Python 的包管理

[raawaa]

刚刚入门 python, 是从隔壁 nodejs 转过来的.

node 里用 npm 管理包和依赖十分方便, python 里貌似最近才出现类似的东西:pipenv

但是 pipenv 每次算个 lockfile 就要很久, 效率好低. 难道 python 的依赖管理就这么不堪吗. 求教

[Trim21]

Q：生成 Pipfile.lock 太慢？

A：不像 npm 等依赖管理工具（依赖通过纯文本定义），对于 Python 包，如果你要获取详细的依赖情况，需要下载安装包并执行 setup.py 文件，所以会耗费一定时间。通常来说，更换 PyPI 源已经可以大幅提升速度。如果你仍然不想等待生成 Pipfile.lock 的时间，那么可以在执行 pipenv install 命令时添加--skip-lock 选项来跳过 lock 步骤，最后使用 pipenv lock 命令来统一执行 lock 操作。

[xiaket]

据我所知, 那是因为 npm 根本没有处理依赖管理和版本冲突问题吧...

[daxy223]

anaconda 一劳永逸

[orangeade]

pip ＋ virtualenv 不就够了？用 pipenv 的理由？

[OldPanda]

赞成楼上和楼上的楼上，平时自己开项目还是 virtualenv + pip 用的比较多，除非是刻意想要了解一下 pipenv 这个新工具

[silkriver]

pip 加标准库的 venv 也就够了

[fivestrong]

pipenv 改一下 pipfile 里面的下载地址，会快很多

[zst]

用 anaconda 吧 舒服

[xiaket]

@orangeade

pip 解决冲突的办法挺凑合的, 有些 corner case 没解决好.

例如你需要安装某包 A 和 B, A 依赖某 C > 1.5, B 依赖某 C <= 2.0, 此时, 某 C 的最新版是 2.3. 我们期待 pip 安装的结果是装一个满足 1.5 < C <= 2.0 的版本, 但是 pip 会按 requirements 文件的顺序挨个解决冲突, 因此它先看 A 的依赖, 发现要大于 1.5, 于是直接装了一个满足大于 1.5 的版本 2.3, 等回头要装 B 的时候就耍赖报个版本冲突的警告不管了. 我们使用时的解决办法是锁 C 的版本为 2.0，并写到 A 和 B 的前面, 这样安装 A 和 B 时发现依赖都已经被满足了, 不会装新包. Github 上相关讨论链接: https://github.com/pypa/pip/issues/988

pipenv 在这一点上是比 pip 更好的. 它会分析一个 requirements 文件里的所有依赖, 然后正确解决上面所述的冲突. 这一点上, 是比 pip 优秀的.

当然, 它还有一些较小的方便之处, 例如, 所有的 venv 都会放在一个统一的地方, 不会放到当前目录下, 这样你也不需要在.gitignore 里加东西不是?

[clino]

没用过 pipenv，大概看了下也觉得没需要用
直接用 virtualenv 觉得就挺好了

[im67]

推荐 pipenv，跟 npm 很像

[chengxiao]

python 因为系统中经常存在多个版本且可能会切换的原因 所以感觉 pipenv 其实不是最好的选择
常规的 pip+virtualenv 是最稳定的

[xuanli]

pip + venv 或者 virtualenv

[vissssa]

pyenv 每个文件夹一个环境

[freakxx]

下载慢换源：
[[source]]

url = "https://pypi.doubanio.com/simple"
verify_ssl = true
name = "douban"


[packages]


lock 慢，加上
--skip-lock

[ClutchBear]

包管理用 requirement.txt 就行了啊.
用那么复杂的工具干啥.

[jmc891205]

conda 也不错 pip+venv 也够用

[xiaotiange]

用 anaconda，发现真香，包管理加环境管理，一劳永逸

[xpresslink]

目前做 Python 开发部署，比较成熟普遍的工程实践是使用 virtualenv
在开发的时候用 Pycharm 创建一个项目和对应的虚拟环境，
每需要增加一个包就在项目根目录的的 requirements.txt 中增加一行包名，
这个特性是被 Pycharm 支持的，pycharm 就自动帮你把包装在虚拟环境了。

部署的时候也是先用 virtualenv 先创建一个虚拟环境然后在虚拟环境中执行
pip install -r requirements.txt 就自动把所有依赖包安装齐了。

[saucerman]

Anoconda 会改变你对 python 各种乱七八糟的包和版本的混乱看法