Python 中 setup

Python 中 setup.py 的 “谢幕” 与新趋势：从弃用到替代方案

在 Python 项目的发展历程中，setup.py 曾经是打包和分发的核心工具。然而，随着 Python 生态的不断演进，setup.py 逐渐被弃用。本文将深入探讨 setup.py 被弃用的原因、其带来的影响，以及当下可用的替代方案，通过图文并茂的方式和重点知识扩展，助力开发者平稳过渡到新的项目打包与分发模式。

一、setup.py 的 “辉煌” 与现状

1. setup.py 的历史地位

在过去很长一段时间里，setup.py 是 Python 项目打包和分发的标准配置文件。开发者使用 setup.py 结合 setuptools 来定义项目的元数据（如项目名称、版本、作者等）、依赖项，以及执行打包和安装操作。例如，一个典型的 setup.py 文件可能如下：

from setuptools import setup, find_packages
 
setup(
    name='my_project',
    version='1.0.0',
    author='Your Name',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        'requests',
        'numpy'
    ]
)

通过运行 python setup.py sdist bdist_wheel 可以生成源分发和 Wheel 分发文件。

2. setup.py 被弃用的信号

随着 Python 社区的发展，setup.py 逐渐暴露出一些问题，官方开始发出弃用信号。现在，直接运行 python setup.py install 已经被认为是不推荐的做法，这种方式可能会导致各种兼容性和安全性问题。

二、setup.py 被弃用的原因

1. 安全性问题

setup.py 在执行过程中会运行 Python 代码，这可能会引入安全风险。恶意的 setup.py 文件可能会在安装过程中执行任意代码，对用户系统造成损害。例如，攻击者可以在 setup.py 中嵌入恶意代码，在用户安装包时窃取敏感信息或执行系统命令。

2. 兼容性问题

setup.py 依赖于 setuptools，不同版本的 setuptools 可能会对 setup.py 的解释和执行产生差异，导致在不同环境中打包和安装的结果不一致。而且，setup.py 难以适应 Python 生态中不断涌现的新特性和规范。

3. 复杂性问题

setup.py 的配置相对复杂，对于新手开发者来说，理解和编写 setup.py 文件有一定难度。此外，随着项目规模的增大，setup.py 文件可能会变得冗长和难以维护。

三、setup.py 被弃用带来的影响

1. 开发者学习成本增加

开发者需要学习新的打包和分发方式，了解新的配置文件和工具的使用方法，这在一定程度上增加了学习成本。

2. 项目迁移挑战

对于已经使用 setup.py 的旧项目，需要进行迁移以适应新的打包和分发标准。这可能涉及到修改项目结构、配置文件和构建脚本，需要投入一定的时间和精力。

四、替代方案介绍

1. pyproject.toml

pyproject.toml 是 Python 社区为解决 setup.py 问题而推出的新配置文件。它基于 TOML 格式，更加简洁和易读。例如，使用 hatchling 作为构建后端的 pyproject.toml 文件可能如下：

[build-system]
requires = ["hatchling"]
build-backend = "hatchling.build"
 
[project]
name = "my_project"
version = "1.0.0"
authors = [
    { name = "Your Name", email = "your_email@example.com" }
]
description = "A simple Python project"
requires-python = ">=3.8"
dependencies = [
    "requests",
    "numpy"
]

通过 pyproject.toml，开发者可以清晰地定义项目的元数据和依赖项，并且可以使用不同的构建后端来完成打包和分发任务。

2. 现代构建工具

除了 hatchling，还有其他现代构建工具可供选择，如 flit、poetry 等。这些工具提供了更简单、更安全的打包和分发方式。

• flit：使用简单，只需要一个简短的配置文件即可完成打包和发布。它遵循 Python 的最佳实践，能快速生成 Wheel 包。
• poetry：不仅可以管理项目的依赖项，还能处理版本控制、打包和发布等任务。它有自己的依赖解析算法，能更好地解决依赖冲突问题。

五、重点知识点扩展

1. 构建后端的选择

不同的构建后端有不同的特点和适用场景。hatchling 功能强大，支持多种打包格式和配置选项；flit 简洁高效，适合小型项目；poetry 则在依赖管理方面表现出色，适合复杂项目。开发者需要根据项目的规模、需求和团队的技术栈来选择合适的构建后端。

2. 项目迁移策略

对于旧项目的迁移，可以逐步进行。首先，将项目的元数据和依赖项从 setup.py 迁移到 pyproject.toml 中。然后，选择合适的构建后端进行测试和验证。在迁移过程中，要注意备份项目代码，避免出现不可恢复的错误。

总结

setup.py 的弃用是 Python 生态发展的必然结果，它解决了安全性、兼容性和复杂性等方面的问题。开发者需要积极适应新的打包和分发方式，掌握 pyproject.toml 和现代构建工具的使用。通过合理选择构建后端和制定有效的项目迁移策略，开发者可以顺利过渡到新的开发模式，提高项目的安全性和可维护性。

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Python、setup.py 弃用、pyproject.toml、构建后端、项目迁移