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  • 環(huán)球滾動:如何減輕 Python 打包之痛

    時間:2023-07-04 13:31:00 來源: CSDN


    本文主要介紹 Python 包管理的問題和解決方法,以及在安裝和運行 Python 時應(yīng)遵循的策略和步驟。


    (相關(guān)資料圖)

    原文鏈接:https://www.bitecode.dev/p/relieving-your-python-packaging-pain

    未經(jīng)允許,禁止轉(zhuǎn)載!

    作者 | Bite Code 譯者 | 明明如月

    責(zé)編 | 夏萌

    出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

    隨著 Python 3 的普及,Guido 正在致力于提升這門語言的運行速度,而社區(qū)中新的抱怨焦點則轉(zhuǎn)向了包管理。

    關(guān)于這個話題有很多可以深入探討的地方,如包的構(gòu)建、分發(fā)及其他諸多問題,但這并不是大部分用戶所面臨的困擾。

    真正困擾大家的是,他們在嘗試安裝和使用某個包時,往往會遇到預(yù)料之外的問題。

    本文主要聚焦于幫助你解決這個問題,至少,可以幫你搞定絕大多數(shù)情況。

    然而,你可能會發(fā)現(xiàn)奇怪的現(xiàn)象:你至今為止試過的所有方法都沒有奏效。事實上,大多數(shù)關(guān)于這個話題的建議可能都無法真正幫助你。

    這是因為在 Python 包管理中,絕大部分問題并非直接由包管理本身引起。

    問題的癥結(jié)在于 Python 的啟動問題,也就是如何找到、安裝、配置并運行 Python 的過程。

    在過去的 15 年中,我嘗試過所有可能的方法,無論對于專家或是初學(xué)者,無論對于專業(yè)人士或是業(yè)余愛好者,都沒有找到 " 唯一的正確答案 "。

    然而,對大多數(shù)人來說,有一種方法會讓失敗的次數(shù)少很多。

    在這篇文章中,我將列出一系列需要遵循的步驟,并在另一篇新文章中解釋這些步驟的原因。

    概述

    你只需要遵循下面的 Python 的安裝和運行策略,就可以規(guī)避許多包管理方面的問題:

    不要急于安裝 Python 的最新版本

    在 Windows 和 Mac 上,堅持使用 python.org 的安裝程序,在 Linux 上則使用官方倉庫。

    絕對不在虛擬環(huán)境之外安裝或運行任何程序

    讓自己只使用基礎(chǔ)的命令:pip 和 venv

    執(zhí)行命令時,使用 -m 參數(shù)

    在創(chuàng)建虛擬環(huán)境時,使用命令行參數(shù)明確指定 Python 版本

    不要盲目追求 Python 的最新版本

    對,最新版本的 Python 總是那么閃亮奪目,性能更強,新功能特性眾多,令人心動。我并不是說你不應(yīng)該去嘗試它,熟悉它。然而,對于你的項目來說,你最好不要采用這個最新版本。

    因此,假設(shè) Python 3.11 是最新的主版本,你最好使用的版本應(yīng)當(dāng)是 3.10,或者更舊的版本。如果可能的話(我理解沒有人希望每年都更新 Python 版本),最好將你的版本目標(biāo)設(shè)定在最新主版本的前四個版本,例如在本例中,就應(yīng)選擇 3.7 版本。

    如果你對此有疑問,可以查看 Python 狀態(tài)頁。

    在這個頁面上,"feature" 指的是當(dāng)前正在開發(fā)的版本,"bugfix" 指的是仍在接收錯誤修復(fù)的版本,"security" 指的是仍在接收安全問題修復(fù)的版本,而 "end-of-line" 則代表已經(jīng)停止更新的版本。

    在 Windows 和 Mac 上,使用官方安裝器

    安裝 Python 的方式有很多種,你選擇何種方式安裝非常關(guān)鍵。

    是應(yīng)該使用 Homebrew、Windows 商店,還是使用 Anaconda?答案是都不應(yīng)該。

    你應(yīng)該直接訪問 python.org,使用他們提供的 Windows 版 Python 安裝器 或 Mac 版安裝器。

    如果你想知道為什么這么做,可以查閱我寫的 另一篇文章。

    如果你想了解安裝的步驟,可以參考我寫的另外一篇專門講解 講解 Python 完整安裝過程的文章。

    另外,我知道有些用戶因為某些原因必須使用 Anaconda,在文末我將為你解答。

    在 Linux 上,使用官方倉庫

    請使用你的發(fā)行版附帶的官方工具來安裝 Python,可能是 "apt","yum","dnf" 等等。

    你將受限于倉庫中的 Python 版本,但要抵制使用 pyenv 來規(guī)避這一點的誘惑。

    如果恰巧你在使用 Ubuntu,你就很幸運:你可以使用 deadsnake PPA 來增加你可用的版本數(shù)。

    同樣的,如果你在 Red Hat 上,可以使用 EPEL。

    你可能在 Windows/Mac 上開發(fā)并在 Linux 上部署。在這種情況下,檢查 Linux 機器上可用的版本,并在 Windows 上安裝相同版本的 Python。

