欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

Python 依賴庫太多了該如何管理

 更新時間:2019年11月08日 13:32:03   作者:編程派  
在 Python 的項目中,如何管理所用的全部依賴庫呢?最主流的做法是維護一份“requirements.txt”,記錄下依賴庫的名字及其版本號,需要的朋友可以參考下

在 Python 的項目中,如何管理所用的全部依賴庫呢?最主流的做法是維護一份“requirements.txt”,記錄下依賴庫的名字及其版本號。

那么,如何來生成這份文件呢?在上篇文章《由淺入深:Python 中如何實現(xiàn)自動導入缺失的庫?》中,我提到了一種常規(guī)的方法:

pip freeze 
>
 requirements
.
txt

這種方法用起來方便,但有幾點不足:

  • 它搜索依賴庫的范圍是全局環(huán)境,因此會把項目之外的庫加入進來,造成冗余(一般是在虛擬環(huán)境中使用,但還是可能包含無關的依賴庫)
  • 它只會記錄以“pip install”方式安裝的庫
  • 它對依賴庫之間的依賴關系不做區(qū)分
  • 它無法判斷版本差異及循環(huán)依賴等情況

…………

可用于項目依賴管理的工具有很多,本文主要圍繞與 requirements.txt 文件相關的、比較相似卻又各具特色的 4 個三方庫,簡要介紹它們的使用方法,羅列一些顯著的功能點。至于哪個是最好的管理方案呢?賣個關子,請往下看……

pipreqs

這是個很受歡迎的用于管理項目中依賴庫的工具,可以用“pip install pipreqs”命令來安裝。它的主要特點有:

  • 搜索依賴庫的范圍是基于目錄的方式,很有針對性
  • 搜索的依據(jù)是腳本中所 import 的內(nèi)容
  • 可以在未安裝依賴庫的環(huán)境上生成依賴文件
  • 查找軟件包信息時,可以指定查詢方式(只在本地查詢、在 PyPi 查詢、或者在自定義的 PyPi 服務)

基本的命令選項如下:

Usage
:

 pipreqs 
[
options
]
 
<path>



Options
:

 
--
use
-
local
   
Use
 ONLY 
local
 
package
 info instead of querying 
PyPI

 
--
pypi
-
server 
<url>
 
Use
 custom 
PyPi
 server

 
--
proxy 
<url>
   
Use
 
Proxy
,
 parameter will be passed to requests library
.
 
You
 can also just 
set
 the

       environments parameter 
in
 your terminal
:

       $ 
export
 HTTP_PROXY
=
"http://10.10.1.10:3128"

       $ 
export
 HTTPS_PROXY
=
"https://10.10.1.10:1080"

 
--
debug    
Print
 debug information

 
--
ignore 
<dirs>
...
 
Ignore
 extra directories

 
--
encoding 
<charset>
 
Use
 encoding parameter 
for
 file open

 
--
savepath 
<file>
  
Save
 the list of requirements 
in
 the given file

 
--
print
    
Output
 the list of requirements 
in
 the standard output

 
--
force    
Overwrite
 existing requirements
.
txt

 
--
diff 
<file>
   
Compare
 modules 
in
 requirements
.
txt to project imports
.

 
--
clean 
<file>
  
Clean
 up requirements
.
txt 
by
 removing modules that are 
not
 imported 
in
 project
.

其中需注意,很可能遇到編碼錯誤:UnicodeDecodeError:'gbk'codec can't decode byte 0xae in。需要指定編碼格式“--encoding=utf8”。

在已生成依賴文件“requirements.txt”的情況下,它可以強行覆蓋、比對差異以及清除不再使用的依賴項。

pigar

pigar 同樣可以根據(jù)項目路徑來生成依賴文件,而且會列出依賴庫在文件中哪些位置使用到了。這個功能充分利用了 requirements.txt 文件中的注釋,可以提供很豐富的信息。

pigar 對于查詢真實的導入源很有幫助,例如 bs4 模塊來自 beautifulsoup4 庫, MySQLdb 則來自于 MySQL_Python 庫。可以通過“-s”參數(shù),查找真實的依賴庫。

$ pigar 
-
s bs4 
MySQLdb

它使用解析 AST 的方式,而非正則表達式的方式,可以很方便地從 exec/eval 的參數(shù)、文檔字符串的文檔測試中提取出依賴庫。

另外,它對于不同 Python 版本的差異可以很好地支持。例如, concurrent.futures 是 Python 3.2+ 的標準庫,而在之前早期版本中,需要安裝三方庫 futures ,才能使用它。pigar 做到了有效地識別區(qū)分。(PS:pipreqs 也支持這個識別,詳見這個合入:https://github.com/bndr/pipreqs/pull/80

pip-tools

pip-tools 包含一組管理項目依賴的工具:pip-compile 與 pip-sync,可以使用命令“pip install pip-tools”統(tǒng)一安裝。它最大的優(yōu)勢是可以精準地控制項目的依賴庫。

兩個工具的用途及關系圖如下:

pip-compile 命令主要用于生成依賴文件和升級依賴庫,另外它可以支持 pip 的“Hash-Checking Mode ”,并支持在一個依賴文件中嵌套其它的依賴文件(例如,在 requirements.in 文件內(nèi),可以用“-c requirements.txt”方式,引入一個依賴文件)。

它可以根據(jù) setup.py 文件來生成 requirements.txt,假如一個 Flask 項目的 setup.py 文件中寫了“install_requires=['Flask']”,那么可以用命令來生成它的所有依賴:

