[译]The Python Tutorial#12. Virtual Environments and Packages

[译]The Python Tutorial#Virtual Environments and Packages

12.1 Introduction

Python应用经常使用不属于标准库的包和模块。应用有时会需要一个特定版本的库，因为应用可能会需要一个特定bug得到修复的库，或者应用依赖库中一个废弃版本的接口。

这意味着一个Python安装可能无法满足每个应用的需求。如果应用A依赖特定模块的1.0版本，而应用B依赖其2.0版本，那么需求就冲突了，并且安装1.0和2.0的任意一个版本都会导致其中一个应用无法运行。

以上问题的解决方案是创建虚拟环境，虚拟环境是包含一个特定Python版本的Python安装以及一些附加包的独立目录树。

不同的应用可以使用不同的虚拟环境。为解决先前需求冲突的例子，应用A可以拥有安装了版本1.0的虚拟环境，而应用B可以拥有安装了版本2.0的另一个虚拟环境。如果应用B需要升级到版本3.0的库，这不会影响A的虚拟环境。

12.2 Creating Virtual Environments

用来创建和管理虚拟换环境模块叫做venv。venv通常会安装最近版本的Python。如果系统中有多个版本的Python，可以运行python3或者其他任何版本来选择一个指定的Python版本。

要创建一个虚拟环境，首先需要决定放置虚拟环境的目录，然后以脚本方式运行带有目录路径的venv模块：

python3 -m venv tutorial-env

如果tutorial-env目录不存在，会创建一个tutorial-env目录，同时在目录中创建子目录，包含Python解释器，标准库以及各种各样支持文件的副本。

一旦创建了一个虚拟环境，就可以激活它了。

在Windows中，运行：

tutorial-env\Scripts\activate.bat

在Unix或者MacOS中，运行：

source tutorial-env/bin/activate

（这个脚本使用bash shell编写。如果你使用csh或者fish shell，有activae.csh以及activate.fish脚本可供选择）

激活虚拟环境会改变shell的提示，以显示正在使用的虚拟环境，并且改变环境，以便运行python会得到特定版本和Python安装。例如：

$ source ~/envs/tutorial-env/bin/activate
(tutorial-env) $ python
Python 3.5.1 (default, May  6 2016, 10:59:36)
  ...
>>> import sys
>>> sys.path
['', '/usr/local/lib/python35.zip', ...,
'~/envs/tutorial-env/lib/python3.5/site-packages']
>>>

12.3 Managing Packages with pip

使用一个叫做pip的程序，可以安装，更新和移除包。默认情况下pip会从Python Package Index https://pypi.python.org/pypi 安装包。可以使用浏览器浏览Python Package Index，或者使用pip有限的搜索特性：

(tutorial-env) $ pip search astronomy
skyfield               - Elegant astronomy for Python
gary                   - Galactic astronomy and gravitational dynamics.
novas                  - The United States Naval Observatory NOVAS astronomy library
astroobs               - Provides astronomy ephemeris to plan telescope observations
PyAstronomy            - A collection of astronomy related tools for Python.
...

pip有一系列子命令："search", "install", "uninstall", "freeze"等等（参考 Installing Python Modules获取pip的完整文档）

指定包的名字，可以安装最新版本的包：

(tutorial-env) $ pip install novas
Collecting novas
  Downloading novas-3.1.1.3.tar.gz (136kB)
Installing collected packages: novas
  Running setup.py install for novas
Successfully installed novas-3.1.1.3

也可以给出包名字并且跟==以及版本号来安装指定版本的包：

(tutorial-env) $ pip install requests==2.6.0
Collecting requests==2.6.0
  Using cached requests-2.6.0-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: requests
Successfully installed requests-2.6.0

如果重新运行这个命令，pip会注意到请求的版本已经安装并且不会做任何事情。可以提供不同版本号或者指定版本包，或者运行pip install --upgrade升级包到最新版本：

(tutorial-env) $ pip install --upgrade requests
Collecting requests
Installing collected packages: requests
  Found existing installation: requests 2.6.0
    Uninstalling requests-2.6.0:
      Successfully uninstalled requests-2.6.0
Successfully installed requests-2.7.0

命令pip uninstall紧跟一个或多个包名或从虚拟环境中移除包。

pip show展示指定包的信息：

(tutorial-env) $ pip show requests
---
Metadata-Version: 2.0
Name: requests
Version: 2.7.0
Summary: Python HTTP for Humans.
Home-page: http://python-requests.org
Author: Kenneth Reitz
Author-email: me@kennethreitz.com
License: Apache 2.0
Location: /Users/akuchling/envs/tutorial-env/lib/python3.4/site-packages
Requires:

pip list展示虚拟环境中所有已安装的包：

(tutorial-env) $ pip list
novas (3.1.1.3)
numpy (1.9.2)
pip (7.0.3)
requests (2.7.0)
setuptools (16.0)

pip freeze产生类似的已安装包的列表，但是其输出使用了pip install期望的格式。通常的约定是将输出放到requirements.txt文件中：

(tutorial-env) $ pip freeze > requirements.txt
(tutorial-env) $ cat requirements.txt
novas==3.1.1.3
numpy==1.9.2
requests==2.7.0

接下来可以将requirements.txt提交到版本控制中，并且作为应用的一部分组装。用户就可以使用install -r命令安装所有需要的包：

(tutorial-env) $ pip install -r requirements.txt
Collecting novas==3.1.1.3 (from -r requirements.txt (line 1))
  ...
Collecting numpy==1.9.2 (from -r requirements.txt (line 2))
  ...
Collecting requests==2.7.0 (from -r requirements.txt (line 3))
  ...
Installing collected packages: novas, numpy, requests
  Running setup.py install for novas
Successfully installed novas-3.1.1.3 numpy-1.9.2 requests-2.7.0

pip还有其他许多选项。查阅 Installing Python Modules 获取完整的pip文档。如果开发了一个包，并且希望在 Python Package Index上可用，查阅 Distributing Python Modules。