如何使用依赖隔离分发和部署 Python 3 代码

Question

我对当前部署 Python 代码的方式不满意，我想知道是否有更好的方法。首先我会解释我在做什么，然后是缺点：

• 我在开发的时候使用virtualenv做依赖隔离，使用pip安装所有的库。 Python 本身来自我的操作系统（Ubuntu）
• 然后我将代码构建到一个“.deb”debian 包中，其中包含我的源代码树和我的依赖项的 pip 包
• 然后当我部署时，我重建 virtualenv 环境，源 foo/bin/activate 然后运行我的程序（在 Ubuntu 的新贵下）

以下是问题：

1. pip 包非常大，显着增加了 debian 包的大小。这没什么大不了的，但很烦人。
2. 每次部署时，我都必须构建所有 C 库（PyMongo、BCrypt 等）。这需要一点时间（几分钟），而且在生产环境中完成这项 CPU 密集型工作有点蹩脚

这是我的限制：

1. 必须在 Python 3 上工作。最好是 3.2
2. 必须有依赖隔离
3. 必须与使用 C 的库（如 PyMongo）一起使用

我听说过关于冻结的事情，但我无法让它发挥作用。 Pypi 中的 cx_freeze 似乎无法编译（至少在我的 Python 上）。其他冻结实用程序似乎不适用于 Python 3。我怎样才能更好地做到这一点？

Answer 1

Wheel 可能是目前最好的方法。

在部署机器上创建一个虚拟环境，并将一个轮子连同任何依赖项（也构建为轮子）部署到该虚拟环境。

这样就解决了问题：

1. 为依赖项使用单独的轮子意味着您不必重新部署未更改的依赖项，从而减少部署工件的大小
2. 可以在本地构建大包（如lxml或scipy），然后将编译好的轮子推送到生产中

此外，它适用于使用 C 的库。

Answer 2

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