从混沌到秩序:Python的依赖管理工具分析
Python
的依赖管理工具一直没有标准化,原因主要包括:
-
历史发展的随意性:
Python
发展早期对于依赖管理的重视程度不足,缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识 -
社区的分散性:
Python
社区庞大且分散,众多开发者和团队各自为政,根据自己的需求和偏好开发工具,缺乏统一的协调和整合机制 -
多样化的使用场景:
Python
应用场景广泛,从 Web 开发到数据科学、机器学习、系统管理脚本等。不同场景对依赖管理有着不同的要求 -
向后兼容性的挑战:
Python
语言本身非常注重向后兼容性,这在一定程度上限制了对依赖管理工具进行根本性变革的可能性 -
缺乏统一的治理:与一些编程语言(如
Java
有 Oracle 主导的规范制定)不同,Python
没有一个强有力的单一实体来主导依赖管理工具的标准化工作 -
生态系统的快速变化:
Python
生态系统发展迅速,新的库和框架不断涌现,这使得依赖关系变得越来越复杂
1. 什么是依赖管理
依赖管理工具常用于处理软件项目中的依赖关系。
在软件开发过程中,一个项目往往会依赖于许多其他的软件库、框架或组件。
依赖管理工具能够帮助开发者精确地指定这些依赖项的版本,自动下载和安装它们,并且可以在不同的环境中(如开发、测试、生产环境)保证依赖项的一致性。
这样可以有效避免因依赖版本混乱而导致的软件故障、兼容性问题等情况。
比如,其他编程语言的标准依赖管理工具有:NodeJS
的npm
,Rust
的cargo
,Java
的Maven
等等。
依赖管理工具最关键的作用是可重复性,意味着我们可以遵循一系列步骤,最终得到的软件项目是完全相同的。
特别是现在的项目(不管是开源的还是内部的)基本都需要多人协作,确保每个人的代码编译出来的软件运行结果一致是至关重要的。
良好的依赖管理可以对开发、构建和部署阶段的所有依赖关系都明确声明,并与版本控制中的代码一起跟踪。
简单来说:应用程序=代码+所有依赖项。
具体可以归纳为以下几个步骤:
-
创建定义文件:项目的描述,声明所需的依赖项和最小版本约束等
-
生成锁定文件:固定依赖项的版本和依赖项之间的关系
-
同步环境:一般都过git之类的版本管理工具互相同步
-
追踪定义文件和锁定文件:定义文件和锁定文件有变化时及时互相同步
2. 依赖管理工具对比
Python
的依赖管理工具虽然没有统一,但是有很多可供选择,下面一一分析每个工具的优缺点。
2.1. pip
pip
是自带的默认包管理器,也是使用最多的工具,它的特点是只能用来安装Python
包。
优势:
-
自
Python 3.4
起包含在Python
中,无需额外安装 -
2013年开始引入
wheels
分发格式,安装速度大大提高 -
2020年开始加入了依赖解析算法,能够更好的保持环境的一致性
不足之处:
-
依赖
Python
,也就是说使用pip
必须先安装Python
-
不能安装非Python的包
-
没有锁定文件
2.2. venv
用于创建虚拟环境的内置工具,在虚拟环境中可使用 pip 安装包,通过设置环境变量来隔离环境。
优势:自Python 3.3
起包含在Python
中。
不足之处:
-
是
Python
工具,依赖Python
安装 -
所有环境必须使用相同的
Python
解释器 -
无法安装非
Python
包
2.3. virtualenv
在 venv
成为 Python
内置工具前,我们通常使用virtualenv
创建虚拟环境,可指定不同的 Python
解释器创建虚拟环境,需通过 pip
安装。
优势:能指定不同 Python
解释器创建虚拟环境。
不足之处与venv
是一样的。
2.4. pip-tools
轻量级工具,引入锁文件机制。
需先编写requirements.in
作为定义文件,再用pip-compile
生成requirements.txt
锁文件,同步环境是使用pip-sync
。
优势:轻量、简单,与基本的 <font style="color:rgba(0, 0, 0, 0.85);">pip/venv</font>
工具协同工作。
不足之处:
-
是
Python
工具,需安装到项目环境中,可能存在兼容性问题 -
只能处理
pip
可安装的包 -
定义文件需手动维护
2.5. Pipenv
整合了 pip
、virtualenv
和 pip-tools
的功能,通过Pipfile
和Pipfile.lock
管理依赖和虚拟环境,自动更新文件。
优势:轻量、简单,包装了基本的 pip/venv
工具。
不足之处:
-
是
Python
工具 -
有自己的定义和锁文件格式
-
只能处理
pip
可安装的包 -
只能区分开发和非开发依赖,环境定义不够灵活
2.6. Poetry
旨在涵盖 Python
项目整个开发流程,包括项目引导、虚拟环境、依赖管理、构建和发布包。
通过pyproject.toml
管理依赖,自动维护poetry.lock
