VirtualEnv для победы
После попытки использовать так много вещей для этого, включая Conda, Linux в пакетах операционной системы VM +, Pyenv и все остальное, что там, в течение многих лет я, наконец, остановился на venv, reditions.txt и один виртуальный Анкет
Почему?
Если вы попытались использовать некоторые из них, вы могли бы столкнуться с некоторыми проблемами. Конда, например, абсолютно неэтенерминированная, работает несколько раз и проходит большую часть времени. Я создал билет об этом Но ответ – попытаться выключите его снова Анкет Этим разработчикам это действительно нравится толпа.
После борьбы со многими подобными проблемами, наконец, я решил выбрать Dead Simple.
Я устанавливаю Python3 с Brew. Создайте Venv в моей домашней папке и поставьте ее.
brew install python3 cd python3 -m venv venv . ~/venv/bin/activate.fish
Каждый раз, когда я работаю с Python Project, я использую только Python3 (Rip Python2 Projects) и установите все пакеты в эту единственную виртуальную среду. Если есть конфликт, я удаляю весь каталог и устанавливаю зависимости текущего проекта. Я обычно работаю над одним проектом Python за раз. Это дает мне именно то, что мне нужно, с легким путем для решения проблем местного состояния, проблем с зависимостью и только использования 1 каталога вместо того, чтобы засорять все мои репозитории и делать резервное копирование медленнее. В производстве я делаю то же самое, я использую Venv для установки среды и установить там зависимости. Не имеет значения, использую ли я контейнер Docker или неконфилированное развертывание, Venv специфич для одного приложения. Это дает моему лучшему из обоих миров, счастья для разработчиков и оптимальной среды в производстве. Есть небольшие проблемы с этим, разработка Python Lambda функций AWS не так просто, потому что различия в архитектуре между Mac против AWS Linux. Эта проблема существует в Python, с которой виртуальные среды не имеют ничего общего. В этом случае я обычно собираю программное обеспечение в Docker VM + или использую что-то еще, кроме Python, что действительно поддерживает многоплатформенную разработку: Ржавчина или F#, например.
Оригинал: “https://dev.to/l1x/my-python-environment-3o4p”