Python 中的 requirements.txt 与 setup.py

新手而言管理 Python 项目中的依赖项是非常具有挑战性的，这个问题是由历史原因引起的并且一直被吐槽。

在今天的文章中，我们将讨论如何正确管理 Python 项目的依赖关系。更具体地说，将讨论 requirements.txt 文件的用途以及如何使用 setuptools 来分发自定义的Python 包并让其他用户进一步使用和开发它。除此以外还将讨论设置文件（即 setup.cfg 和 setup.py）的用途以及如何将它们与需求文件一起使用，这样可以使包开发和重新分发的过程变得更容易。

Python项目的依赖关系是什么
让我们从包依赖开始；介绍它们到底是什么以及如何正确管理它们，因为这样可以使以使 Python 项目变得更容易维护。

简单来说，依赖项是我们Python项目所依赖的外部其他的Python 包，例如在AI方向，用到最多的包就是Numpy和Pandas。在 Python 中，这些依赖通常可以在 Python 包索引 (PyPI) 或其他管理工具中找到（例如 Nexus），后面我们都以PyPI为例介绍，因为它是最常用而且大家都在用的包管理工具。

现在我们自己的 Python 项目中可能需要引用某个特定版本的第三方包有依赖。这种情况可能会导致依赖冲突的出现，因为我们所有的依赖中（至少）有两个依赖项可能依赖同一个包，但每个依赖项都需要该外部包的特定版本（比如一个需要1.0，而一个需要2.0）。这种特殊的情况我们需要告诉 pip 需要如何处理依赖关系以及我们需要哪些特定版本。

一般情况下，我们需要requirements.txt 来指定项目的依赖包和版本，所以我们先看看requirements.txt的格式

requirements.txt 文件
requirements.txt 是一个文件，列出了 Python 项目的所有依赖项。如前所述，它还可能包含依赖项的依赖项。列除了依赖包名称外，还可以指定特定的版本（使用 ==）、>=或<=，甚至两者都指定。

示例 requirements.txt 文件

matplotlib>=2.2numpy>=1.15.0, <1.21.0pandaspytest==4.0.1

然后就可以使用以下命令通过 pip 安装这些依赖项（通常在虚拟环境中）：

pip install -r requirements.txt

在上面的示例中，我们指定了一些依赖项。例如，对于没有关联版本的的 pandas 包，pip 将正常安装最新版本，除非其他依赖项之一与它有任何冲突（如果有冲突，pip 将安装满足其余依赖项指定条件的最新 pandas 版本）。对于 pytest，包管理器将安装特定版本（即 4.0.1），而对于 matplotlib，将安装至少大于或等于 2.2 的最新版本（这还是取决于是否有其他依赖项具体要求，如果没有则会安装符合条件的最新版）。对于 numpy 包，pip 将尝试安装 1.15.0（包含）和 1.21.0（不包含）之间的最新版本。

在安装所有依赖项后，可以通过运行

pip freeze

来查看虚拟环境中安装的每个依赖项的确切版本。此命令将列出所有包及其特定版本（即 ==）。

requirements.txt 非常有用，但他只针对于我们项目的开发和发布（例如线上部署等）。如果你想将你代码发布到 PyPI 供其他人使用，那么需要的不仅仅是这个文件。

Python 中的setuptools
setuptools 是构建在 distutils 之上的包，它可以帮助开发人员快速发布 Python 包。除此以外它还提供了使依赖管理更容易的功能。

当想要发布一个包时，通常需要填写一些元数据，例如包名、版本、依赖项、入口点等。setuptools 就提供了简化这些操作的功能。

项目的元数据等信息需要在setup.py 文件中定义，例如下面的demo：

from setuptools import setup
setup(     
    name='demo',
    author='deephub',     
    version='0.1',     
    install_requires=[         
        'pandas',         
        'numpy',
        'matplotlib',
    ],
    # ... more options/metadata
)

我们所填写的信息都是纯声明性的，所以一个更好的方法是在名为 setup.cfg 的文件中定义这些元数据和信息，然后只需在 setup.py 文件中调用 setup ()即可。setup.cfg 文件如下所示：

[metadata]
name = demo
author = deephub
version = 0.1
[options]
install_requires =
    pandas
    numpy
    matplotlib

这样在我们的 setup.py 文件中只需要保留最少的代码：

from setuptools import setup
if __name__ == "__main__":
    setup()

面install_requires 参数与requirements.txt 类似，可以使用运算符 <、>、<=、> =、== 或！=，后跟版本标识符。当项目安装时会根据该配置来下载和安装依赖。

我们需要 requirements.txt 和 setup.py/setup.cfg 文件吗？
这就需要分情况对待了。首先 requirements.txt 与 setup.py 之间的通常用于实现不同的需求：

如果主要用于项目开发目的，并且不打算发布到pypi上，则 requirements.txt 就足够了（即使该包是在多台机器上开发的）
如果包仅在单机开发，但是需要把他作为pip的包发布到pypi上，那么 setup.py/setup.cfg 就足够了。
如果包是在多台机器上开发的并且还需要把他发布到pypi上，这就需要 requirements.txt （多个机器需要相同的开发环境）和 setup.py/setup.cfg 文件（发布到pypi上）。
另外就是如果同时使用两者，setup.py（ setup.cfg）文件应包含抽象依赖项列表，而 requirements.txt 文件必须包含具有每个包版本的特定引脚的具体依赖项（使用 = = 指定特定版本）。

以下是Python文档中官方的定义：

install_requires（即 setup.py）定义了单个项目的依赖关系，而requirements.txt 通常用于定义完整 Python 环境。

尽管 install_requires 要求很少，但requirements.txt 通常包含详尽的固定版本列表，以实现完整环境的可重复安装。

总结
本文中讨论了在开发 Python 项目和应用程序时适当的依赖管理的重要性。并且介绍了 requirements.txt 文件的用途以及如何将它与 setuptools 的配置文件（即 setup.py 和 setup.cfg）一起使用，这样可以保证其他开发人员可以安装、运行、开发甚至测试源代码Python 包的代码。

setuptools 并不能完全替代 requirements.txt 文件。并且在大多数情况下，可能需要这两个文件同时存在，这样才能够正确管理包依赖和进行包的发布。

更多相关文章

随机推荐