Python 依賴管理綜合指南

在學習 Python 的時候，很多初學者只專注於語言和它的函式庫，完全忽略了虛擬環境。因此，管理 Python 專案可能會變得非常混亂：不同專案安裝的依賴可能會有版本衝突，導致相容性問題。

即使我在學習 Python 的時候，沒有人強調虛擬環境的重要性，這讓我現在覺得很奇怪。虛擬環境是一個非常有用的工具，可以將不同的專案隔離開來。

在這篇文章中，我將解釋虛擬環境的運作方式，提供幾個例子，並分享一些管理虛擬環境的有用指令。

問題

想像一下，你的筆記本電腦上有兩個 Python 專案，分別位於不同的資料夾。你發現需要為第一個專案安裝最新版本的函式庫 A。後來，你切換到第二個專案，想要安裝函式庫 B。

問題來了：函式庫 B 依賴於函式庫 A，但它需要的版本和你之前安裝的版本不同。

因為你沒有使用任何依賴管理工具，所有的依賴都是全局安裝在你的電腦上。由於函式庫 A 的版本不相容，你在嘗試安裝函式庫 B 時遇到了錯誤。

解決方案

為了避免這樣的問題，虛擬環境就派上用場了。其想法是為每個 Python 專案分配一個獨立的儲存空間。每個儲存空間將包含特定專案的所有外部下載依賴，以隔離的方式進行管理。

更具體地說，如果我們在兩個專案的虛擬環境中下載相同的函式庫 A，函式庫 A 將會被下載兩次——每個環境各一次。此外，因為每個環境是完全隔離的，所以函式庫的版本可以在不同環境中有所不同。

現在，虛擬環境的使用動機已經清楚了，讓我們來看看如何在 Python 中創建虛擬環境。

Python 中的虛擬環境

建議在專案的根目錄中創建虛擬環境。使用以下指令在終端中創建環境：

python -m venv <environment_name>

根據慣例，<environment_name> 通常命名為 venv，因此指令變為：

python -m venv venv

這樣，這個指令會創建一個名為 venv 的資料夾，裡面包含虛擬環境本身。雖然可以進入該資料夾，但在大多數情況下這不是很有用，因為 venv 資料夾主要包含不打算直接使用的系統腳本。

要啟動虛擬環境，使用以下指令：

source venv/bin/activate

一旦環境被啟動，我們就可以為專案安裝依賴。只要 venv 被啟動，任何安裝的依賴都只屬於該環境。

要停用虛擬環境，輸入：

deactivate

一旦環境被停用，終端會恢復到正常狀態。例如，你可以切換到另一個專案並在那裡啟動它的環境。

依賴管理

安裝函式庫

在安裝任何依賴之前，建議先啟動虛擬環境，以確保安裝的函式庫屬於單一專案。這有助於避免全局版本衝突。

最常用的依賴管理指令是 pip。與其他替代方案相比，pip 直觀且易於使用。

要安裝一個函式庫，輸入：

pip install <library_name>

在下面的例子中，我將使用 pandas（最常用的數據分析函式庫）來替代 <library_name>。

例如，如果我們想下載最新版本的 pandas，我們應該輸入：

pip install pandas

在某些情況下，我們可能需要安裝特定版本的函式庫。pip 提供了一個簡單的語法來做到這一點：

pip install pandas==2.1.4 # 安裝版本 2.1.4 的 pandas
pip install pandas>=2.1.4 # 安裝版本 2.1.4 或更高版本的 pandas
pip install pandas<2.1.4 # 安裝版本低於 2.1.4 的 pandas
pip install pandas>=2.1.2,<2.2.4 # 安裝 2.1.2 和 2.2.4 之間的最新版本

查看依賴詳情

如果你對某個已安裝的依賴感興趣，可以使用 pip show 指令來獲取更多信息：

pip show pandas

例如，上面的指令將輸出以下信息：

刪除依賴

要從虛擬環境中刪除一個依賴，使用以下指令：

pip uninstall pandas

執行這個指令後，與指定函式庫相關的所有檔案將被刪除，從而釋放磁碟空間。然而，如果你再次運行一個導入這個函式庫的 Python 程式，你將會遇到 ImportError。

需求檔案

管理依賴的一個常見做法是創建一個 requirements.txt 檔案，該檔案包含專案中所有下載的依賴及其版本的列表。以下是它的範例：

fastapi==0.115.5
pydantic==2.10.1
PyYAML==6.0.2
requests==2.32.3
scikit-learn==1.5.2
scipy==1.14.1
seaborn==0.13.2
streamlit==1.40.2
torch==2.5.1
torchvision==0.20.1
tornado==6.4.2
tqdm==4.67.1
urllib3==2.2.3
uvicorn==0.32.1
yolo==0.3.2

理想情況下，每次使用 pip install 指令時，應該在 requirements.txt 檔案中添加相應的行，以跟蹤專案中使用的所有函式庫。

但是，如果你忘記這樣做，還有另一個選擇：pip freeze 指令會輸出專案中所有已安裝的依賴。不過，pip freeze 可能會非常冗長，經常包括許多其他函式庫的名稱，這些函式庫是你在專案中使用的函式庫的依賴。

pip freeze > requirements.txt