译者:Jiong 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,
  1. 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,
  1. cd my_project
  2. 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,
  1. 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,
  1. 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,
  1. 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,
  1. 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。
  1. 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,
  1. 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,
  1. 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
  1. 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,
  1. 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,
  1. 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。它出现不到一个月,所以我很有兴趣,看看它随着时间的推移如何发展。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!

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