使用pipenv管理你的python项目

怎么使用pipenv管理你的python项目

 

原文链接：https://robots.thoughtbot.com/how-to-manage-your-python-projects-with-pipenv

　　在thoughtbot，我们用Ruby和Rails工作，但通常我们总是尝试使用最合适的语言或者框架来解决问题。我最近一直在探索机器学习技术，所以Python使用地更多。
　　Ruby项目和Python项目处理之间的一个很大的区别就是管理依赖关系方式的不同。目前在Python语言中没有类似于Bundler或Gemfiles的东西，所以通常Python开发人员将使用Virtualenv创建一个虚拟环境，再创建一个依赖包列表requirements.txt，然后他们可以使用
Pip进行安装。

　　这种方法一般都会工作正常，但有时它会表现出一些怪异行为，因此你必须手动安装或删除某些特定版本的包，并记得定期更新requirements.txt文件，以保持项目环境的一致。特别是当你想要在你的虚拟环境中安装Python包，但它不一定与项目本身相关联。
此外，一些项目有时会保留requirements.txt文件的两个版本——一个用于开发环境，一个用于生产环境，这可能会导致更多的复杂性。

　　幸运的是，Kenneth Reitz的最新工具Pipenv可以用于简化Python项目中依赖项的管理。 它汇集了Pip，Pipfile和Virtualenv的功能，是一个强大的命令行工具。

入门

首先使用pip安装Pipenv及其依赖项，

pip install pipenv

然后将目录更改为包含你的Python项目的文件夹，并启动Pipenv，

cd my_project
pipenv install

这将在项目目录中创建两个新文件Pipfile和Pipfile.lock，如果项目不存在，则为项目创建一个新的虚拟环境。 如果你添加–two或–three标志到上面的最后一个命令，它分别使用Python 2或3来初始化你的项目。 否则将使用默认版本的Python。

管理Python依赖关系

Pipfile包含关于项目的依赖包的信息，并取代通常在Python项目中使用的requirements.txt文件。 如果你在具有requirements.txt文件的项目中启动了Pipenv，则在把它从项目中删除之前，应该使用Pipenv安装该文件中列出的所有依赖包。

要为你的项目安装Python包，请使用install关键字。 例如，

pipenv install beautifulsoup4

将安装当前版本的Beautiful Soup包。

可以使用uninstall关键字以类似的方式删除包，

pipenv uninstall beautifulsoup4

可以通过更新Pipfile.lock来冻结软件包名称及其版本，以及其依赖关系的列表。 这可以使用lock关键字完成的，

pipenv lock

如果另一个用户克隆存储库，可以添加Pipfiles到你的Git存储库，这样他们只需要在他们的系统中安装Pipenv，然后键入，

pipenv install

Pipenv会自动找到Pipfiles，创建一个新的虚拟环境并安装必要的软件包。

管理你的开发环境

通常有一些Python包只在你的开发环境中需要，而不是在你的生产环境中，例如单元测试包。 Pipenv将使用–dev标志保持两个环境分开。

 pipenv install --dev nose2

nose2，但也将其关联为只在开发环境中需要的软件包。 这很有用，因为现在，如果你要在你的生产环境中安装你的项目，

pipenv install

默认情况下不会安装nose2包。 但是，如果另一个开发人员将你的项目克隆到自己的开发环境中，他们可以使用–dev标志，

pipenv install –dev

并安装所有依赖项，包括开发包。

运行你的代码

为了激活与你的Python项目相关联的虚拟环境，你可以使用简单地shell命令，比如

pipenv run which python

将在你的虚拟环境中运行which python命令，并显示与你的虚拟环境相关联的python可执行文件所在的路径。 这是在虚拟环境中运行你自己的Python代码的一个简单方法，

pipenv run python my_project.py

如果你不想每次运行Python时都输入这么多，你可以在shell中设置一个别名，例如，

alias prp="pipenv run python"

保持简单

我希望这篇文章已经告诉你如何管理你的Python项目与Pipenv。 我当然不希望它变得完全像Ruby的Bundler，但我肯定会支持它，以简化Python项目中依赖的管理。 我希望你也这样！