python - Python 部署的最佳实践——多个版本、标准安装位置、打包工具等

Question

关于这个问题的不同方面的许多帖子，但我还没有看到一个帖子将所有这些结合在一起。

首先是一个主观的陈述:当我们离开解释器并开始处理部署问题时，我们在使用 Python 语言时所体验到的简单性似乎被粉碎了。如何最好地在同一台机器上拥有多个版本的 Python？软件包应该安装在哪里？ Disutils vs. setuptools vs. pip 等。在部署方面，Python 的 Zen 似乎被严重滥用了。我在 Windows 上感受到了“DLL hell ”体验的怪异回声。

Do the experts agree on some degree of best practice on these questions?

您是否在同一台机器上运行多个版本的 Python？您如何保持对它们可以共存的信心——并且新版本不会破坏依赖于早期版本的其他进程的假设(例如，操作系统供应商提供的脚本)？这安全吗？ virtualenv 够用吗？

本地文件系统上 Python 环境的不同组件(包括 3rd 方包)的位置的最佳选择是什么？许多不同版本的 Unixy 和 Windows 操作系统的位置之间是否存在严格或粗略的对应关系？

还有沼泽中最阴暗的角落——你使用什么安装工具(setuptools、distutils、pip 等)，它们是否适合你的选择:文件位置、Python 虚拟环境、Python 路径等。

这些听起来像是很难的问题。我希望经验丰富的 Pythonistas 可能已经为这些挑战定义了一种(或两种)规范方法。任何将“卡在一起”作为一个可以放心使用的系统的方法(感觉不像是单独的、不相关的工具)都会非常有帮助。

Answer 1

我发现 virtualenv是在同一台机器上配置和维护多个环境的唯一可靠方法。它甚至可以作为打包环境并将其安装到另一台机器上的一种方式。

对于包管理，我总是使用 pip因为它与 virtualenv 配合得非常好。它还可以轻松地从各种来源(例如 git 存储库)安装和升级软件包。