Python 依赖库太多了该如何管理

 更新时间:2019年11月08日 13:32:03   作者:编程派   我要评论
在 Python 的项目中,如何管理所用的全部依赖库呢?最主流的做法是维护一份“requirements.txt”,记录下依赖库的名字及其版本号,需要的朋友可以参考下

在 Python 的项目中,如何管理所用的全部依赖库呢?最主流的做法是维护一份“requirements.txt”,记录下依赖库的名字及其版本号。

那么,如何来生成这份文件呢?在上篇文章《由浅入深:Python 中如何实现自动导入缺失的库?》中,我提到了一种常规的方法:

pip freeze 
>
 requirements
.
txt

这种方法用起来方便,但有几点不足:

  • 它搜索依赖库的范围是全局环境,因此会把项目之外的库加入进来,造成冗余(一般是在虚拟环境中使用,但还是可能包含无关的依赖库)
  • 它只会记录以“pip install”方式安装的库
  • 它对依赖库之间的依赖关系不做区分
  • 它无法判断版本差异及循环依赖等情况

…………

可用于项目依赖管理的工具有很多,本文主要围绕与 requirements.txt 文件相关的、比较相似却又各具特色的 4 个三方库,简要介绍它们的使用方法,罗列一些显著的功能点。至于哪个是最好的管理方案呢?卖个关子,请往下看……

pipreqs

这是个很受欢迎的用于管理项目中依赖库的工具,可以用“pip install pipreqs”命令来安装。它的主要特点有:

  • 搜索依赖库的范围是基于目录的方式,很有针对性
  • 搜索的依据是脚本中所 import 的内容
  • 可以在未安装依赖库的环境上生成依赖文件
  • 查找软件包信息时,可以指定查询方式(只在本地查询、在 PyPi 查询、或者在自定义的 PyPi 服务)

基本的命令选项如下:

Usage
:
 pipreqs 
[
options
]
<path>

Options
:
 
--
use
-
local
Use
 ONLY 
local
package
 info instead of querying 
PyPI
 
--
pypi
-
server 
<url>
Use
 custom 
PyPi
 server
 
--
proxy 
<url>
Use
Proxy
,
 parameter will be passed to requests library
.
You
 can also just 
set
 the
       environments parameter 
in
 your terminal
:
       $ 
export
 HTTP_PROXY
=
"http://10.10.1.10:3128"
       $ 
export
 HTTPS_PROXY
=
"https://10.10.1.10:1080"
 
--
debug    
Print
 debug information
 
--
ignore 
<dirs>
...
Ignore
 extra directories
 
--
encoding 
<charset>
Use
 encoding parameter 
for
 file open
 
--
savepath 
<file>
Save
 the list of requirements 
in
 the given file
 
--
print
Output
 the list of requirements 
in
 the standard output
 
--
force    
Overwrite
 existing requirements
.
txt
 
--
diff 
<file>
Compare
 modules 
in
 requirements
.
txt to project imports
.
 
--
clean 
<file>
Clean
 up requirements
.
txt 
by
 removing modules that are 
not
 imported 
in
 project
.

其中需注意,很可能遇到编码错误:UnicodeDecodeError:'utf-8'codec can't decode byte 0xae in。需要指定编码格式“--encoding=utf8”。

在已生成依赖文件“requirements.txt”的情况下,它可以强行覆盖、比对差异以及清除不再使用的依赖项。

pigar

pigar 同样可以根据项目路径来生成依赖文件,而且会列出依赖库在文件中哪些位置使用到了。这个功能充分利用了 requirements.txt 文件中的注释,可以提供很丰富的信息。

pigar 对于查询真实的导入源很有帮助,例如 bs4 模块来自 beautifulsoup4 库, MySQLdb 则来自于 MySQL_Python 库。可以通过“-s”参数,查找真实的依赖库。

$ pigar 
-
s bs4 
MySQLdb

它使用解析 AST 的方式,而非正则表达式的方式,可以很方便地从 exec/eval 的参数、文档字符串的文档测试中提取出依赖库。

另外,它对于不同 Python 版本的差异可以很好地支持。例如, concurrent.futures 是 Python 3.2+ 的标准库,而在之前早期版本中,需要安装三方库 futures ,才能使用它。pigar 做到了有效地识别区分。(PS:pipreqs 也支持这个识别,详见这个合入:https://github.com/bndr/pipreqs/pull/80

pip-tools

pip-tools 包含一组管理项目依赖的工具:pip-compile 与 pip-sync,可以使用命令“pip install pip-tools”统一安装。它最大的优势是可以精准地控制项目的依赖库。

两个工具的用途及关系图如下:

pip-compile 命令主要用于生成依赖文件和升级依赖库,另外它可以支持 pip 的“Hash-Checking Mode ”,并支持在一个依赖文件中嵌套其它的依赖文件(例如,在 requirements.in 文件内,可以用“-c requirements.txt”方式,引入一个依赖文件)。

它可以根据 setup.py 文件来生成 requirements.txt,假如一个 Flask 项目的 setup.py 文件中写了“install_requires=['Flask']”,那么可以用命令来生成它的所有依赖:

$ pip
-
compile
#
# This file is autogenerated by pip-compile
# To update, run:
#
# pip-compile --output-file requirements.txt setup.py
#
click
==
6.7
# via flask
flask
==
0.12
.
2
itsdangerous
==
0.24
# via flask
jinja2
==
2.9
.
6
# via flask
markupsafe
==
1.0
# via jinja2
werkzeug
==
0.12
.
2
# via flask

在不使用 setup.py 文件的情况下,可以创建“requirements.in”,在里面写入“Flask”,再执行“pip-compile requirements.in”,可以达到跟前面一样的效果。

pip-sync 命令可以根据 requirements.txt 文件,来对虚拟环境中进行安装、升级或卸载依赖库(注意:除了 setuptools、pip 和 pip-tools 之外)。这样可以有针对性且按需精简地管理虚拟环境中的依赖库。

另外,该命令可以将多个“*.txt”依赖文件归并成一个:

$ pip-sync dev-requirements.txt requirements.txt

pipdeptree

它的主要用途是展示 Python 项目的依赖树,通过有层次的缩进格式,显示它们的依赖关系,不像前面那些工具只会生成扁平的并列关系。

除此之外,它还可以:

  • 生成普遍适用的 requirements.txt 文件
  • 逆向查找某个依赖库是怎么引入进来的
  • 提示出相互冲突的依赖库
  • 可以发现循环依赖,进行告警
  • 生成多种格式的依赖树文件(json、graph、pdf、png等等)

它也有缺点,比如无法穿透虚拟环境。如果要在虚拟环境中工作,必须在该虚拟环境中安装 pipdeptree。因为跨虚拟环境会出现重复或冲突等情况,因此需要限定虚拟环境。但是每个虚拟环境都安装一个 pipdeptree,还是挺让人难受的。

好啦,4 种库介绍完毕,它们的核心功能都是分析依赖库,生成 requirements.txt 文件,同时,它们又具有一些差异,补齐了传统的 pip 的某些不足。

本文不对它们作全面的测评,只是选取了一些主要特性进行介绍,好在它们安装方便(pip install xxx),使用也简单,感兴趣的同学不妨一试。

更多丰富的细节,请查阅官方文档:

https://github.com/bndr/pipreqs

https://github.com/damnever/pigar

https://github.com/jazzband/pip-tools

https://github.com/naiquevin/pipdeptree

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python 依赖库太多了该怎么管理,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对澳门金沙网上娱乐网站的支持!
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