Linux下的python 配置项目环境遇到的一些问题

最近涉及到Linux（Ubuntu）下python的开发，主要是涉及到一个开源的GPU框架–Theano。在运行代码时遇到问题：

numpy.core.multiarray failed to import

通过网上的查询得知是由于numpy的版本过低，而通过以下命令查询，也得知numpy的版本号为1.6.1(当前最高版本号1.10.1)

#python环境下
import numpy
print numpy.__version__

//linux命令行环境下
python -c "import numpy; print numpy.version.version"
//当然，以上命令也可以在python环境下使用

由于Ubuntu机器所在的环境没有联网，我是通过联网的windows机器ssh到Ubuntu机器，于是在windows环境下载了一个1.6.2的numpy上传到Ubuntu机器做测试。

解压后使用以下命令安装

sudo python setup.py install

但没有反应，于是又尝试另外一个安装命令：

//此命令是安装到当前用户
sudo python setup.py install --user

安装完成之后，依然会出现版本过低的错误，于是使用pip一次性更新到最新版本。

pip install -U numpy

理论上这时候numpy已经到了最新版本了，而且通过

//pip老版本，新版本为pip list
pip freeze | grep numpy

命令查看，显示版本为1.10.1。但依然会出现numpy不是最新版本的问题，于是有使用

import numpy
print numpy.__version__

命令查看，居然显示1.6.2。因为中间时间过长，已然忘记了上面的–user操作。最后在网上查了很久才找到以下这条命令:

//机器当中有2.7和3.0的python,所以这儿的print作为函数形式使用依然正确
python -c 'import os, numpy; print(numpy.__file__)'

从而找到numpy在当前用户的./local目录下。过去删除了这个numpy，又用以下命令更新了一下pip

pip install -U pip

最后重新用pip安装最新版本numpy，最后numpy不是最新版本的问题解决，但还是出现了一个没有安装BLAS导致的问题，但这就是后话了。

以上问题的总结是：没有详细了解每条命令的意思，对linux系统的生疏以及过多重复操作，应该只用pip作为Python的包管理要好一点。