Python 开发工具链全解

文 | chobeat 译 | EarlGrey
出品 | 编程派微信公众号（ID：codingpy）

可能刚开始学习Python时，有人跟你说可以将源文件所在的文件夹添加到

PYTHONPATH

复制代码

环境变量中，然后可以从其他位置导入此代码。在大多数情况下，这个人常常忘记补充这是一个非常糟糕的主意。有些人在互联网上发现了这一点，其他人却要看自己付出代价后才意识到。还有太多人（特别是非程序员）真的相信除此外没有别的办法了。
这篇文章适用于所有类型的 Python 学习者，因为即使你知道存在替代方案，也难以掌握。 Python的工具链令人困惑，因为有许多软件是相互依赖的，并且它们的关注点也有很多重叠。很难理解它们在 Python 编程体系中的定位。
出于这个原因，我决定列出最重要的工具，它们的使用场景和原因，以及它们解决了什么问题。我将尝试用简单的词语解释你应该如何使用这些工具。如果我在本文中列出了某个工具，这意味着，作为一个Python程序员，你应该至少知道它的存在。我将仅列出可应用于任何项目或工作流的工具，每次启动新项目时都应考虑这些工具。这并不意味着您总是必须在每个项目中使用它们。在某些情况下，太多的工具很容易成为一种负担，并且难以维护。

[h2]Setuptools[/h2]Setuptools是在Python中创建包的标准方法。它无处不在，有效并发挥了应有的作用。

用途：从源代码构建egg，zip或wheel文件，为项目定义元数据，以结构化和标准化的方式共享代码
场景：基本上每次你想编写应该运行在其他机器上的代码时
替代品： Poetry, Flit

[h2]virtualenv[/h2]Virtualenv是一个虚拟环境管理器。隔离的虚拟环境可以理解为“安装了独立包的Python版本。使用virtualenv意味着不需要（并且不应该）使用系统默认的python版本来安装软件包。

用途：保持依赖关系分离，在同一系统中支持多个python版本，轻松移动依赖关系
场景：想写代码时，想使用不同于默认版的Python版本时
替代品： Docker或同等产品

[h2]Pip[/h2]Pip是Python最常用的包管理工具。它允许您获取本地或远程包，并将它们安装在虚拟环境或系统的Python中。

用途：安装和卸载软件包，跟踪正在使用的软件包的版本
场景：任何时候都可以使用
替代品：诗歌，康达

[h2]distutils[/h2]distutils是setuptools的先驱。后者大量使用来自distutils的功能，因此很多情况下都会用到该工具。这不是你会直接选择使用的工具，但你应该知道它生态中的作用。
[h2]Pypi[/h2]Pypi是Python Package Index的简称。它存储了所有你可能会用到的Python库。Pip就是从这里获取构建好的包。

用途：发布代码
场景：要公开发布包时

[h2]Pypiserver[/h2]Pypiserver是Pypi使用的Package Index API的一个实现。您可以用它来配置自己的代码库，例如为整个公司设置并在那里发布包，而不是公开发布。

用途：组织内部共享代码
场景：代码不应公开，希望拥有控制权
替代方案：Warehouse（Pypi使用的库），djangopypi

[h2]Poetry[/h2]Poetry是也是一个包管理系统，可以取代setuptools，pip和一些建立在它们之上的工具。这个工具，是对Python打包系统的一次全面重构尝试。到目前为止，它得到了一些支持和很多积极的反馈，但它还远远没有成为主流选择。

用途：处理和分发包，管理依赖项
场景有一个新项目而且不怕使用相对小众的工具
替代方案： Pipenv

[h2]Pipenv[/h2]Pipenv和 Poetry 一样，是一种以更加理智的方式构建Python项目依赖关系和配置的工具。它通过

Pipfile

复制代码

，管理项目的依赖关系，并确保一致性和易用性。

用途：处理和分发包，管理依赖关系
场景：想尝试类似 Poetry 的工具，但希望引起更少的问题
替代方案：Poetry

[h2]
[/h2][h2]Sphinx[/h2]Sphinx是构建文档的工具。它最初诞生的目的，是处理Python的文档，但现在已经成为了一个通用文档工具。它仍然是Python项目最常见的文档工具。

用途：根据reStructuredText文件，生成PDF或HTML文档
场景：希望为项目提供外部文档，API和代码
替代方案： Docutils，Doxygen

[h2]autodoc[/h2]autodoc是Sphinx的基本扩展，允许从Python源代码中生成restructuredText文件，其中包含每个类，函数，模块等的条目。

用途：记录代码或API
场景：可能每次使用Sphinx进行项目时
替代方案： autosummary

[h2]py.test[/h2]py.test在我看来是Python中最好的测试套件。它具有很多功能，但并非所有功能都得到充分的推广，因此需要一些时间来发现该软件支持的丰富可能性

用途：测试代码
场景：什么场景下都需要用的，别犯懒
替代方案： unittest，nose

[h2]Hypothesis[/h2]Hypothesis是基于属性的测试工具。简单地说，它会根据你提供的规范生成随机测试场景，直到找到导致测试失败的情况。在开始使用此工具之前，请花点时间了解背后的原理。

用途：测试代码，尤其是数据处理
场景：需要使用各种输入数（数字，字符串，结构化数据）测试复杂逻辑时

[h2]tox[/h2]tox本质上是测试工作中的虚拟环境管理器。这意味着配置测试，让其在一系列干净，可自定义的虚拟环境中运行，以确保代码能够在不同条件下工作。所有这些都不需要任何手动处理。

用途：需要在不同条件和环境中运行的代码。对CI也很有用。
场景：代码需要支持不同的Python版本，在不同的环境和不同的操作系统中运行
替代方案： bash scrips，CI pipeline

[h2]pyenv[/h2]pyenv是一个python版本管理器。它旨在简化开发人员处理多个版本时的本地工作流程。

用途：运行支持不同python版本的项目
场景：需要使用系统python版本，但是却安装了很多种时
替代品：手动管理，virtualenv，Poetry，Pipenv

[h2]PyScaffold[/h2]PyScaffold是一种以标准化方式初始化项目结构的工具，并提供我们之前列出的一些工具，而无需手动配置它们。它支持高度定制。

用途：初始化项目；有多个项目，需要统一的工具和结构
场景：各种场景都可以使用（只要你熟悉工具，不要在紧急情况下去尝试新工具）
替代方案： python-project-template，Cookiecutter

[h2]flake8[/h2]flake8是Python最常用的风格检查工具之一。它运行不同的脚本来验证代码是否符合Python的风格指南要求（PEP-8）。

用途：验证并保证项目中良好的代码风格
当每次您的项目需要被某人阅读时，包括您自己
替代方案： pylint

[h2]Black[/h2]Black是一个自动代码格式化工具。这意味着Black不会仅仅检查您的代码是否合规，还会实际修改它以使其符合规范。

用途：自动格式化代码
场景：愿意放弃手动控制代码风格
替代方案： autopep8，yapf

原文 | https://write.as/chobeat/python-project-tooling-explained

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题图：pexels，CC0 授权。