登录后复制

4. 创建 D:\Python\py3.bat ，内容如下：

D:\Python\34\python.exe %*
登录后复制

5. 将 D:\Python 加入环境变量 PATH 。

这样处理之后，就可以直接在命令行中敲入

py3 yourpythonfile.py arg1 arg2
登录后复制

来调用 Python3 了，Python2 也一样。

python速学教程(入门到精通)
python速学教程(入门到精通)

python怎么学习？python怎么入门？python在哪学？python怎么学才快？不用担心，这里为大家提供了python速学教程(入门到精通)，有需要的小伙伴保存下载就能学习啦！

下载
相关标签：
windows python
来源：php中文网
收藏 点赞
上一篇：用Python写飞机大战游戏之pygame入门(4):获取鼠标的位置及运动 下一篇：python实现将内容分行输出
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系admin@php.cn
最新问题
Python里struct模块 字节流打包解包struct的二进制处理 struct模块是Python中用于处理二进制数据的工具，主要功能是将基本数据类型打包为字节流或从字节流中解析出原始数据。1.它的核心功能包括pack和unpack函数，分别用于打包和解包数据；2.支持指定大小端格式（如>表示大端，
2025-06-09 18:45:04
377
Python代码打包发布 Python项目打包成可执行文件步骤 打包Python程序成可执行文件并不复杂，关键在于选对工具和注意细节。首先，PyInstaller是最常用、跨平台且操作简单的工具，基本命令为pyinstaller-Fmain.py；其次，更复杂的项目可选用cx_Freeze或Nuitka；接着，打包前需确保代码无误、依赖明确、资源完整，并建议使用虚拟环境；然后，使用--add-data参数添加外部资源，用-w隐藏控制台窗口，用-i设置图标；最后要注意杀毒软件误报、某些库的兼容性问题、平台限制以及源码可能被反编译的风险。按照步骤操作，大多数情况
2025-06-09 18:27:06
119
python中怎么安装pip python包管理工具安装指南 pip在Python3.4及以上版本中默认安装。如果未安装，可通过下载get-pip.py并运行pythonget-pip.py来安装。使用pip3避免版本混淆，建议使用镜像源并定期更新pip。
2025-06-09 17:57:01
902
Python反爬对抗 Python爬虫伪装技术大全 做爬虫时绕过反爬机制的关键在于伪装成正常用户。1.设置随机User-Agent模拟浏览器访问，使用fake_useragent库随机生成不同UA。2.使用代理IP避免IP封禁，维护代理池并定期检测可用性。3.控制请求频率并加入随机延迟，模拟人类行为降低风险。4.使用Selenium或Playwright模拟真实浏览器操作，配合无头模式和等待时间提升伪装效果。通过这些手段可在多数场景下稳定采集数据。
2025-06-09 17:54:01
385
Python高性能计算 Python代码加速优化技巧大全 Python能胜任高性能计算吗？答案是肯定的，只要方法得当。关键在于优化方式：1.尽量使用内置函数和标准库，例如列表推导式、map()、itertools等，它们内部用C实现，效率更高；2.用NumPy替代原生列表进行数值计算，其底层为C编写，速度显著提升，尤其适合大规模数据操作；3.使用Cython或Numba加速热点代码，如嵌套循环或数学计算，其中Numba通过装饰器即时编译提升性能；4.利用并发与并行技术，如multiprocessing用于CPU密集型任务，concurrent.futu
2025-06-09 17:33:01
654
Python中queue.Queue用法 队列Queue在多线程编程中的应用解析 在多线程中使用queue.Queue是因为其线程安全特性可避免数据竞争。1.queue.Queue内置锁机制，确保多线程访问安全；2.适用于生产者-消费者模型，自动处理任务调度；3.常用方法put()和get()支持阻塞与非阻塞操作；4.可选择LifoQueue（后进先出）或PriorityQueue（优先级队列）满足不同顺序需求；5.配合多线程使用时，多个消费者线程共享一个队列，并通过task_done()和join()控制任务流程；6.实际应用中应注意复用队列、控制容量、正确关闭线程，防止程
2025-06-09 17:21:04
547
Python里urllib.request 网络请求模块urllib的核心功能详解 Python中urllib.request的核心用途是发送网络请求并获取响应，其作为标准库适用于轻量级或受限环境。1.它可通过urlopen()发起GET请求，并支持设置超时；2.使用Request对象可自定义请求头、发送POST数据；3.可结合http.cookiejar处理Cookie以保持登录状态；4.支持默认重定向处理，也可通过HTTPRedirectHandler禁用；5.必须捕获URLError、HTTPError及socket.timeout等异常以确保稳定性。
2025-06-09 16:51:03
203
Python里multiprocessing 多进程编程multiprocessing的进程池 进程池是Python中用于并行执行任务的工具，核心是multiprocessing.Pool类。它能自动管理进程数量、任务分配和结果回收，适合CPU密集型任务。使用流程：1.导入Pool模块；2.定义要执行的函数；3.创建进程池并用map或apply_async提交任务。注意事项包括：1.进程数建议设为CPU核心数；2.map适用于统一任务，apply_async更灵活；3.map返回列表，apply_async需调用get()获取结果；4可用Value或Array共享状态，复杂需求用Manag
2025-06-09 16:39:04
335
Python里decimal模块 高精度小数decimal的财务计算优势 不能用float做财务计算的原因有：1.浮点数基于二进制表示，无法准确表达某些十进制小数；2.多次运算后误差会累积，导致结果不可控；3.不符合会计四舍五入规范，影响审计和报表。decimal模块通过以下方式解决这些问题：1.使用字符串初始化避免精度问题；2.支持设置全局或局部精度（默认28位）；3.提供多种舍入模式如ROUND_HALF_UP；4.更贴近人类十进制习惯。在实际财务系统中应用时，应遵循几点建议：1.始终用字符串创建Decimal对象；2.根据业务需求设置合理精度；3.统一舍入规则；
2025-06-09 16:30:05
264
Python数据分析实战指南 Python数据分析常用方法介绍 数据分析需先清洗数据，再通过探索性分析指导建模，最后用合适方法与可视化呈现结果。首先数据清洗包括处理缺失值、异常值、重复数据及格式转换，如用pandas.isna()检测缺失值，fillna()填充，箱线图识别异常值；其次探索性分析（EDA）通过直方图、散点图、describe()和相关系数矩阵了解数据分布与变量关系；接着根据业务目标选择分类（逻辑回归、随机森林）、回归（线性回归、XGBoost）、聚类（KMeans、DBSCAN）等方法；最后可视化使用Matplotlib、Seaborn或Pl
2025-06-09 15:54:01
261
相关专题
更多>
热门推荐
开源免费商场系统广告
热门教程
更多>
相关推荐
热门推荐
最新课程
最新下载
更多>
网站特效
网站源码
网站素材
前端模板
关于我们 免责申明 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网：公益在线php培训，帮助PHP学习者快速成长！
关注服务号 技术交流群
app下载
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送
PHP中文网APP
随时随地碎片化学习
PHP中文网抖音号
发现有趣的

Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号

  • PHP学习

  • 技术支持

  • 返回顶部