Ubuntu/CentOS源码编译安装Python 3.7详细步骤

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发布时间：2026-10-22| 4人浏览过

原创

在生产服务器中，系统预装的 Python 版本往往承担着底层运维工具（如 CentOS 的 YUM 或 Ubuntu 的系统组件）的运转，不可随意升级替换。当业务或旧版项目必须运行在 Python 3.7 环境下时，最稳健的方案是通过官方源码编译独立安装。本文将分别针对 Ubuntu（Debian 系）与 CentOS（RHEL 系）发行版，系统介绍从系统依赖安装、源码获取、编译优化到安全安装及后续环境验证的完整实操流程。

图 1: Python 3.7 源码编译与安装全流程图解

第一步：安装系统编译工具与必要依赖库

源码编译并非只调用 GCC 生成可执行文件即可。Python 内部诸如 pip 网络通信、文件压缩、动态库桥接以及本地数据库等模块，均依赖宿主系统的 C 语言头文件和静态/动态库支持。如果在执行编译配置之前缺失这些依赖包，编译过程不会中断，但会静默跳过对应的 C 扩展模块，最终导致生成的 Python 无法使用 SSL 或报 ModuleNotFoundError: No module named '_ctypes' 错误。

图 2: Python 核心功能模块与双系统底层依赖映射

1. Ubuntu 环境依赖安装

打开终端，首先更新本地包列表索引，随后安装构建基础套件及相关的头文件支持：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential checkinstall \
    libreadline-gplv2-dev libncursesw5-dev libssl-dev \
    libsqlite3-dev tk-dev libgdbm-dev libc6-dev libbz2-dev \
    libffi-dev zlib1g-dev wget curl

2. CentOS 环境依赖安装

在 CentOS 7 或 8 环境下，通过 yum 安装开发工具组和对应的依赖库包：

sudo yum groupinstall -y "Development Tools"
sudo yum install -y openssl-devel bzip2-devel libffi-devel \
    zlib-devel readline-devel sqlite-devel wget curl \
    xz-devel gdbm-devel tk-devel

特别提醒：从 Python 3.7 开始，标准库引入并强化了外部函数接口模块（ctypes），因此 libffi-dev（Ubuntu）或 libffi-devel（CentOS）成为编译前必须满足的硬性依赖，缺少它将导致后期安装 pip 时抛出找不到 _ctypes 异常。

第二步：获取并解压 Python 3.7 官方源码

源码应从 Python 官方镜像源下载。Python 3.7 分支最后的维护版本为 3.7.17。建议将源码归档下载到系统的临时目录（如 /usr/src 或当前用户的家目录）：

cd /usr/src
sudo wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.17/Python-3.7.17.tgz
sudo tar -zxvf Python-3.7.17.tgz
cd Python-3.7.17

执行 tar -zxvf 解包完成后，进入解压出的目录，可以看到包含 configure 脚本、Makefile.pre.in 以及 C 源码文件在内的完整构建树。

第三步：生成 Makefile 配置文件

执行编译前，必须运行 ./configure 检查当前系统的编译环境与头文件路径，并生成对应的 Makefile。

./configure --enable-optimizations --prefix=/usr/local

关键参数说明：

--prefix=/usr/local：指定编译产物的安装根目录。二进制可执行文件将放置在 /usr/local/bin，类库将位于 /usr/local/lib。这符合 Linux 文件系统分层规范（FHS），不会与系统在 /usr/bin 下的基础组件冲突。
--enable-optimizations：开启基于 Profile Guided Optimization（PGO）的性能分析优化。编译器会先构建一个临时解释器，执行一系列标准测试收集常用指令分支，然后二次编译生成高度优化的最终二进制文件，使执行效率提升约 10%~20%。

第四步：编译与执行安全安装

配置完成后，开始执行 C 代码的多核编译，并在编译完成后将其安装至系统目录。

1. 启动编译过程

make -j $(nproc)

nproc 命令会自动获取当前系统的 CPU 核心数，例如 4 核服务器即等效于 make -j 4。多线程并行编译可以显著缩短构建耗时。若配置了 --enable-optimizations，编译过程会执行 Python 自带的单元测试，耗时通常在 5 到 15 分钟左右，终端会持续输出测试信息，请耐心等待其完成。

