以简洁高效(指编程较为高效, 而不是运行速度)出名的Python, 在包依赖问题上有时候让人挠头.
一些新手复制了Github上的项目准备运行, 很多时候会在包依赖这一步上卡个半天.(这里推荐新手最好在基于Linux的系统或者Mac上, 一些包[比如Scrapy的Win32相关依赖]可能无法直接通过包管理工具安装, 会让新手从入门到放弃). 其他涉及到项目需要到其他机器部署时, 也会遇到包依赖问题.
# 这可能是部署过程中最常见的错误
ModuleNotFoundError: No Module named 'XXX'
通过pip输出依赖
pip freeze > requirements.txt
这个命令可能是很多同学用来输出依赖的命令, 但它输出的是当前环境下(
笔者默认你使用的是Python的虚拟环境)的所有包, 也就是输出当前你安装的全部非Python标准库包)
笔者在自己终端上试了一下, 输出的文件如下: (这里暴露了我没有按项目建虚拟环境的烂习惯(逃)
# 省略N个库
....
Django==1.11.8
django-mongonaut==0.2.21
docopt==0.6.2
Flask==0.10.1
Flask-Bootstrap==3.0.3.1
Flask-Login==0.3.1
Flask-Mail==0.9.0
Flask-Migrate==1.1.0
Flask-Moment==0.2.1
Flask-PageDown==0.1.4
Flask-Script==0.6.6
Flask-SQLAlchemy==1.0
Flask-WTF==0.9.4
ForgeryPy==0.1
html5lib==1.0b3
hyperlink==17.3.1
idna==2.6
incremental==17.5.0
itsdangerous==0.23
Jinja2==2.7.1
lxml==4.1.1
Mako==0.9.1
Markdown==2.3.1
MarkupSafe==0.18
mongoengine==0.9.0
numpy==1.14.0
pandas==0.22.0
parsel==1.3.1
pdfkit==0.6.1
pipreqs==0.4.9
pyasn1==0.4.2
pyasn1-modules==0.2.1
pycparser==2.18
PyDispatcher==2.0.5
pymongo==2.8
PyMySQL==0.7.9
pyOpenSSL==17.5.0
python-dateutil==2.6.1
pytz==2017.3
queuelib==1.4.2
requests==2.18.4
requests-file==1.4.3
scrape==0.9.12
Scrapy==1.5.0
...
# 省略N+1个库
对于按项目建环境的同学, 这种输出方式是没有多大问题的
只要部署的时候在终端键入pip install -r requirements.txt就可以安装好依赖了, 但是对于没有严格区分项目环境的同学, 一次性安装了其他的包, 并不是一个好的解决方案.
通过pipreqs库输出依赖
如这个库的名称所示, 就是为了方便管理依赖而生.
与pip直接导出全部不同, pipreqs只导出指定项目下Python文件import的库
用法如下
# 安装
pip install pipreqs
# 切换到项目目录
# 输出requirements.txt到项目根目录下
pipreqs --use-local ./
这里我切换到一个Django项目目录下, 打开requirements.txt, 内容是:
pandas==0.22.0
django_debug_toolbar.egg==info
mongoengine==0.9.0
Django==1.11.8
瞬间清爽不少.
通过Pipenv管理依赖
Pipenv, 汇集了Pip，Pipfile和Virtualenv的功能，是一个强大的命令行工具。
这里展示最简单的用法
-
pip install pipenv安装好库. - 切换到项目根目录
- 终端键入
Pipenv install
如果你尚未建立
requirements.txt那么将会得到一个空白的Pipfile文本文件, 此时我们在命令行中使用pipenv install 包名, 会在Pipefile写入对应包信息, 之后用户要安装依赖时, 使用pipenv install即可.
如果你已经建立, 终端上会输出以下信息:
requirements.txt found, instead of Pipfile! Converting…
Warning: Your Pipfile now contains pinned versions, if your requirements.txt did.
We recommend updating your Pipfile to specify the "*" version, instead.
...
上面的输出意思是: 找到了requirements.txt, 但不是Pipfile, 正在转换...
Pipefile现在将包含固定版本信息, 如果你的requirements.txt中已包含.
我们推荐升级你的Pipefile到指定版本...
输出Pipenv文件, 得到以下内容:
[[source]]
url = "https://pypi.org/simple"
verify_ssl = true
name = "pypi"
[packages]
mongoengine = "==0.9.0"
"django-debug-toolbar.egg" = "==info"
django = "==1.11.8"
pandas = "==0.22.0"
[dev-packages]
[requires]
python_version = "3.6"
可以清楚的看到整个文件结构, 第一个是[source]是安装库所在源, 第二个是依赖库的信息, 第三个是当你开发环境所需要的包, 最后一个是Python版本.
当你需要区分开发环境和正式版本发布环境时, 可以使用以下命令:
pipenv install --dev 包名
如果正式版本发布时, 键入Pipenv install, 将不会安装dev标记的包
除非其他开发人员键入Pipenv install -dev, 才会安装所有包.
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