在Ubuntu 18中调出Python的方法包括：在终端中输入命令“python3”、使用Anaconda、通过Python虚拟环境。 其中，通过在终端中输入命令“python3”是最直接且常用的方法。
在Ubuntu 18中，Python 3 通常预装在系统中，因此你只需打开终端并输入“python3”命令即可启动Python解释器。终端会显示Python的版本信息和一个交互式提示符 (>>>)，你可以在这里直接输入Python代码并进行测试和调试。此外，你还可以使用Anaconda来管理和运行Python环境，尤其适合需要管理多个Python版本和包的用户。创建和激活Python虚拟环境也有助于在不同项目之间隔离依赖项。
以下是更加详细的介绍和其他相关方法的说明。
一、在终端中输入命令“python3”
1、检查Python版本
在Ubuntu 18中，Python 3 通常已经预装，但你可以通过以下命令来确认是否已经安装：
python3 --version
如果看到类似于 Python 3.x.x 的输出，则表示Python 3 已经安装。
2、启动Python解释器
要启动Python解释器，只需在终端中输入以下命令：
python3
你会看到类似如下的输出：
Python 3.x.x (default, Jun 18 2020, 12:28:58)
[GCC 7.5.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
这表示你已经进入了Python交互式环境，可以开始输入Python代码。
3、退出Python解释器
要退出Python解释器，可以使用以下命令：
exit()
或者按下 Ctrl+D。
二、使用Anaconda
1、安装Anaconda
Anaconda是一个开源的Python发行版，包含了很多有用的包和工具。你可以从Anaconda官方网站下载Anaconda的安装脚本，并按照以下步骤进行安装：
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
按照提示完成安装过程。
2、启动Anaconda环境
安装完成后，你可以通过以下命令创建一个新的Anaconda环境：
conda create --name myenv python=3.8
激活新环境：
conda activate myenv
在激活的环境中，输入python命令即可启动Python解释器。
3、管理Python包
通过Anaconda，可以方便地安装和管理Python包。例如，安装NumPy包：
conda install numpy
三、通过Python虚拟环境
1、创建虚拟环境
使用 venv 模块来创建虚拟环境。首先，确保你安装了 python3-venv 包：
sudo apt-get install python3-venv
创建一个新的虚拟环境：
python3 -m venv myenv
2、激活虚拟环境
激活虚拟环境：
source myenv/bin/activate
在激活的虚拟环境中，输入python命令即可启动Python解释器。
3、退出虚拟环境
要退出虚拟环境，只需输入以下命令：
deactivate
四、使用脚本文件
1、编写Python脚本
你可以将Python代码写入一个文件，然后通过终端运行该文件。例如，创建一个名为 hello.py 的文件，并写入以下代码：
print("Hello, World!")
