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Python中用于可重复环境的工具（或工具组合）

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我曾是一名Java开发人员，我们使用像Ant或Maven这样的工具以标准化的方式管理开发/测试/UAT环境。这使我们可以处理库依赖项、设置操作系统变量、编译、部署、运行单元测试以及完成所有所需任务。此外，生成的脚本保证了所有环境的配置几乎相同，并且所有团队成员以相同的方式执行所有任务。

我现在开始从事Python工作，想请您建议我使用哪些工具来实现与Java相同的功能。

7个回答
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  1. virtualenv 能够创建隔离的虚拟环境，防止不同版本的Python或Python包互相影响。越来越多的人开始使用这个工具。作者与Aaron提到的旧版working-env.py是同一个人。

  2. pip 可以在虚拟环境中安装包。传统的方法是easy_install，S. Lott也提到了这点，但是pip在虚拟环境下运行更好。不过easy_install仍然有pip没有的一些功能。

  3. scons 作为构建工具，但是如果你只使用Python的话就用不到它。

  4. Fabric、paste或者paver 用于部署。

  5. buildbot 用于持续集成。

  6. Bazaar、mercurial或git用于版本控制。

  7. Nose 作为扩展的单元测试工具。

  8. PyFit 用于FIT测试。

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setuptools 对我来说很痛苦。 - anatoly techtonik
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除了easy_install之外还有什么选择？
对于我们的Linux服务器，我们使用easy_install和yum。
对于我们的Windows开发笔记本电脑，我们使用easy_install和一些MSI文件来完成某些项目。
我们使用的大多数Python库都是源代码，因此我们可以在所有设备上使用相同的分发版。如果我们能够拥有一个网络共享设备，我们会将它们全部放在那里。不幸的是，我们的基础设施有点分散，所以我们必须要么移动.TAR文件，要么重新安装以重建环境。
在某些情况下（例如PIL），我们必须重新编译并检查版本号。
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您需要 easy_setup 来获取蛋（大致上与 Maven 中的 artifact 相似）。
关于设置您的环境，请查看 working-env.py。
Python 不是编译型语言，但您可以将项目的所有文件放在一个蛋中。这可以通过 setuptools 实现。
有关 CI，请查看 this answer。
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我们也不应该忘记提到Paver，这是由TurboGears的创始人Kevin Dangoor创建的。虽然该项目仍处于alpha版，但看起来非常有前途。以下是该项目页面的一段摘录：
Paver是一个基于Python的构建/分发/部署脚本工具，类似于Make或Rake。Paver之所以独特，是因为它与常用的Python库集成在一起。以前容易完成的常见任务仍然很容易。更重要的是，现在处理应用程序特定需求和要求变得更加容易了。
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你可能想要检查一下我们的Devenv。它允许您标准化开发、QA和UAT的构建环境。它是免费的，就像“免费啤酒”一样。
希望对你有所帮助。
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我使用setuptools和Hudson的组合来实现这一点。我知道Hudson是一个Java应用程序，但它可以很好地运行Python代码。

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