源码编译经典的三部曲configure, make, make install。如果不出问题，一步步执行下来就安装好了。但出了问题，就不是比较容易解决的。如果知道这背后的机制，对解决问题会有很大帮助的。
configure是检查系统的库文件、类文件、依赖软件是否存在以及它们的版本是否满足需求，并根据实际检测结果生成Makefile的工具。一般是一堆bash命令的组合。通常也需要在这一步配置一些参数。最常用的就是指定软件的安装目录--prefix=/home/ct/soft/specific_name。
make则是具体的编译过程。编译的语句都写在了Makefile中。make默认编译Makefile中出现的第一个target，也可以指定target编译，并根据Makefile的设置方式依次编译所有依赖的东西。
Makefile通常的格式和布局如下
# 假设当前文件夹下Makefile文件中内容如下
# first: target名字
# echo "compile first": target对应的命令，任何Linux命令都可以
$ cat Makefile
first:
echo "compile first"
all: first second
echo "compile all"
second:
echo "compile second"
# 直接运行make，会make第一个出现的target
$ make
echo "compile first"
compile first
# make first与直接make相同，因为它出现在第一个
$ make first
echo "compile first"
compile first
# all依赖于first, second，因此make all会先执行make first, make second
# 然后才是自己所代表的命令
$ make all
echo "compile first"
compile first
echo "compile second"
compile second
echo "compile all"
compile all
有些软件的安装，在执行完make后就获得了可执行程序，可以跳过make install的过程，只需要放入环境变量就可以运行了。但部分软件还需要一些依赖关系，所以需要执行make install才算完成了完整的安装。
make install通常是拷贝make编译出来的可执行文件或者依赖的库文件(如果有的话)到configure时的--prefix指定的目录下。
安装好的软件放入环境变量, 就可以快乐的运行了。
两点注意:
从源码编译最难解决的问题就是依赖的库文件、头文件、依赖软件的缺失或版本不匹配，没有统一的解决办法，原则就是缺啥补啥。后面提到的Anaconda，会对库文件的依赖提供一个简便的解决办法。
三部曲每一步的执行，屏幕上都会输出比较多的信息，一定仔细看最后有没有ERROR类的字样，对判断软件有无安装成功和下一步要怎么解决问题会很有帮助。
Linux包的安装通用方式主要是这些，后面还会提到两种虚拟安装方式，都是为了简化安装而提出的。
Python包的安装
在没有Anaconda(或其前身canopy)出现之前，Python包以其管理混乱、安装困难著称。有了Anaconda后，不只python包的安装简单了，其它软件的安装也都方便了 (详见后面Anaconda的两个福利)。
首先下载Anaconda的安装包 https://www.continuum.io/downloads。
Anaconda的安装包做的很人性化，一个bash脚本，只要运行bash Anacond*x86_64.sh，然后按照提示操作就可以了。
安装好后，设置或刷新下环境变量就可以使用了。
此后再安装python的包只需要执行pip install pakcage_name或conda install pakckage_name就可以了。
这里唯一需要注意的就是确认使用的python或pip确实是Anaconda安装的python或pip。
which python查看使用的python命令。
如果使用的还是系统默认的python，则需要检查下环境变量的设置。
Anaconda的两个福利
1、头文件和库文件库
这是Anaconda安装后的目录结构
bin envs Examples imports lib LICENSE.txt pkgs share var
conda-meta etc gcc include lib64 mkspecsplugins ssl
其中lib目录下，一部分是依赖的动态链接库, .so文件；这也是在源码编译时最常见的拦路虎。通常，只需要把这个目录放入环境变量LD_LIBRARY_PATH里面比如export LD_LIBARY_PATH=${LD_LIBARY_PATH}:anaconda_path/lib就可以解决问题。
cairo libitm.a libQtScript.so.4
cmake libitm.la libQtScript.so.4.8
engines libitm.so libQtScript.so.4.8.7
gcc libitm.so.1 libQtScriptTools.la
gcj-4.8.5-14 libitm.so.1.0.0 libQtScriptTools.prl
glib-2.0 libitm.spec libQtScriptTools.so
libargtable2.a libjpeg.a libQtScriptTools.so.4
libargtable2.la libjpeg.la libQtScriptTools.so.4.8
libargtable2.so libjpeg.so libQtScriptTools.so.4.8.7
libargtable2.so.0 libjpeg.so.8 libQtSql.la
libargtable2.so.0.1.8 libjpeg.so.8.4.0 libQtSql.prl
libasan.a libmkl_avx2.so libQtSql.so
libasan.la libmkl_avx512_mic.so libQtSql.so.4
libasan_preinit.o libmkl_avx512.so libQtSql.so.4.8
libasan.so libmkl_avx.so libQtSql.so.4.8.7
2、bioconda
bioconda提供了一个虚拟环境，方便软件的编译安装。
R包的安装
需要注意的也是依赖的软件或库文件的版本，同样的Anaconda提供的lib库也可以直接拿来用。