    如果以上建議你還聽不太明白,可以查看 與這個主題的完整教程。

    安裝軟件包時,堅持使用 pip

    請避免使用 conda。

    請避免使用 poetry、pipenv、pdm、easy_install。

    同樣地,不要使用 pipx。請注意,pipx 和 pip 是兩個完全不同的工具。

    不要使用像 apt、yum 等的工具。

    如果你對 pip 感到陌生,或不清楚如何使用它,不用擔(dān)心,我們將在約兩周后的一篇文章中對此進行詳細講解。

    總是在虛擬環(huán)境中使用 pip

    正因為你正在閱讀這篇文章,也就意味著你可能尚不具備跳過此規(guī)則所需要的知識。

    因此,千萬別忽視它。

    這是最重要的規(guī)則。

    無論你需要安裝什么,都應(yīng)該在虛擬環(huán)境中進行。

    不論你要安裝的是 black、jupyter、mypy,還是你目前正在考慮的任何軟件包,都應(yīng)該在虛擬環(huán)境中安裝。

    最關(guān)鍵的是,當(dāng)你在安裝任何東西時,如果你不確定自己是否在虛擬環(huán)境中,你首先要做的就是確認(rèn)你正處于虛擬環(huán)境。

    如果你在安裝過程中輸入了 "--user",那么說明你并未在虛擬環(huán)境中安裝。

    如果你在輸入 "sudo",你也未在虛擬環(huán)境中安裝。

    一旦在虛擬環(huán)境中安裝了軟件包,為了使用它們,你需要保持在同一環(huán)境中。因此,所有的命令,包括運行 pip,都應(yīng)該在虛擬環(huán)境中進行。

    如果你對虛擬環(huán)境感到陌生,或者不清楚如何使用它,沒關(guān)系,我們將在后面的文章中進行詳細解析。

    的確,這有點讓人感到困擾。你只是想編程,而不想被這個麻煩的虛擬環(huán)境困擾。為什么它就不能像 cargo 或 npm 那樣簡單呢?

    這個問題的答案相當(dāng)復(fù)雜。

    但現(xiàn)實情況是,目前你沒有任何可靠的方法可以在沒有虛擬環(huán)境的情況下安裝任何東西。

    所以你有兩個選擇:不使用虛擬環(huán)境,然后遭受各種各樣的問題;或者使用虛擬環(huán)境,只需要承受一些小小的麻煩。

    只使用 "venv" 來創(chuàng)建虛擬環(huán)境

    venv 是大部分 Python 安裝包默認(rèn)附帶的命令,你應(yīng)該用它來創(chuàng)建新的虛擬環(huán)境。

    當(dāng)然,還有一些其他的命令,例如 virtualenv 和 virtualenvwrapper。

    你的選擇是:不用它們。

    還有一些其他的工具,比如 pipx、pdm、poetry 和 pipenv。

    同樣,不用它們。

    顯然,anaconda 自帶了 env 子命令。

    這個你應(yīng)該知道:也不要用它。

    此刻,那些正在使用這些工具的讀者可能已經(jīng)開始心潮澎湃。請記住,關(guān)于這個話題,我們有另一篇文章。

    需要注意的是,venv 是與 python.org 的 Python 安裝器捆綁在一起的,但是在 Linux 上,你可能需要安裝一個特定的包,這將是我們下周要討論的內(nèi)容。

    在運行 Python 命令時,添加 -m 參數(shù)

    -m 是 "python" 命令中的一個參數(shù),大部分用戶可能并不了解它。但是它可以讓你運行任何可導(dǎo)入的 Python 模塊。由于大多數(shù)命令都是 Python 模塊,因此我們可以用這個參數(shù)來指示," 運行這個特定的 python 模塊 X"。

    不要這樣:

    pip install

    應(yīng)該這樣:

    python -m pip install

    不要這樣:

    black

    應(yīng)該這樣:

    python -m black

    不要這樣:

    jupyter notebook

    應(yīng)該這樣:

    python -m jupyter notebook

    即使你在虛擬環(huán)境中,盡管有人可能會告訴你一大堆不一樣的話,你仍然應(yīng)該這樣做。

    的確,這很繁瑣。你只是想寫代碼,不想被這個煩人的 -m 打擾。為什么它不能像其他工具那樣開箱即用呢?