2、运行Python脚本
在终端中，使用以下命令运行Python脚本：
python3 hello.py
你会看到输出 Hello, World!。
五、使用Jupyter Notebook
1、安装Jupyter Notebook
Jupyter Notebook是一个交互式的Python开发环境，非常适合数据科学和机器学习。你可以通过以下命令安装Jupyter Notebook：
pip install jupyter
2、启动Jupyter Notebook
安装完成后，使用以下命令启动Jupyter Notebook：
jupyter notebook
浏览器会自动打开一个Jupyter Notebook界面，你可以在这里创建和运行Python代码单元。
3、使用Jupyter Notebook
在Jupyter Notebook中，你可以创建一个新的Notebook，并在其中输入和运行Python代码。Notebook中的代码单元可以交互执行，非常适合数据分析和可视化。
六、使用集成开发环境（IDE）
1、安装VSCode
Visual Studio Code（VSCode）是一个流行的代码编辑器，支持多种编程语言，包括Python。你可以从VSCode官方网站下载并安装VSCode。
2、安装Python扩展
在VSCode中，安装Python扩展以获得更好的Python开发体验。打开扩展市场，搜索并安装 Python 扩展。
3、配置Python解释器
在VSCode中配置Python解释器。按下 Ctrl+Shift+P，输入 Python: Select Interpreter，选择合适的Python解释器。
4、编写和运行Python代码
在VSCode中，你可以创建Python文件，编写代码，并直接在编辑器中运行和调试代码。VSCode提供了强大的调试功能和集成的终端，极大地提升了开发效率。
七、使用PyCharm
1、安装PyCharm
PyCharm是一个专业的Python集成开发环境，适用于大型项目和专业开发。你可以从JetBrains官方网站下载并安装PyCharm。
2、配置项目
在PyCharm中创建一个新的Python项目。PyCharm会自动检测系统中的Python解释器，你可以选择合适的解释器来配置项目。
3、编写和运行Python代码
在PyCharm中编写和运行Python代码。PyCharm提供了丰富的代码补全、调试和测试功能，非常适合大型项目的开发。
八、使用在线Python编译器
1、选择在线编译器
如果你不想在本地安装Python环境，可以使用在线Python编译器。例如，Repl.it和Google Colab都是非常流行的在线Python编译器。
2、编写和运行代码
在在线编译器中编写和运行Python代码。这些编译器提供了方便的界面和丰富的功能，非常适合快速测试和分享代码。
九、使用Docker
1、安装Docker
Docker是一个开源的容器化平台，可以帮助你在隔离的环境中运行应用程序。你可以从Docker官方网站下载并安装Docker。
2、创建Python容器
创建一个Python容器来运行Python代码。首先，拉取Python镜像：
docker pull python:3.8
运行Python容器：
docker run -it python:3.8
在容器中，你可以像在本地终端一样运行Python代码。
3、管理容器
Docker提供了丰富的命令和工具来管理容器和镜像。你可以使用Docker来创建、启动、停止和删除容器，非常适合需要隔离环境的开发和测试。
十、使用远程服务器
1、连接远程服务器
如果你有远程服务器，可以通过SSH连接到服务器。例如：
ssh username@remote_server_ip
2、运行Python代码
在远程服务器上运行Python代码。你可以在远程服务器上安装Python和相关的开发工具，编写和运行Python代码。
3、同步代码
使用版本控制工具（如Git）来同步本地和远程服务器上的代码。这样可以方便地在本地和远程环境中开发和测试代码。
通过以上多种方法，你可以在Ubuntu 18中方便地调出和运行Python。无论你是初学者还是专业开发者，都可以根据自己的需求选择合适的方法来管理和运行Python代码。
相关问答FAQs：
如何在Ubuntu 18上安装Python？
在Ubuntu 18上，Python通常预装在系统中，但如果需要安装特定版本，可以通过终端使用以下命令：sudo apt update 更新软件包列表，然后使用 sudo apt install python3 安装Python 3。如果需要安装Python 2，可以使用 sudo apt install python。安装完成后，可以通过输入 python3 --version 或 python --version 来验证安装是否成功。
如何在Ubuntu 18中使用Python进行编程？
在Ubuntu 18中，使用Python编程非常简单。可以通过终端输入 python3 进入Python交互式命令行，或者使用文本编辑器（如Vim、Nano或VS Code）编写Python脚本并保存为 .py 文件。执行脚本只需在终端中输入 python3 script_name.py 即可运行。为了提高编程效率，可以考虑安装集成开发环境（IDE）如PyCharm或Jupyter Notebook。
如何在Ubuntu 18中管理Python库？
在Ubuntu 18中，可以使用pip来管理Python库。首先确保已安装pip，可以通过运行 sudo apt install python3-pip 命令进行安装。安装完成后，使用 pip3 install package_name 命令来安装所需的库。如果需要查看已安装的库，可以使用 pip3 list 命令。此外，通过 pip3 uninstall package_name 可以轻松卸载不再需要的库。
