为什么我在使用Python和pip时不能不使用sudo做某些事情？

Question

我在用pip的时候，通常需要加上sudo才行。我经常看到别人用pip的时候不加sudo，那我是不是哪里做错了？

我听说用sudo来安装pip包是不太推荐的。我知道用virtualenv可以不加sudo来用pip，但要先安装virtualenv的时候又得用sudo。

当我试着不加sudo来安装pip的时候，出现了：

PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pip'

当我尝试用pip3 install flask来安装flask的时候：

PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/werkzeug'

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Answer 1

原因是你的普通用户没有权限去修改系统目录。就像下面这条信息所说的：

PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pip'

这里有一些你需要知道的要点：

你的系统上已经安装了python，如果想要修改系统的python，你必须使用sudo命令或者以root用户身份登录。

你可以在自己的家目录里安装python库，而不需要使用sudo，但只有你自己（而不是系统上的其他用户）能使用这些库。可以用 pip install --user package-name 这个命令来安装，就像gongzhitaao提到的那样。

你还可以在你选择的目录中创建独立的python安装，就像The Laughing Man提到的。这种方式叫做virtualenv，我认为这是最推荐的工作方式。

Answer 2

sudo 是在 Unix/Linux 系统中用来以其他用户的身份执行任务的工具，这样你就可以使用他们的权限，比如写入某些目录的能力。当你没有指定要模拟的用户时，比如在运行

sudo pip install flask

时，你实际上是在以系统管理员的身份运行命令，这个身份在很多环境中被称为 root。系统会要求你输入管理员密码（如果你给自己的用户设置了管理员权限，那么这个密码就是你的），然后指定的命令就会以那个用户的身份运行，这意味着它几乎可以访问系统中的所有文件和目录（当然也有一些例外，但大多数情况下不太重要）。这就意味着在使用 sudo 时你需要格外小心，因为一个小小的错误，比如多按了一个空格，就可能会造成很大的麻烦：比如

sudo rm -rf /usr/local/lib/python3.4/dist-packages/numpy*

和

sudo rm -rf /usr /local/lib/python3.4/dist-packages/numpy*

之间的空格你看到了吗？你刚刚开始删除整个 /usr 文件夹，而这个文件夹里包含了系统中大量重要的文件和程序。希望你有备份！不过，这并不是说你要对 sudo 感到恐惧，但你确实需要对它保持应有的尊重。

Python 的安装通常是系统级别的（是的，我知道也有例外），这意味着你需要使用 sudo 来修改它们，比如在用 pip 安装第三方模块时。如果你运行

ls -l /usr/local/lib/python3.4 

你会看到类似于

drwxrwsr-x 125 root 4096 Nov  3 00:40 dist-packages

的信息，显示你尝试安装的目录是属于 root 的，所以需要使用 sudo。

现在，有几种方法可以解决这个问题。如果你觉得没问题，并且不介意修改系统的全局包，可以继续使用 sudo 和 pip（实际上，如果你在开始时看到关于你主目录权限的黄色小消息，你可能需要使用 sudo -H ...）。所有的模块会被安装到 /usr/local/lib/python3.4/dist-packages，并且对系统上的所有用户可用。

第二个选择是使用 pip 的 --user 选项，这样会在你的主目录（~）中创建一个 lib/python3.4/site-packages 的结构，并把安装的模块存放在那里，同时脚本会放在 ~/bin 中（你应该把它添加到你的 $PATH 中）。这个方法的好处是你不需要使用 sudo，这样就不会意外覆盖系统依赖的模块，因为其他程序可能需要特定版本才能运行。缺点是安装的模块只对你自己可用，所以如果比如说你的网络服务器试图以自己的身份运行 Flask，却无法读取源文件，可能会遇到问题。不过，这些问题通过稍微修改配置文件就能解决。这是我推荐大多数用户的解决方案。

第三个选择是使用像 virtualenv 这样的虚拟环境。这会在你选择的位置创建一个自定义的 Python 安装，拥有一个独立的 python 可执行文件和 site-packages 结构（你可以选择是否链接到系统的 dist-packages 仓库）。你可以直接在虚拟环境中 pip install 包，并根据需要创建多个环境，每个环境可以有不同版本的依赖，这样你就可以更全面地测试你的程序。你可以随时开启和关闭虚拟环境，比如你可以在终端的不同标签页中同时运行几个，进行并行测试。这是我推荐的第二个选择，因为激活和使用这些环境需要稍微多一点工作，如果你不善于命名，可能会搞混你正在使用的是哪个环境。缺点包括像第二个选项一样缺乏系统范围的可用性，以及虚拟环境需要在使用前手动激活。

所以，看看这些选项，看看哪个最适合你的系统和具体情况。祝你好运！