2. 执行安装：牢记使用 make altinstall

编译完成后，必须使用管理员权限将文件复制到目标目录：

sudo make altinstall

核心避坑准则：千万不要执行 make install！必须使用 make altinstall。
如果在多版本共存的 Linux 系统中执行 make install，构建脚本会自动建立 /usr/local/bin/python3 甚至 python 软链接，导致系统原生的 Python 3 解释器被覆盖，进而直接破坏依赖特定版本的系统级工具（例如 Ubuntu 系统的图形控制组件、CentOS 系统的 yum / dnf 包管理器）。

图 3: make install 与 make altinstall 的安装机制差异与系统影响对比

第五步：结果验证与模块完整性测试

安装完成后，可直接在终端中验证 Python 3.7 的可执行路径及核心扩展支持：

1. 检查版本与路径

python3.7 --version
which python3.7
pip3.7 --version

示例输出：

Python 3.7.17
/usr/local/bin/python3.7
pip 23.0.1 from /usr/local/lib/python3.7/site-packages/pip (python 3.7)

2. 核心 C 扩展模块可用性检查

运行如下单行指令，确认 ssl（网络连接）、ctypes（动态库连接）和 sqlite3 模块均已被正确编译：

python3.7 -c "import ssl; import ctypes; import sqlite3; print('All core modules compiled successfully!')"

若输出 All core modules compiled successfully!，说明本次源码编译非常完整，所有底层关键模块均已无缝链接。

图 4: 编译后验证与项目隔离交付架构

第六步：使用 venv 搭建项目独立环境

尽管 pip3.7 已经可用，但在 Linux 生产环境中，直接向全局 site-packages 安装第三方库容易造成版本混乱。标准做法是使用内置的 venv 模块为每个项目划分独立环境：

# 1. 创建项目目录并进入
mkdir ~/my_project && cd ~/my_project

# 2. 基于 Python 3.7 创建虚拟环境
python3.7 -m venv venv_py37

# 3. 激活虚拟环境
source venv_py37/bin/activate

# 4. 在虚拟环境中验证解释器指向
which python
python -V

激活后，命令提示符前缀会出现 (venv_py37)，此时执行 pip install 仅会将包安装到 ~/my_project/venv_py37/lib/python3.7/site-packages 下，与系统其余环境完全隔离。当项目运行结束，输入 deactivate 即可退出虚拟环境。

第七步：常见编译故障排查与修复方案

1. ModuleNotFoundError: No module named '_ctypes'

现象：在执行 make altinstall 的最后阶段，系统在安装 pip 时报错终止，提示 ModuleNotFoundError: No module named '_ctypes'。

原因：编译前未安装 libffi 的开发头文件。

解决方法：补装依赖后重新配置并编译：

# Ubuntu 执行:
sudo apt-get install -y libffi-dev

# CentOS 执行:
sudo yum install -y libffi-devel

# 随后重新执行编译与安装:
cd /usr/src/Python-3.7.17
./configure --enable-optimizations --prefix=/usr/local
make -j $(nproc)
sudo make altinstall

2. pip is configured with locations that require TLS/SSL

现象：使用 pip3.7 install 安装任何第三方模块时，提示 pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in Python is not available.。

原因：系统缺失 OpenSSL 开发库，导致 Python 源码在构建时未编译出 _ssl.so 模块。

解决方法：

# Ubuntu:
sudo apt-get install -y libssl-dev

# CentOS:
sudo yum install -y openssl-devel

# 重新编译安装 Python:
./configure --enable-optimizations --prefix=/usr/local
make -j $(nproc)
sudo make altinstall

3. 编译过程中进程被 Kill（内存耗尽）

现象：编译执行到一半时，终端出现 Killed 或 g++: internal compiler error: Killed (program cc1plus) 并异常退出。

原因：在 1GB 或 2GB 内存的小型云服务器上，开启 --enable-optimizations 并使用过多核心（如 make -j 4）并发编译时，编译器消耗内存超过物理内存上限，触发了 Linux 系统的 OOM Killer 机制。

解决方法：为服务器临时增加 2GB 的虚拟内存（Swap 文件），并将并发数调为单核（make -j 1）：

# 临时创建 2GB 交换分区
sudo fallocate -l 2G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile

# 单线程重新编译
make -j 1
sudo make altinstall