怎么使用pipenv管理你的python项目

简介:

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,

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,

cd my_project
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,

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,

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,

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,

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。

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,

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,

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

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,

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,

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!

摘自:https://blog.csdn.net/dream_allday/article/details/60467131

目录
相关文章
|
4月前
|
Python
空间管理大师已上线!(2),Python高级工程师进阶学习】
空间管理大师已上线!(2),Python高级工程师进阶学习】
|
2月前
|
数据挖掘 Python
🚀告别繁琐!Python I/O管理实战,文件读写效率飙升的秘密
【7月更文挑战第29天】在 Python 编程中,高效的文件 I/O 对性能至关重要。
39 4
|
2月前
|
安全 数据安全/隐私保护 Python
|
2月前
|
JSON 监控 开发者
Python I/O管理新篇章:优化你的程序,让数据流动更顺畅
【7月更文挑战第30天】在数据驱动时代, Python I/O操作效率至关重要。理解I/O瓶颈,使用缓冲技术(如调整`open`的`buffering`参数),并发与异步I/O(借助`asyncio`),高效序列化(json, msgpack),及监控调试(cProfile)能显著提升性能。示例展示了缓冲读取和异步文件操作的最佳实践。不断学习可助开发者优化数据流。
55 2
|
2月前
|
数据挖掘 数据处理 Python
🔍深入Python系统编程腹地:文件系统操作与I/O管理,打造高效数据处理流水线
【7月更文挑战第29天】深入Python系统编程腹地:文件系统操作与I/O管理,打造高效数据处理流水线
26 3
|
2月前
|
API Python
Python高手修炼手册:精通文件系统操作,掌控I/O管理,提升编程效率
【7月更文挑战第30天】在 Python 编程中, 文件系统操作与 I/O 管理是连接程序与数据的关键。初学者常因路径错误和权限问题受挫, 而高手能自如管理文件。传统 `os` 和 `os.path` 模块易出错, `pathlib` 提供了更直观的对象导向 API。I/O 方面, 同步操作会阻塞程序, 异步 (如使用 `aiofiles`) 则能大幅提升并发能力。真正的高手不仅掌握 API, 更能预见性能瓶颈并优化代码, 实现高效与优雅。
27 1
|
3月前
|
监控 算法 Java
Python中管理内存
Python中管理内存
|
3月前
|
监控 算法 Java
使用Python的垃圾回收机制来管理内存
使用Python的垃圾回收机制来管理内存
|
3月前
|
Python
Python中有效地使用global和globals()来管理全局变量
Python中有效地使用global和globals()来管理全局变量