Python开发环境简介

Python开发环境的简单介绍。

依赖

import requests

当在Python代码里import一个Python module时，你就引入了一个“依赖”

搜索依赖

Python解释器需要知道依赖的位置。如果import的module不是一个built-in module， 那么Python解释器就会去sys.path指定的目录下搜索。（sys.path在不同的系统上可能会有不同的值。）

安装依赖

Python内置了Distutils，它可以帮助开发者“分发”Python module，也帮助用户安装Python module。

python setup.py install

默认情况下，上面的命令会把Python module安装类似/usr/local/lib/pythonX.Y/site-packages之类的目录。

pip

Distutils是一个比较原始的工具，Python官方也推荐用户使用第三方工具来安装Python module，比如pip。 使用pip可以方便地从PyPI上下载package，并安装它。

$ pip install SomePackage

PyPI类似于Java世界里的Maven（中央）仓库。

virtualenv

不管是Distutils还是pip，在安装时都会把package安装到一个“全局的”目录下，比如上文 提到的/usr/local/lib/pythonX.Y/site-packages。这种情况下，更新某个package的 影响是全局的；很可能导致之前的Python程序突然不能工作了。

virtualenv提供了一种解决方案，它可以给不同的Python程序提供一个隔离的环境。 一个Python程序所依赖的所有package都存在于它自己的隔离环境里。

$ virtualenv env

上面的命令生产了一个新的环境。Python执行程序，pip，和所有package都存在于env目录下。

使用-p选项，-p PYTHON_EXE, --python=PYTHON_EXE，可以在创建环境时指定Python执行程序。

Requirements Files

pip freeze > requirements.txt
pip install -r requirements.txt

pip可以把当前安装的package的版本信息“快照”下来；也就是说你可以把当前可以工作的依赖信息 “快照”下来。未来可以通过requirements.txt把所有package回滚到可工作的状态。开发者 之间也可以通过requirements.txt来确保他们的工作环境是一致的。

requirements.txt最好被提交到git仓库里。

实际上，requirements.txt有点像Ruby世界里的Gemfile.lock文件。

注： 上面的文字在某种程度上把module，package和依赖混着用。 由于本身不是专业的Python开发者，如果任何错误，恳请指正。