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    一次发布有多个发行版,为什么Python发行包会这么难?

    大多数编程语言包的生态系统都有两个层级(level):每个包都有一个或多个发布(release),每一次发布都可以用版本号(version)进行区分。Python 有第三个层级:每个发布都有一个或多个发行版(distribution),下载安装包时下载的实际文件就是这些发行版。在大多数语言中,这些文件都是发布的同义词,但是在Python 中「一个发布有多个发行版」是很重要的,因为使用最广泛的那些包,大多数发布实际上都有多个发行版。 为什么会这样呢?因为 Python 的特殊之处在于,它将 C 扩展(extension)视为该语言的一流特性,并试图隔离包的使用与编译 C 扩展。这意味着发行版需要包含编译 C 扩展后的得到的二进制代码,这种发行版(在其现代迭代中)被称为 binary wheels。 但是 C 扩展通常需要针对特定的 Python 版本和操作系统进行编译,因此需要使用多个 wheels 来实现普适性。此外,由于包的作者不能预测出所有的 Python 版本和操作系统,所以包含一个由包用户负责编译的源发行版也很重要。 尽管如此,用户们和大多数工具考虑的仍然是发布版本(release),而不是特定的发行版(distribution)。这可能会引起极大的不协调。例如,在一台机器上安装一个包可能需要几秒钟(因为存在匹配的二进制发行版),在另一台机器上可能需要几分钟甚至几个小时。 即使两台机器都能找到合适的二进制发行版来安装,它们的哈希值也不匹配,检测 MitM 攻击也会因此变得更加困难。因为 pip 这样的工具会自动找到在发布下「最合适」的发行版,当一个发行版与给定的系统兼容时会偏向于选择 binary wheel,如果有多个发行版与此系统兼容,则选择最合适的 binary wheel,如果不兼容,则返回到源发行版。 如果你已经安装了发布下的一个发行版之后,该发布又有一个新的发行版,这时就会出现很大的问题。而且这个问题几乎是不可避免的——因为 PyPI 一次只允许上传一个发行版,并会创建一包含这个发行版的新发布,所以在你上传最后一个发行版之前,一定会有人已经下载了第一个发行版。 在使用自动编译程序(buildbot)并行构建不同的发行版之后,这个问题变得更加常见,二进制发行版一般要比源发行版花费更长的时间。当一个包的作者在发布后的几个月或几年里,再去添加对新平台(或 python 的新版本)的支持时,这种情况就变得更糟糕了。当这种情况发生时,会有以下一些问题:

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    Python3创建虚拟环境

    Python 应用程序经常会使用一些不属于标准库的包和模块。应用程序有时候需要某个特定版本的库,因为它需要一个特定的 bug 已得到修复的库或者它是使用了一个过时版本的库的接口编写的。         这就意味着可能无法安装一个 Python 来满足每个应用程序的要求。如果应用程序 A 需要一个特定模块的 1.0 版本但是应用程序 B 需要该模块的 2.0 版本,这两个应用程序的要求是冲突的,安装版本 1.0 或者版本 2.0 将会导致其中一个应用程序不能运行。       这个问题的解决方案就是创建一个 虚拟环境 (通常简称为 “virtualenv”),包含一个特定版本的 Python,以及一些附加的包的独立的目录树。        不同的应用程序可以使用不同的虚拟环境。为了解决前面例子中的冲突,应用程序 A 可以有自己的虚拟环境,其中安装了特定模块的 1.0 版本。而应用程序 B 拥有另外一个安装了特定模块 2.0 版本的虚拟环境。如果应用程序 B 需求一个库升级到 3.0 的话,这也不会影响到应用程序 A 的环境。

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    领券