快速解决：完全卸载Linux系统中的pip3操作步骤 (linux彻底卸载pip3)
在使用Linux系统中，安装和卸载软件往往通过命令行完成，pip3是Python语言中常用的安装包管理工具，但是有时候在使用过程中可能出现问题需要进行卸载操作。本文将详细介绍在Linux系统中如何快速解决完全卸载pip3的操作步骤。
1.检查pip3是否已经安装
在使用pip3之前，需要先确认该软件是否已经安装。在Linux系统中，可以通过以下命令来检查pip3是否安装：
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip
如果已经安装了pip3，系统会显示已经是最新版本，否则会安装pip3到系统中。在确认pip3已经安装后，才能进行下一步操作。
2.卸载pip3
在卸载pip3之前，需要先关闭当前终端窗口，然后打开一个新的终端窗口进行操作。在终端窗口中输入以下命令来卸载pip3：
sudo apt-get remove python3-pip
该命令将会卸载与pip3相关的所有文件，包括配置文件、依赖库以及安装目录中的文件。
3.删除pip3残余文件
虽然上一步已经卸载了pip3，但是系统还有一些残留文件需要手动删除。在终端窗口中输入以下命令来删除pip3残余文件：
sudo rm -rf /usr/bin/pip3
sudo rm -rf /usr/local/bin/pip3
sudo rm -rf /usr/share/man/man1/pip3.1*
sudo rm -rf /usr/share/doc/python3-pip
这些命令将会删除pip3的可执行文件、源码文件和帮助文档等相关文件。
4.清空pip3缓存
在Linux系统中，pip3还会有一些缓存文件，需要手动清空。在终端窗口中输入以下命令来清空pip3缓存：
rm -rf ~/.cache/pip3
该命令将会清空pip3缓存中的所有文件，包括下载的包、语言缓存等。
5.完成卸载
完成上述步骤后，pip3就已经完全卸载了。用户可以通过在终端窗口中输入pip3命令来确认pip3已经不可用。
：
在Linux系统中，卸载pip3需要进行多步操作，如果只使用sudo apt-get remove python3-pip命令，不彻底删除残留文件和清空缓存，可能会导致后续操作出现问题。因此，在卸载pip3之前，建议用户先备份系统文件并严格按照步骤操作。这样能够有效避免出现不必要的问题，让Linux系统保持稳定和高效运行。
相关问题拓展阅读：
如何这道tensorflow卸载成功 linux
安装tensorflow
pip install –upgrade
错误：oserror no such file or directory site-packages/setuptools-21.0.0-py2.7.egg
解决:pip install –upgrade
–ignore-installed
Python 2.7.3 (default, Apr, 11:18:30)
on linux2
Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.
>>> import tensorflow as tf
Traceback (most recent call last):
File “”, line 1, in
File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py”, line 23, in
from tensorflow.python import *
File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/__init__.py”, line 45, in
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
File “做毁/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py”, line 28, in
_pywrap_tensorflow = swig_import_helper()
File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py”, line 24, in swig_import_helper
_mod = imp.load_module(‘_pywrap_tensorflow’, fp, pathname, description)
ImportError: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.15′ not found (required by /usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so)
tensorflow0.80版本编译的时候使用GLIBC_2.15，系统自带的是GLIBC_2.12，所以报错了。
安灶枝装新版glibc
1.glibc下载
从
下载源代码。我下载的版本是2.20，链接地址是
2.安装
因为glibc库使用广泛，为了避免污染当前系统环境，更好自定义安装目录，使用时定义一下环境变量就行了。具体步骤如下：
我使用的法（直接升级glibc）隐胡敏：
wget
xz -d glibc-2.17.tar.xz
tar -xvf glibc-2.17.tar
cd glibc-2.17
mkdir build
cd build
../configure –prefix=/usr –disable-profile –enable-add-ons –with-headers=/usr/include –with-binutils=/usr/bin
make && make install
需要等大概10分钟。
输入strings /lib64/libc.so.6|grep GLIBC发现已经更新
Python 2.7.3 (default, Apr, 11:18:30)
on linux2
Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.
>>> import tensorflow as tf
Traceback (most recent call last):
File “”, line 1, in
File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py”, line 23, in
from tensorflow.python import *
File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/__init__.py”, line 45, in
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py”, line 28, in
_pywrap_tensorflow = swig_import_helper()
File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py”, line 24, in swig_import_helper
_mod = imp.load_module(‘_pywrap_tensorflow’, fp, pathname, description)
ImportError: /usr/lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.14′ not found (required by /usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so)
没有GLIBCXX_3.4.14版本支持，继续安装(注意：libstdc++6_4.7.2-5_amd64.deb这是64位，libstdc++6_4.7.2-5_i386.deb这个是32位)
下载新版本，地址：
ar -x libstdc++6_4.7.2-5_amd64.deb&&tar xvf data.tar.gz
#cd /root/usr/lib/x86_64-linux-gnu
#ll
lrwxrwxrwx 1 root rootApr 26 15:21 libstdc++.so.6 -> libstdc++.so.6.0.17
-rw-r–r– 1 root rootJanlibstdc++.so.6.0.17
# find / -name libstdc++.so.6
/usr/lib64/libstdc++.so.6
/root/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6
#mv /usr/lib64/libstdc++.so.6 /usr/lib64/libstdc++.so.6.bak
#cp libstdc++.so.6.0.17 /usr/lib64/
#cd /usr/lib64/
#chmod +x libstdc++.so.6.0.17
#ll libstdc++.so.6.0.17
-rwxr-xr-x 1 root rootApr 26 15:30 libstdc++.so.6.0.17
#ln -s libstdc++.so.6.0.17 libstdc++.so.6
>>> import tensorflow as tf
Traceback (most recent call last):
File “”, line 1, in
File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py”, line 23, in
from tensorflow.python import *
File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/__init__.py”, line 45, in
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py”, line 28, in
_pywrap_tensorflow = swig_import_helper()
File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py”, line 24, in swig_import_helper
_mod = imp.load_module(‘_pywrap_tensorflow’, fp, pathname, description)
ImportError: /usr/lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.19′ not found (required by /usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so)
从网上下载libstdc++.so.6.0.20
或者
放到/usr/lib64/下
#chmod +x libstdc++.so.6.0.20
#rm libstdc++.so.6
#ln -s libstdc++.so.6.0.20 libstdc++.so.6
#strings /usr/lib64/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX
ImportError: cannot import name pywrap_tensorflow
edit: The real fix for me was to updated setuptools to the latest and it allowed me to upgrade mock and six to the latest. I was on setuptools 3.3. In my case I also had to remove said modules by hand because they were owned by OS in ‘/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/’
check versions of everything
pip freeze | grep -e six -e mock
easy_install –version
Update everything
wget
-O – | sudo python
pip install mock –upgrade
pip install six –upgrade
终于成功了。
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)
>>> sess = tf.Session()
>>> sess.run(hello)
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> sess.run(a+b)
>>>
>>> print product
Tensor(“MatMul:0”, shape=(1, 1), dtype=float32)
>>> sess = tf.Session()
>>> result = sess.run(product)
>>> print result
>
>>> sess.close()
关于linux彻底卸载pip3的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