$ pip
-
compile
#
# This file is autogenerated by pip-compile
# To update, run:
#
# pip-compile --output-file requirements.txt setup.py
#
click
==
6.7
# via flask
flask
==
0.12
.
2
itsdangerous
==
0.24
# via flask
jinja2
==
2.9
.
6
# via flask
markupsafe
==
1.0
# via jinja2
werkzeug
==
0.12
.
2
# via flask

在不使用 setup.py 文件的情況下,可以創(chuàng)建“requirements.in”,在里面寫入“Flask”,再執(zhí)行“pip-compile requirements.in”,可以達到跟前面一樣的效果。

pip-sync 命令可以根據(jù) requirements.txt 文件,來對虛擬環(huán)境中進行安裝、升級或卸載依賴庫(注意:除了 setuptools、pip 和 pip-tools 之外)。這樣可以有針對性且按需精簡地管理虛擬環(huán)境中的依賴庫。

另外,該命令可以將多個“*.txt”依賴文件歸并成一個:

$ pip-sync dev-requirements.txt requirements.txt

pipdeptree

它的主要用途是展示 Python 項目的依賴樹,通過有層次的縮進格式,顯示它們的依賴關系,不像前面那些工具只會生成扁平的并列關系。

除此之外,它還可以:

  • 生成普遍適用的 requirements.txt 文件
  • 逆向查找某個依賴庫是怎么引入進來的
  • 提示出相互沖突的依賴庫
  • 可以發(fā)現(xiàn)循環(huán)依賴,進行告警
  • 生成多種格式的依賴樹文件(json、graph、pdf、png等等)

它也有缺點,比如無法穿透虛擬環(huán)境。如果要在虛擬環(huán)境中工作,必須在該虛擬環(huán)境中安裝 pipdeptree。因為跨虛擬環(huán)境會出現(xiàn)重復或沖突等情況,因此需要限定虛擬環(huán)境。但是每個虛擬環(huán)境都安裝一個 pipdeptree,還是挺讓人難受的。

好啦,4 種庫介紹完畢,它們的核心功能都是分析依賴庫,生成 requirements.txt 文件,同時,它們又具有一些差異,補齊了傳統(tǒng)的 pip 的某些不足。

本文不對它們作全面的測評,只是選取了一些主要特性進行介紹,好在它們安裝方便(pip install xxx),使用也簡單,感興趣的同學不妨一試。

更多豐富的細節(jié),請查閱官方文檔:

https://github.com/bndr/pipreqs

https://github.com/damnever/pigar

https://github.com/jazzband/pip-tools

https://github.com/naiquevin/pipdeptree

總結

以上所述是小編給大家介紹的Python 依賴庫太多了該怎么管理,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網(wǎng)站的支持!
如果你覺得本文對你有幫助,歡迎轉載,煩請注明出處,謝謝!

相關文章

  • python方法生成txt標簽文件的實例代碼

    python方法生成txt標簽文件的實例代碼

    今天小編就為大家分享一篇python方法生成txt標簽文件的實例代碼,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2018-05-05
  • 詳解python?flask是如何預防CSRF攻擊

    詳解python?flask是如何預防CSRF攻擊

    CSRF(Cross-site?request?forgery)攻擊是一種常見的網(wǎng)絡安全漏洞,它可以通過欺騙用戶執(zhí)行惡意請求來攻擊?Web?應用程序,本篇文章將介紹python?flask是如何預防CSRF攻擊,需要的朋友可以參考下
    2024-04-04
  • python 用opencv實現(xiàn)霍夫線變換

    python 用opencv實現(xiàn)霍夫線變換

    這篇文章主要介紹了python 如何用opencv實現(xiàn)霍夫線變換,幫助大家更好的理解和使用python處理圖片,感興趣的朋友可以了解下
    2020-11-11
  • Python單鏈表簡單實現(xiàn)代碼

    Python單鏈表簡單實現(xiàn)代碼

    這篇文章主要介紹了Python單鏈表簡單實現(xiàn)代碼,結合實例形式分析了Python單鏈表的具體定義與功能實現(xiàn)技巧,需要的朋友可以參考下
    2016-04-04
  • Django序列化組件Serializers使用詳解

    Django序列化組件Serializers使用詳解

    本文主要系統(tǒng)性的講解django rest framwork 序列化組件的使用,基本看完可以解決工作中序列化90%的問題,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下
    2021-09-09
  • python從sqlite讀取并顯示數(shù)據(jù)的方法

    python從sqlite讀取并顯示數(shù)據(jù)的方法

    這篇文章主要介紹了python從sqlite讀取并顯示數(shù)據(jù)的方法,涉及Python操作SQLite數(shù)據(jù)庫的讀取及顯示相關技巧,需要的朋友可以參考下
    2015-05-05
  • 解決使用pandas聚類時的小坑

    解決使用pandas聚類時的小坑

    這篇文章主要介紹了解決使用pandas聚類時的小坑,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2021-04-04
  • python 數(shù)據(jù)庫查詢返回list或tuple實例

    python 數(shù)據(jù)庫查詢返回list或tuple實例

    這篇文章主要介紹了python 數(shù)據(jù)庫查詢返回list或tuple實例,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2020-05-05
  • python中的np.argmax() 返回最大值索引號

    python中的np.argmax() 返回最大值索引號

    這篇文章主要介紹了python中的np.argmax() 返回最大值索引號操作,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
    2021-06-06
  • python中的標準庫html

    python中的標準庫html

    html庫是用于解析HTML的一個工具,是python自帶的標準庫之一,今天通過本文給大家介紹下python中的標準庫html,感興趣的朋友一起看看吧
    2022-04-04

最新評論