,支持依赖分组。
优势:
-
一体化工具,涵盖项目开发全生命周期
-
有方便的命令行界面
-
支持依赖分组
不足之处:
-
是
Python
工具,较重量级,依赖多,安装可能有问题 -
与其他工具互操作性差,不支持其他构建后端
-
不支持维护互斥环境
-
有自己的依赖定义和锁文件格式
-
只能处理
pip
可安装的包
2.7. PDM
类似于 Poetry
,但遵循 PEP
标准,可使用uv
进行依赖解析和安装,其构建后端可独立使用。
uv
是后面将要介绍的另一个依赖管理工具。
优势:
-
遵循
PEP
标准 -
可利用
uv
进行依赖管理
不足之处:与 Poetry
类似,是 Python
工具,有较多依赖,存在相关缺点。
2.8. pyenv
用于安装和管理不同版本的 Python
,可在全局或项目级别激活指定版本,是简单的 shell
实用程序,不依赖 Python
安装。
优势:
-
纯
shell
脚本,无Python
依赖 -
遵循
Unix
哲学,专注于管理Python
版本
不足之处:
-
安装新
Python
版本需下载并编译源代码,耗时 -
首次设置可能较麻烦,需安装多个构建依赖
-
不支持
Windows
2.9. pipx
将 pip
包安装在用户级别的独立虚拟环境中,避免依赖冲突,通过 symlink
(软链接) 将入口点链接到PATH
,方便调用。
优势:比直接在用户级别 pip
安装工具更好,能隔离依赖,可使用不同 Python
解释器。
不足之处:
-
是
Python
工具 -
无法安装同一工具的多个版本,所有项目需共享工具版本
2.10. uv
用 Rust
编写的全能工具,旨在替代多个 Python
管理工具,处理整个开发流程,包括安装包、管理虚拟环境、构建和发布等。
遵循 Python
标准,依赖定义在pyproject.toml
,锁文件为uv.lock
,支持任意依赖分组,能安装 pip
包作为可执行文件,可管理 Python
版本,维护全局包缓存。
优势:
-
用
Rust
编写,速度极快,单二进制文件,无外部依赖 -
多平台支持
-
一体化工具,功能全面
-
遵循
Python
标准 -
支持选择任何构建后端
-
支持依赖分组。
不足之处:
-
不支持维护多个互斥环境
-
只能处理
pip
可安装的包
2.11. Conda
由 Anaconda
公司开发的不同生态系统的包管理器,主要用于安装anaconda.org
上的包,
能创建虚拟环境,与 pip
生态系统不同,对【包】 的定义更广泛,包括共享库、头文件、可执行文件等。
优势:
-
多平台支持
-
有全局包缓存
-
包以编译二进制形式分发
-
依赖解析算法健壮
-
可在
Conda
环境中使用pip
-
支持全局和共享环境
不足之处:
-
速度慢
-
包的下载是串行的
-
安装过程有些侵入性,会修改
shell
配置 -
与 “主”
Python
生态系统互操作性有限 -
无锁文件
-
构建和分发
Conda
包较痛苦
2.12. Mamba
是Conda
的改进版,旨在解决Conda
的痛点,如慢的依赖解析和并行下载问题,用 C++
实现,使用不同算法,推荐安装方式已改变。
速度比Conda
快很多,其他方面和Conda
类似。
2.13. Pixi
类似于 uv
,但针对 Conda
生态系统,用 Rust
编写,支持多平台。
通过pyproject.toml
或pixi.toml
配置,有方便的命令行界面,支持管理多个虚拟环境和定义文件,有锁文件机制,支持类似 Makefile
的项目自动化任务,可指定系统依赖,但不帮助构建包。
优势:
-
用 Rust 编写,速度快,单二进制文件,无外部依赖
-
多平台支持
-
方便的命令行界面
-
全局包缓存
-
可下载
Python
二进制文件和anaconda.org
上的非Python
包 -
能使用
pyproject.toml
和pixi.toml
配置 -
可选择任何构建后端
不足之处:与其他工具兼容性有限,且没有遵循 Conda
的全局环境理念。
3. 工具选择建议
如此之多的依赖管理工具,我们应该如何选择呢?
如果我们的项目只有对Python包的依赖,那么推荐uv
和Pixi
;
如果需要维护多个互斥的环境,那么推荐pip + venv + pip-tools + pyenv
;
如果需处理无法通过 pip
安装的依赖,那么建议使用Pixi
。
4. 总结
Python
的依赖管理工具很多,但是大部分工具其实大同小异,只是互相做了一些小的改进。
我们选择时,除了考虑遗留项目的问题之外,尽量优先选择新出的工具。
新的工具除了会改进原有工具的缺点,还会借鉴其他语言的优秀的依赖管理工具。
目前,我个人的话,使用uv
来管理项目比较多。
文章转载自:wang_yb
原文链接:https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/18617458
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