Python开发环境

不同的人喜欢用不同的方式建立各自的开发环境，但在几乎所有的编程社区，总有一个（或一个以上）开发环境让人更容易接受。
使用不同的开发环境虽然没有什么错误，但有些环境设置更容易进行便利的测试，并做一些重复/模板化的任务，使得在每天的日常工作简单并易于维护。

virtualenv

在Python的开发环境的最常用的方法是使用virtualenv包。
Virtualenv是一个用来创建独立的Python环境的包。现在，出现了这样的问题：为什么我们需要一个独立的Python环境？
要回答这个问题，请允许我引用virtualenv自己的文档：


我们需要处理的基本问题是包的依赖、版本和间接权限问题。想象一下，你有两个应用，一个应用需要libfoo的版本1，而另一应用需要版本2。如何才能同时使用这些应用程序？如果您安装到的/usr/lib/python2.7/site-packages（或任何平台的标准位置）的一切，在这种情况下，您可能会不小心升级不应该升级的应用程序。

简单地说，你可以为每个项目建立不同的/独立的Python环境，你将为每个项目安装所有需要的软件包到它们各自独立的环境中。

使用 pip 命令来安装virtualenv：

  1. $ sudo pip install virtualenv

virtualenv安装完毕后，可以通过运行下面的命令来为你的项目创建独立的python环境。

  1. $ mkdir my_project_venv
  2.  
  3. $ virtualenv --distribute my_project_venv
  4.  
  5. # The output will something like:
  6.  
  7. New python executable in my_project_venv/bin/python
  8.  
  9. Installing distribute.............................................done.
  10.  
  11. Installing pip.....................done.

上面发生了什么？你创建了文件夹 my_project_venv 来存储你的新的独立Python环境。
—distribute 选项使virtualenv使用新的基于发行版的包管理系统而不是 setuptools 获得的包。
你现在需要知道的就是 —distribute 选项会自动在新的虚拟环境中安装 pip ，这样就不需要手动安装了。
当你成为一个更有经验的Python开发者，你就会明白其中细节。

现在看看 my_project_venv 目录，你会看到这样的结构：

  1. # 这里只列出了将被讨论的目录和文件
  2.  
  3. .
  4.  
  5. |-- bin
  6.  
  7. |   |-- activate  # <-- 这个virtualenv的激活文件
  8.  
  9. |   |-- pip       # <-- 这个virtualenv的独立pip
  10.  
  11. |   `-- python    # <-- python解释器的一个副本
  12.  
  13. `-- lib
  14.  
  15.     `-- python2.7 # <-- 所有的新包会被存在这

通过下面的命令激活这个virtualenv：

  1. $ cd my_project_venv
  2.  
  3. $ source bin/activate

执行完毕后，提示可能是这个样子的：

  1. (my_project_venv)$ # the virtualenv name prepended to the prompt

通过 deactivate 命令离开virtualenv环境

  1. (my_project_venv)$ deactivate

运行下面的命令可以更好地理解两者的差异，如果已经进入virtualenv请先离开。

首先让我们看看如果调用python/pip命令它会调用那一个。

  1. $ which python
  2.  
  3. /usr/bin/python
  4.  
  5. $ which pip
  6.  
  7. /usr/local/bin/pip

再来一次！这次打开virtualenv，然后看看有什么不同。我的机子上显示如下：

  1. $ cd my_project_venv
  2.  
  3. $ source bin/activate
  4.  
  5. (my_project_venv)$ which python
  6.  
  7. /home/mir/my_project_venv/bin/python
  8.  
  9. (my_project_venv)$ which pip
  10.  
  11. /home/mir/my_project_venv/bin/pip

virtualenv拷贝了Python可执行文件的副本，并创建一些有用的脚本和安装了项目需要的软件包，你可以在项目的整个生命周期中安装/升级/删除这些包。
它也修改了一些搜索路径，例如PYTHONPATH，以确保：



- 当安装包时，它们被安装在当前活动的virtualenv里，而不是系统范围内的Python路径
- 当import代码时，virtualenv将优先采取本环境中安装的包，而不是系统Python目录中安装的包。


还有一点比较重要，在默认情况下，所有安装在系统范围内的包对于virtualenv是可见的。
这意味着如果你将simplejson安装在您的系统Python目录中，它会自动提供给所有的virtualenvs使用。
这种行为可以被更改，在创建virtualenv时增加 —no-site-packages 选项的virtualenv就不会读取系统包，如下：

  1. $ virtualenv my_project_venv --no-site-packages

virtualenvwrapper

virtualenvwrapper 是一个建立在 virtualenv 上的工具，通过它可以方便的创建/激活/管理/销毁虚拟环境，没它的话进行上面的操作将会相当麻烦。
可以通过下面命令安装 virtualenvwrapper 。

  1. $ sudo pip install virtualenvwrapper

安装后，你需要配置它。下面是我的配置：

  1. if [ `id -u` != '0' ]; then
  2.  
  3.   export VIRTUALENV_USE_DISTRIBUTE=1        # <-- Always use pip/distribute
  4.  
  5.   export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs       # <-- Where all virtualenvs will be stored
  6.  
  7.   source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
  8.  
  9.   export PIP_VIRTUALENV_BASE=$WORKON_HOME
  10.  
  11.   export PIP_RESPECT_VIRTUALENV=true
  12.  
  13. fi

设置 WORKON_HOME 和 source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh 只需要几行代码，别的部分是按照我个人喜好添加的。

将上面的配置添加到 ~/.bashrc 的末尾，然后将下面的命令运行一次：

  1. $ source ~/.bashrc

如果你关闭所有的shell窗口和标签，然后再打开一个新的shell窗口或标签时， ~/.bashrc 也会被执行，此时将会自动的更新你的 virtualenvwrapper 配置。
效果就跟执行上面的命令一样。

新建/激活/关闭/删除虚拟空间需要执行下面的命令：

  1. $ mkvirtualenv my_project_venv
  2.  
  3. $ workon my_project_venv
  4.  
  5. $ deactivate
  6.  
  7. $ rmvirtualenv my_project_venv

Tab补全在virtualenvwrapper中是可用的哦～

前往 virtualenvwrapper 主页 查找更多关于它的信息。

通过pip和virtualenv进行依赖管理

pip 结合 virtualenv 可以为你的项目提供基本的依赖管理。

你可以通过 pip freeze 命令来查看当前已安装的包版本。下面列出的是我写着个博客所用到的包的版本：

  1. $ pip freeze -l
  2.  
  3. Jinja2==2.6
  4.  
  5. PyYAML==3.10
  6.  
  7. Pygments==1.4
  8.  
  9. distribute==0.6.19
  10.  
  11. markdown2==1.0.1.19

注意 -l 选项，它告诉 pip 只导出当前活动虚拟空间中安装的包，排除那些全局空间安装的包。

你可以把结果保存到文件里，然后将它添加到你的版本控制系统里。

  1. $ pip freeze -l  > requirements.txt

同时 pip 也能从一个包含 pip freeze 命令的文件中安装包。

  1. $ pip install -r requirements.txt