Python 中的 requirements.txt 与 setup.py

新手而言管理 Python 项目中的依赖项是非常具有挑战性的，这个问题是由历史原因引起的并且一直被吐槽。

在今天的文章中，我们将讨论如何正确管理 Python 项目的依赖关系。更具体地说，将讨论 requirements.txt 文件的用途以及如何使用 setuptools 来分发自定义的Python 包并让其他用户进一步使用和开发它。除此以外还将讨论设置文件（即 setup.cfg 和 setup.py）的用途以及如何将它们与需求文件一起使用，这样可以使包开发和重新分发的过程变得更容易。

Python项目的依赖关系是什么

让我们从包依赖开始；介绍它们到底是什么以及如何正确管理它们，因为这样可以使以使 Python 项目变得更容易维护。

简单来说，依赖项是我们Python项目所依赖的外部其他的Python 包，例如在AI方向，用到最多的包就是Numpy和Pandas。在 Python 中，这些依赖通常可以在 Python 包索引 (PyPI) 或其他管理工具中找到（例如 Nexus），后面我们都以PyPI为例介绍，因为它是最常用而且大家都在用的包管理工具。

现在我们自己的 Python 项目中可能需要引用某个特定版本的第三方包有依赖。这种情况可能会导致依赖冲突的出现，因为我们所有的依赖中（至少）有两个依赖项可能依赖同一个包，但每个依赖项都需要该外部包的特定版本（比如一个需要1.0，而一个需要2.0）。这种特殊的情况我们需要告诉 pip 需要如何处理依赖关系以及我们需要哪些特定版本。

一般情况下，我们需要requirements.txt 来指定项目的依赖包和版本，所以我们先看看requirements.txt的格式

requirements.txt 文件

requirements.txt 是一个文件，列出了 Python 项目的所有依赖项。如前所述，它还可能包含依赖项的依赖项。列除了依赖包名称外，还可以指定特定的版本（使用 ==）、>=或<=，甚至两者都指定。

示例 requirements.txt 文件

1. matplotlib>=2.2
2. numpy>=1.15.0, <1.21.0
3. pandas
4. pytest==4.0.1

然后就可以使用以下命令通过 pip 安装这些依赖项（通常在虚拟环境中）：

1. pip install -r requirements.txt

在上面的示例中，我们指定了一些依赖项。例如，对于没有关联版本的的 pandas 包，pip 将正常安装最新版本，除非其他依赖项之一与它有任何冲突（如果有冲突，pip 将安装满足其余依赖项指定条件的最新 pandas 版本）。对于 pytest，包管理器将安装特定版本（即 4.0.1），而对于 matplotlib，将安装至少大于或等于 2.2 的最新版本（这还是取决于是否有其他依赖项具体要求，如果没有则会安装符合条件的最新版） 。对于 numpy 包，pip 将尝试安装 1.15.0（包含）和 1.21.0（不包含）之间的最新版本。

在安装所有依赖项后，可以通过运行

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