Python 工程管理及 virtualenv 的遷移

virtualenv 是管理 python 工程的利器，它可以很好的幫你維護項目中的依賴，使用 virtualenv，還能保持 global 庫的干凈、不會被不同項目中的第三方庫所污染。

virtualenv 的默認功能簡單好用，可一旦涉及到多人協作，或部署到不同的環境中時，錯誤的使用 virtualenv 會給你帶來一些麻煩，從而你需要花很多時間在解決這些問題上。本文的目的就是總結過去使用 virtualenv 的經驗，希望能幫你找到一種正確的打開方式。

首先，創建一個空的 virtualenv 時，你的目錄中會包含以下文件和目錄

drwxr-xr-x 7 fengyajie staff 224B Mar 21 22:49 . drwxr-xr-x 8 fengyajie staff 256B Mar 21 20:28 .. lrwxr-xr-x 1 fengyajie staff 83B Mar 21 22:49 .Python -> /usr/local/Cellar/... drwxr-xr-x 16 fengyajie staff 512B Mar 21 22:49 bin drwxr-xr-x 3 fengyajie staff 96B Mar 21 22:49 include drwxr-xr-x 3 fengyajie staff 96B Mar 21 22:49 lib -rw-r--r-- 1 fengyajie staff 61B Mar 21 22:49 pip-selfcheck.json 

接着當你執行 source bin/activate 后，你安裝的依賴都會在 lib 目錄下，這一點很誘人，會讓你覺得一切盡在掌握，因為該應用程序所需要的一切庫文件全在這個 app 的根目錄下，所以當這個應用需要部署時，為了避免產生 ImportError: No module named xxx 錯誤，你會很容易的想到將本地這個 app 目錄打包，然后放到遠程服務器或容器中去執行。

當你這么做時，你會發現雖然在遠程是可以執行 source bin/activate 命令以進入 virtualenv ，但此時你引用的 python 可執行文件卻並不是 ${app}/bin/pyhton，而是 global 環境中的那個 /usr/bin/python，所以 ${app}/lib 下的所有依賴包路徑仍然是沒有被包含進 sys.path 的。

這時，你才發現自己的假設是錯誤的，並開始懷疑自己使用 virtualenv 的方式存在問題，於是便 google 各種解決方案，但項目已處於部署階段，時間緊迫，你很可能找不到最優的辦法，只能退而求其次，尋求次優解，畢竟依賴包都在嘛，改下 sys.path 不就好了嘛？確實很容易想到這種方法，但又不想手動改，那就寫個程序改吧，也不難：

# set_sys_path.py def set_sys_path(): import sys for path in sys.path: if os.path.split(path)[1] == 'site-packages': home = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) pypath = os.path.join(home, 'lib/python2.7') pypath_sitepackage = os.path.join(home, 'lib/python2.7/site-packages') pth = os.path.join(path, 'pth.pth') with open(pth, 'w') as f: f.write("%s\n" % pypath) f.write("%s\n" % pypath_sitepackage) if __name__ == "__main__": set_sys_path() 

上面的程序很簡單，它將 ${app}/lib/python2.7 和 ${app}/python2.7/site-packages 兩個依賴路徑寫到 pth.pth 文件中，並將該文件 mv 到 global 的 site-packages 目錄下，這樣當你啟動 global 的 python 時，會自動將 pth.pth 里的路徑添加到 sys.path 下，這樣只需要在啟動你的 app 之前，執行該腳本即可，如下：

$ python set_sys_path.py
$ python main.py

問題暫時解決了，這次你的 app 也順利發布了；但還沒結束，我們希望在測試機集群上把 app 的自動化測試做起來，在做自動化測試時，系統會隨機給你分配一台機器資源，當測試完成后，資源會被回收。你心想，這仍然很簡單嘛，本地測試已經覆蓋得很全了，只要自動化系統利用 git 把代碼拉下來，先執行 set_sys_path.py 設置 sys.path，再執行 python test.py（測試入口）就可以了。

可這時又出現問題了，自動化測試在執行 set_sys_path.py 時，報 Permission denied 錯誤，原因是測試機為了保持環境不被污染，不允許你將 pth.pth 復制到 global 的 site-packages 下。

遇到這個問題怎么辦？其實也很容易解決：我們都知道 python 中有個環境變量 PYTHONPATH 可以用來設置 sys.path，既然沒有寫文件的權限，那定義環境變量總該可以吧：

$ export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:${app}/lib/python2.7:${app}/lib/python2.7/site-packages $ python main.py 

果然可行，你再一次「順利」的完成了需求。

經歷過多次折騰后，我們發現這種使用 virtualenv 和修改 sys.path 的方法不算很好，還容易出錯。於是開始思考最初的那個問題，virtualenv 該怎么遷移？有沒有更好的辦法？答案肯定是有的，在此之前，我們先仔細觀察 virtualenv 產生的文件，會發現其中有 28 個軟連接，它們的源文件均在 global 庫中，如下所示

$ find . -type l
./.Python
./bin/python
./bin/python2
./include/python2.7
./lib/python2.7/lib-dynload
./lib/python2.7/encodings
...

所以，當你把整個 virtualenv 打包，放到另一個環境中運行時，肯定是會失敗的，因為軟連接失效了，於是，再一次證實這種把整個 virtualenv 打包的方法，實際上是錯誤的，virtualenv 就只是一個 local 方案，而不是讓你可以「處處運行」的工具。電動叉車

但 virtualenv 的隔離功能，可以讓你只關注項目范圍內的依賴包，所以我們可以利用 pip freeze 命令，將項目內的依賴保存到一個叫 requirements.txt 的文件中，這樣在任何其他環境，我們只要根據 requirements.txt 文件來安裝項目所需的依賴包，即可將本地的運行環境克隆出來，而且這種克隆出來的環境更純粹，不會受到源環境或 global 庫的影響，沒有不確定性。下面我們用一個例子來具體說明下：

假設 Bob 和 Alice 同在一個團隊，他們決定使用 python 來開發新項目，一開始，Bob 在 github 上創建了一個新 repo，並在本地初始化它：

# 從 github clone 項目
$ git clone https://github.com/your_group/your_repo.git
$ cd your_repo
# 創建並進入 virtualenv
$ virtualenv .
$ source bin/activate
# 修改 .gitignore，過濾掉 virtualenv 產出的文件
$ cat .gitignore
*.py[cod]
__pycache__/
.Python
bin/
include/
lib/
pip-selfcheck.json
# 在本地安裝基本依賴，例如 Flask、gevent、gunicorn 等
$ pip install Flask gevent gunicorn -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
# 將本地依賴寫入 requirements.txt
$ pip freeze > requirements.txt
# 將變更提交到 github
$ git add .
$ git commit -m "init project"
$ git push origin master
# 繼續開發
# ...

Bob 完成了初始化，實際上他只提交了 .gitignore 和 requirements.txt 兩個文件到 git 中，之后 Alice 也可以加入進來了：

# 從 github clone 項目
$ git clone https://github.com/your_group/your_repo.git
$ cd your_repo
# 創建並進入 virtualenv
$ virtualenv .
$ source bin/activate
# 根據 requirements.txt 文件下載項目所需的依賴
$ pip install Flask gevent gunicorn -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
# 繼續開發
# ...

可以看到，通過這樣的步驟，Bob 和 Alice 不僅有了一摸一樣的開發環境，還能最小化 git 倉庫的大小，且按照這樣的思路，他們還可以把相同的環境克隆到測試機上，以及 Docker 鏡像中。顯然，這種一致性不僅可以提高開發效率，還可以提高后續的運維效率。

參考：

• Pipenv & 虛擬環境