python的依赖管理的实现

本地虚拟环境开发完成之后,上线过程中需要一一安装依赖包,做个记录如下: CentOS 安装python3.5.3 wget https://www.python.org/ftp/python/3.5.3/Python-3.5.3.tgz tar -xf Python-3.5.3.tgz cd Python-3.5.3 ./configure --prefix=/usr/local/python353 make & make install 完成安装python3.5.3,在不删除系统自带的pyt

前言 声明:python版本3.6,以下讨论的Python也都是适用于3.x版本 在实际使用安装python的pip安装 依赖库是非常的便捷的. 而且一般大家使用的都是安装Anaconda 来学习和实践python项目. 我们通常都是直接就是使用 pip install **** 其中****代表就是安装的依赖库名或者包名. 但是简单的背后就是,我们的最重要的系统盘C盘都是逐渐满了.更关键是你满完之后还不好去删除或者将一些依赖库放在别的盘的路径下,这就是一件非常糟糕的事情了. 所以今天,为了拯救

一般在本机上完成基于Flask框架的代码编写后,如果有接口或者数据操作方面需求需要把代码部署到指定服务器上. 一般情况下,使用Flask框架开发者大多数都是选择Python虚拟环境来运行项目,不同的虚拟环境中配置依赖包信息不同.如果重新迁移到一个新的虚拟环境后,又重新来一个一个的配置依赖包,那将会很浪费时间. 下面介绍一个简单易用的技巧,也是我自己在书本上看到的,以防每次配置需要翻阅书籍的麻烦,所以单自写一篇文章作记录,方便自己以后查看,也希望给其他学习的同学有点帮助. 完成项目相关代码编写后,

视图 视图是一个虚拟表(非真实存在),其本质是根据SQL语句获取动态的数据集,并为其命名,用户使用时只需使用名称即可获取结果集,并可以将其当作表来使用. 创建视图 创建一个名称为v1的视图,其功能就是查询color表中的所有数据 CREATE VIEW v1 AS SELECT * FROM color; 查看视图 使用视图时,将其当作表进行操作即可,由于视图是虚拟表,所以无法使用其对真实表进行创建.更新和删除操作,仅能做查询用. select * from v1; -- 等于执行SELECT

一起开发项目的时候总是要搭建环境和部署环境的,这个时候必须得有个python第三方包的list,一般都叫做requirements.txt. 如果一个项目使用时virtualenv环境,还好办 pip freeze 就可以解决,但是如果一个项目的依赖list没有维护,而且又是环境混用,那就不好整理的呀,不过,这里安利一个工具 pipreqs,可以自动根据源码生成 requirements.txt . 使用pip freeze $ pip freeze > requirements.txt 这种方

用法: 分析一个脚本的依赖: analysis_dependency.py script1.py 递归分析依赖: analysis_dependency.py script1.py -r #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 # source: https://github.com/MrLYC/ycyc/blob/dev/tools/analysis_dependency.py import ast import importlib import ins

在做自动化测试时,经常会对一整套业务流程进行一组接口上的测试,这时候接口之间经常会有数据依赖,那么具体要怎么实现这个依赖呢. 思路如下: 抽取之前接口的返回值存储到全局变量字典中. 初始化接口请求时,解析请求头部.请求参数等信息中的全局变量并进行替换. 发出请求. 核心代码实现: 抽取接口的返回值存储到全局变量字典中 # 抽取接口的返回值存储到全局变量字典中 if set_global_vars and isinstance(set_global_vars, list): for set_glo

主流开发语言的包管理工具一般都是支持依赖管理的,比如PHP的composer.Java的mvn. 对于python来说又该如何管理依赖呢? pip基本用法 python还不错,它提供了pip命令来安装依赖,同时pip会自动安装间接依赖,的确是很方便的. 安装依赖的命令是pip,举个栗子: pip install requests 然后可以看到一些打印信息: Looking in indexes: http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple Requirement

目录 啥是依赖规范 版本约束 ^ 约束 ~ 约束 * 约束 比较符 git 依赖 路径依赖 url 依赖 Python 限制依赖项 多个限制 使用环境限制 扩展依赖规范语法 啥是依赖规范 可以以各种形式指定项目的依赖项,取决于依赖项的类型以及安装项目可能需要的可选约束 版本约束 ^ 约束 编写规范 允许的版本范围 ^1.2.3 >=1.2.3 <2.0.0 ^1.2 >=1.2.0 <2.0.0 ^1 >=1.0.0 <2.0.0 ^0.2.3 >=0.2.3 &

python自带的pip管理依赖库太麻烦,pip很多库不存在,或者一些库并不支持window系统.而且每次用pip下载库经常不成功,结果还是要手动下载跟自己python对应的whl包安装库. 遇到了很多坑之后,发现神奇anaconda,便查阅资料,整理好记录到这里 1.下载anaconda anaconda可以提供了python的很多库管理,支持多个系统 下载地址:https://www.anaconda.com/download/ 这里我下载了python3.6,64位window系统,ana

简介 pyenv 是一个开源的 Python 版本管理工具,可以轻松地给系统安装任意 Python 版本,想玩哪个版本,瞬间就可以切换.有了 pyenv,我们不需要再为系统多版本 Python 共存问题而发愁,也不用为手动编译安装其他 Python 版本而浪费时间,只需要执行一条简单的命令就可以切换并使用任何其他版本,该工具真正地做到了开箱即用,简单实用. virtualenv 是一个用来创建完全隔离的 Python 虚拟环境的工具,可以为每个项目工程创建一套独立的 Python 环境,从而可以

Python模块,简单说就是一个.py文件,其中可以包含我们需要的任意Python代码.迄今为止,我们所编写的所有程序都包含在单独的.py文件中,因此,它们既是程序,同时也是模块.关键的区别在于,程序的设计目标是运行,而模块的设计目标是由其他程序导入并使用. 不是所有程序都有相关联的.py文件-比如说,sys模块就内置于Python中,还有些模块是使用其他语言(最常见的是C语言)实现的.不过,Python的大多数库文件都是使用Python实现的,因此,比如说,我们使用了语句import coll

hello,小伙伴们大家好,今天给大家介绍的开源项目是Python虚拟环境管理工具,Pipenv是Python官方推荐的包管理工具.可以说,它集成了virtualenv, pip和pyenv三者的功能.其目的旨在集合了所有的包管理工具的长处,如: npm, yarn, composer等的优点. Pipenv试图解决的问题是多方面的: 我们不需要再手动创建虚拟环境,Pipenv会自动为我们创建,它会在某个特定的位置创建一个 virtualenv 环境,然后调用 pipenv shell 命令切换

对于新一代的编程语言Java.Python,当编译.运行时需要第三方的库,可以用语言自带的工具,下载这些依赖库,级联依赖的库也会被下载,部署时也会去下载或者用之前下载的. 而C/C++编译.运行时,可以链接操作系统里的动态库,这些库的下载需要手工执行yum,部署时也需要这样安装依赖库. C/C++与Java.Python都有库依赖问题,但是C/C++语言没有自带的包管理机制,也许是因为C/C++更多的应用于系统程序领域,Java.Python更多用于应用程序领域,对快速开发和部署要求更高. 不过