如何使用依赖隔离分发和部署 Python 3 代码

Question

我对当前部署Python代码的方式并不满意，想知道是否有更好的方法。首先我会解释我正在做什么，然后讲述缺点：

• 在开发时，我使用virtualenv进行依赖隔离，并使用pip安装所有库。Python本身来自我的操作系统（Ubuntu）
• 然后将我的代码构建为一个“.deb” Debian软件包，其中包括我的源树和一个pip依赖项束
• 然后当我部署时，我重新构建virtualenv环境，source foo/bin/activate，然后运行我的程序（在Ubuntu的upstart下）

以下是问题：

1. pip依赖项束非常大，显著增加了Debian软件包的大小。这不是太大的问题，但很烦人。
2. 每次部署时都必须构建所有C库（PyMongo、BCrypt等）。这需要一些时间（几分钟），在生产中执行这个CPU密集型工作有点糟糕。

以下是我的约束条件：

1. 必须在Python 3上工作。最好是3.2
2. 必须具有依赖项隔离
3. 必须与使用C的库一起使用（如PyMongo）

我听说过冻结，但我无法使其正常工作。Pypi中的cx_freeze似乎不编译（至少在我的Python上）。其他冻结实用程序似乎无法与Python 3一起使用。有什么更好的方法吗？

- Cal Paterson

Answer 1

Wheel 目前可能是最好的方法。

在部署机器上创建一个虚拟环境，并将 wheel 以及任何依赖项（也作为 wheel 构建）部署到该虚拟环境中。

这解决了以下问题：

1. 使用单独的依赖项 wheel 可以避免重新部署未更改的依赖项，从而减小部署包的大小
2. 构建大型软件包（如 lxml 或 scipy）可以在本地完成，然后将编译后的 wheel 推送到生产环境

此外，它可以很好地处理使用 C 库的情况。

- Cal Paterson

Answer 2

你看过buildout（zc.buildout）吗？通过自定义的方法，你可以自动化解决大部分问题。

- sureshvv

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这是自动化的 - 自动化不是我的问题。我的问题是它很慢，而且需要在生产环境中编译。 - Cal Paterson

你看过“wheel”发行包吗？ - sureshvv

Wheel现在已经达到了对于这种问题非常有用的程度。 - Cal Paterson