    這個問題說來話長。

    但是現(xiàn)在的情況是,你目前沒有任何可靠的方式在不使用 -m 的情況下運行任何 Python 命令。

    所以,你有兩個選擇。不使用 -m,受盡困擾。或者使用 -m,只承受一點點困擾。

    創(chuàng)建虛擬環(huán)境時,要明確所使用的 Python 版本

    計算機上存在多個 Python 版本是非常常見的事,而你可能并不清楚這一情況。在創(chuàng)建虛擬環(huán)境時,你應(yīng)該明確聲明要使用哪個 Python 版本,因為這個環(huán)境將會永久性地關(guān)聯(lián)這個特定版本的 Python。

    在 Windows 系統(tǒng)中,這意味著使用 py 命令,它是 python.org 的安裝程序所附帶的,并可以通過以下命令列出在你的計算機上所有已安裝的 Python 版本:

    py --list-paths

    你可能會看到類似于下面的輸出:

    -3.9 C:Python39python.exe -3.8 C:Python38python.exe * -3.7 C:Python37python.exe

    然后,你可以選擇使用哪個 Python 版本,如:

    py -X.Y

    例如,想要運行 Python 3.7,可以輸入:

    py -3.7>>> print ( "Hello" ) Hello

    在 Linux 和 Mac 系統(tǒng)中,你需要使用帶有版本后綴的 pythonX.Y 命令。

    例如,要運行 Python 3.7,可以輸入:

    python3.7>>> print ( "Hello" ) Hello

    如果你已經(jīng)在機器上安裝了 Python,這些指令都可以為你選擇一個已經(jīng)安裝在你的機器上的 Python 版本并運行。如果你還沒有裝過 Python ,是無法運行的。

    請注意,如果你按照以上所有步驟進行操作,那就意味著你會同時使用 venv 和 -m。

    因此,在創(chuàng)建虛擬環(huán)境時,你可能會輸入一些看起來很復(fù)雜的命令。

    例如,Windows 系統(tǒng)下的命令為:

    "py -3.8 -m venv .venv"

    在 Linux 和 Mac 系統(tǒng)下,命令為:

    "python3.8 -m venv .venv"

    (如果這些對你來說沒有意義,我們會在另一篇文章中進行解釋)

    這些命令看起來可能有些復(fù)雜,但其實這就是非常正確的做法。

    這確實有些麻煩。你可能只是想編寫代碼,而不想處理這些繁瑣的步驟。我們?yōu)槭裁匆獙懸恍┻B Chat GPT 都不推薦的東西呢?

    回答這個問題需要長篇大論。

    但事實是,目前沒有任何可靠的方法可以在不做這些的情況下創(chuàng)建虛擬環(huán)境。

    所以你有兩個選擇。一是繼續(xù)采用你的原來做法,然后飽受困擾;二是將這段復(fù)雜的命令保存在一個文件中,每次需要時復(fù)制粘貼一下,只需飽受一點點困擾。

    如果你必須使用 Anaconda,該如何應(yīng)對?

    首先,確保你確實需要使用 Anaconda。我曾經(jīng)遇到很多人誤以為他們必須使用 Anaconda,然而當(dāng)他們按照上述步驟進行操作后,他們發(fā)現(xiàn)其實并非如此。自從 pypi 引入了 wheel 文件后,一些過去安裝起來讓人頭疼的包,比如 GUI 工具包(GUI tool-kits)或科學(xué)計算相關(guān)的包,現(xiàn)在的安裝過程變得輕松許多。

    然而,我明白有些人是真的必須使用 Anaconda。

    可能你的項目復(fù)雜且需要機器學(xué)習(xí),或者你的公司的策略就是只使用 Anaconda。

    在這種情況下,你依然可以在 Anaconda 的環(huán)境中運行。

    對于所有操作,只使用 conda,僅僅使用 conda。

    不要嘗試使用 pip 或 venv。尤其是,千萬不要嘗試將 conda 與其混合使用。

    這樣做雖然會限制你只能使用 Anconda 渠道中的資源,但這是保持工作流程清晰的唯一方式。

    對于你應(yīng)該始終創(chuàng)建虛擬環(huán)境并在其中進行所有操作的建議仍然適用,只是這個虛擬環(huán)境需要通過 conda 來創(chuàng)建。

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