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【Python - 虚拟环境】项目的启动,从隔离开发环境开始

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2022-06-15
@TOC 前言 在实际项目开发中,通常会根据自己的需求去下载各种相应的框架或库。 但是,每个项目使用的框架或库并不一样,甚至版本也不一样。这样如果直接在Python环境中安装各种各

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前言

在实际项目开发中,通常会根据自己的需求去下载各种相应的框架或库。

但是,每个项目使用的框架或库并不一样,甚至版本也不一样。这样如果直接在Python环境中安装各种各样的库,就会造成开发环境的混乱,引起很多不必要的麻烦。

因此,这种情况就需要虚拟环境来进行开发环境的隔离,没一个虚拟环境对应一个项目,方便管理。

路漫漫兮其修远兮,吾将上下而求索!


一、Python虚拟环境列举

Python创建虚拟环境的方式有很多总,包括:venv、virtualenv、conda、pipenv、poetry等。

说明:

  • venv:Python3.5+自带,官方文档
  • virtualenv、pipenv:通过pip安装
  • conda:官网下载,安装
  • poetry:安装方法参考官网,也可通过pip安装

二、不同虚拟环境的简要对比

2.1 poetry、pipenv

poetry和pipenv,这两个类似,是Python虚拟环境和依赖管理工具;poetry还提供了包管理功能,比如打包和发布。

2.2 venv、virtualenv

poetry和pipenv,这两个类似,操作方式对新手来说更容易上手。

2.3 Anaconda

Anaconda 提供了在单台机器上执行 Python/R 数据科学和机器学习的最简单方法。立即开始使用数以千计的开源包和库。(官网介绍)

因此,对于数据科学和机器学习的环境来说,可以优先选择Anaconda。

以下内容主要介绍我用过的poetry、venv和virtualenv。

二、实践检验真理

2.1 更好的选择:poetry(推荐)

官方文档:https://python-poetry.org/

2.1.1 安装poetry

官方推荐安装方法:

  • Linux/MacOS curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/get-poetry.py | python -
  • Windows # PowerShell (Invoke-WebRequest -Uri https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/get-poetry.py -UseBasicParsing).Content | python -

安装完成后,查看(终端):poetry -V

2.1.2 基本使用

# 初始化,在当前目录(项目根目录)创建 pyproject.toml 文件 poetry init # 查看当前所使用的环境 poetry env info # 指定使用 python(如果不指定,将使用环境变量的python;可不指定) poetry env use /path/python # 添加依赖 poetry add package poetry add package@^3.2.13 poetry add package -D # 开发依赖 poetry add package --optional # 可选依赖 # 更新依赖(非必要,一般不使用) poetry update poetry update package # 如果手动修改了 pyproject.toml 中依赖,需要更新lock文件 poetry lock # 进入虚拟环境 poetry shell # 不进入虚拟环境也可进行操作 poetry run python manage.py runserver

2.2 最简单的操作:venv & virtualenv

2.2.1 venv基本使用

# 创建虚拟环境 python -m venv venv # 进入虚拟环境 # Windows venv\Scripts\activate # Linux/MacOS source venv/bin/activate # 安装依赖 pip install package pip install package==3.2.13 # 退出虚拟环境 # Windows venv\Scripts\deactivate # Linux/MacOS deactivate

2.2.2 virtualenv基本使用

在使用PyCharm时,也可使用virtualenv创建虚拟环境,操作简单。

软件工具栏:File - Settings - Project - Python Interpreter - 设置按钮() - Add。

在添加Python虚拟环境(Add Python Interpreter)时,需要设置的仅有Location(虚拟环境存放的目录,一般是项目根目录),Base interpreter(选择Python解释器,找到Python的安装目录,默认使用环境变量中的Python)

三、推荐poetry理由

早期在使用PyCharm时,一直用的是通过(PyCharm)virtualenv创建的虚拟环境;项目部署时使用的是venv创建的虚拟环境。

以上方案整体上说,用起来还是很方便的,但是会存在一些问题。

  • 安装依赖的版本不固定,对于存在依赖大版本更新的情况下,项目可能会无法正常运行。
  • 开发环境与生产环境的依赖区分问题。之前使用base.txt、dev.txt、prod.txt对依赖进行区分。
  • 如果使用pip freeze会导出很多附属依赖,造成文件的不可读。

因此,以前创建依赖文件时,是在增加依赖时,同时添加安装的指定版本到requirements.txt(base.txt、dev.txt、prod.txt)文件中。

使用poetry之后,以上问题都很好的得到了解决。并且还包含了打包和发布功能。

总结

虚拟环境的使用,是项目开发的基础,使用哪种虚拟环境,可以根据自己的实际情况进行选择。

最近有了解到一个新的包管理工具PDM(Python Development Manager),据说是一个更厉害的工具,并且这是一个国人开发的工具。

之后有时间会对这个工具的使用做一个了解,这应该是一个很好的工具。

有兴趣的朋友们,也可以尝试尝试这个工具。

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