pythonはpython2とpython3の違いやパッケージのバージョン依存とかあっていろいろな環境を用意するためか、複数の環境をセットアップする方法が用意されている。
virtualenvとかpyenvとかpyenv-virtualenvがあって違いはよくわからないが、TensorFlowのセットアップにはvirtualenvを使った方法が書かれているのでデファクトスタンダードだと信じてvirtualenvを使うことに。
恐らくやっていることは主に環境ごとのディレクトリを作ってPATHを通し、そこにパッケージをインストールしているだけと思われる。
ただしvirtualenvではpython自体はホストのものを使うため、それ以外のバージョンに変えることは出来ない模様。
pyenv-virtualenvを使うとpythonのバージョンも好きなものがインストールできるっぽいが未確認。
pip install virtualenv
virtualenv ~/myenv_python3 --python=/usr/bin/python3.5
source ~/myenv_python3/bin/activate
これでpython3.5を標準で使う環境が用意され、virtualenv環境に入った状態になる。
あとはpip installで好きなモジュールをい
あとはpipを使って好きなものをインストール。
pip install python-fire==0.1.0
virtualenv環境を抜けるなら以下を実行。
deactivate
再度virtualenv環境にしたいならsource myenv_python3/bin/activateすればOK。
python2環境を用意するなら以下。
virtualenv ~/myenv_python2 --python=/usr/bin/python2.7