python 依赖库管理包管理 pipreqs、pigar、pip-tools、pipdeptree 简介

我就是我 2021-08-29 16:21 440阅读 0赞

**目录**

freeze

pipreqs

pigar

pip-tools

pipdeptree

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### freeze  ###

在 Python 的项目中，如何管理所用的全部依赖库呢？最主流的做法是维护一份“requirements.txt”，记录下依赖库的名字及其版本号。

那么，如何来生成这份文件呢？在上篇文章《[由浅入深：Python 中如何实现自动导入缺失的库？][Python]》中，我提到了一种常规的方法：

pip freeze > requirements.txt

这种方法用起来方便，但有几点不足：

*  它搜索依赖库的范围是全局环境，因此会把项目之外的库加入进来，造成冗余（一般是在虚拟环境中使用，但还是可能包含无关的依赖库）
 *  它只会记录以“pip install”方式安装的库
 *  它对依赖库之间的依赖关系不做区分
 *  它无法判断版本差异及循环依赖等情况
 *  …………

可用于项目依赖管理的工具有很多，本文主要围绕与 requirements.txt 文件相关的、比较相似却又各具特色的 4 个三方库，简要介绍它们的使用方法，罗列一些显著的功能点。至于哪个是最好的管理方案呢？卖个关子，请往下看……

### pipreqs ###

安装方式 pip3 install pipreqs

安装后如果找不到 pipreqs

使用命令查找

find /usr/local/ -name "pipreqs"

然后添加到PATH

export PATH=$PATH:/usr/local/python3.8.1/bin/

生成依赖文件 requirements.txt ：pipreqs ./ --encoding=utf8  
根据依赖文件安装项目依赖：pip3 install -r requirements.txt   
新添依赖文件：pip freeze > requirements.txt

这是个很受欢迎的用于管理项目中依赖库的工具，可以用“pip install pipreqs”命令来安装。它的主要特点有：

*  搜索依赖库的范围是基于目录的方式，很有针对性
 *  搜索的依据是脚本中所 import 的内容
 *  可以在未安装依赖库的环境上生成依赖文件
 *  查找软件包信息时，可以指定查询方式（只在本地查询、在 PyPi 查询、或者在自定义的 PyPi 服务）

基本的命令选项如下：

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，很可能遇到编码错误：`UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xae in` 。需要指定编码格式“--encoding=utf8”。

在已生成依赖文件“requirements.txt”的情况下，它可以强行覆盖、比对差异以及清除不再使用的依赖项。

### pigar ###

pigar 同样可以根据项目路径来生成依赖文件，而且会列出依赖库在文件中哪些位置使用到了。这个功能充分利用了 requirements.txt 文件中的注释，可以提供很丰富的信息。

![format_png][]

pigar 对于查询真实的导入源很有帮助，例如`bs4` 模块来自`beautifulsoup4` 库，`MySQLdb` 则来自于`MySQL_Python` 库。可以通过“-s”参数，查找真实的依赖库。

$ pigar -s bs4 MySQLdb

它使用解析 AST 的方式，而非正则表达式的方式，可以很方便地从 exec/eval 的参数、文档字符串的文档测试中提取出依赖库。

另外，它对于不同 Python 版本的差异可以很好地支持。例如，`concurrent.futures` 是 Python 3.2+ 的标准库，而在之前早期版本中，需要安装三方库`futures` ，才能使用它。pigar 做到了有效地识别区分。（PS：pipreqs 也支持这个识别，详见这个合入：[https://github.com/bndr/pipreqs/pull/80][https_github.com_bndr_pipreqs_pull_80]）

### pip-tools ###

pip-tools 包含一组管理项目依赖的工具：pip-compile 与 pip-sync，可以使用命令“pip install pip-tools”统一安装。它最大的优势是可以精准地控制项目的依赖库。

两个工具的用途及关系图如下：

![format_png 1][]

pip-compile 命令主要用于生成依赖文件和升级依赖库，另外它可以支持 pip 的“*Hash-Checking Mode* ”，并支持在一个依赖文件中嵌套其它的依赖文件（例如，在 [http://requirements.in][http_requirements.in] 文件内，可以用“-c requirements.txt”方式，引入一个依赖文件）。

它可以根据 setup.py 文件来生成 requirements.txt，假如一个 Flask 项目的 setup.py 文件中写了“install\_requires=\['Flask'\]”，那么可以用命令来生成它的所有依赖：

$ 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 文件的情况下，可以创建“requirements.in”，在里面写入“Flask”，再执行“pip-compile requirements.in”，可以达到跟前面一样的效果。

pip-sync 命令可以根据 requirements.txt 文件，来对虚拟环境中进行安装、升级或卸载依赖库（注意：除了 setuptools、pip 和 pip-tools 之外）。这样可以有针对性且按需精简地管理虚拟环境中的依赖库。

另外，该命令可以将多个“\*.txt”依赖文件归并成一个：

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

### pipdeptree ###

它的主要用途是展示 Python 项目的依赖树，通过有层次的缩进格式，显示它们的依赖关系，不像前面那些工具只会生成扁平的并列关系。

![format_png 2][]

除此之外，它还可以：

*  生成普遍适用的 requirements.txt 文件
 *  逆向查找某个依赖库是怎么引入进来的
 *  提示出相互冲突的依赖库
 *  可以发现循环依赖，进行告警
 *  生成多种格式的依赖树文件（json、graph、pdf、png等等）

它也有缺点，比如无法穿透虚拟环境。如果要在虚拟环境中工作，必须在该虚拟环境中安装 pipdeptree。因为跨虚拟环境会出现重复或冲突等情况，因此需要限定虚拟环境。但是每个虚拟环境都安装一个 pipdeptree，还是挺让人难受的。

好啦，4 种库介绍完毕，它们的核心功能都是分析依赖库，生成 requirements.txt 文件，同时，它们又具有一些差异，补齐了传统的 pip 的某些不足。

本文不对它们作全面的测评，只是选取了一些主要特性进行介绍，好在它们安装方便（pip install xxx），使用也简单，感兴趣的同学不妨一试。

更多丰富的细节，请查阅官方文档：

[https://github.com/bndr/pipreqs][https_github.com_bndr_pipreqs]

[https://github.com/damnever/pigar][https_github.com_damnever_pigar]

[https://github.com/jazzband/pip-tools][https_github.com_jazzband_pip-tools]

[https://github.com/naiquevin/pipdeptree][https_github.com_naiquevin_pipdeptree]

[Python]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/kvipFZ81dtt04loPTt3ryQ
[format_png]: /images/20210728/fe8d755aaa04482b80dd22a1ee67f9e5.png
[https_github.com_bndr_pipreqs_pull_80]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/bndr/pipreqs/pull/80
[format_png 1]: /images/20210728/fbc8d1bcc0be42f782b226e9da510367.png
[http_requirements.in]: https://link.zhihu.com/?target=http%3A//requirements.in
[format_png 2]: /images/20210728/b348a39c003045e18e32e8370f0765dc.png
[https_github.com_bndr_pipreqs]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/bndr/pipreqs
[https_github.com_damnever_pigar]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/damnever/pigar
[https_github.com_jazzband_pip-tools]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/jazzband/pip-tools
[https_github.com_naiquevin_pipdeptree]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/naiquevin/pipdeptree