如何使用依赖性隔离来分发和部署Python 3代码

Question

我对目前部署Python代码的方式不满意，我想知道是否有更好的方法。首先，我将解释我正在做什么，然后是缺点：

• 当我开发时，我使用virtualenv进行依赖隔离并使用pip安装所有库。 Python本身来自我的操作系统（Ubuntu）
• 然后我将我的代码构建成一个“.deb”debian包，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的新手下）

以下是问题：

1. pip包非常大，并且显着增加了debian包的大小。这不是什么大不了的事，但这很烦人。
2. 我每次部署时都必须构建所有的C库（PyMongo，BCrypt等）。这需要一段时间（几分钟），并且在生产中执行此CPU绑定作业有点蹩脚

以下是我的约束：

1. 必须使用Python 3.最好是3.2
2. 必须具有依赖性隔离
3. 必须使用使用C的库（如PyMongo）

我听说过有关冻结的事情，但我无法让它发挥作用。 Pypi中的cx_freeze似乎没有编译（至少在我的Python上）。其他冻结实用程序似乎不适用于Python 3.我怎样才能做得更好？

Answer 1

Wheel可能是目前最好的方法。

在部署机器上创建virtualenv，并将轮子以及任何依赖项（也构建为轮子）部署到该virtualenv。

这解决了问题：

1. 为依赖项设置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. 构建大包（例如lxml或scipy）可以在本地完成，然后编译的轮子推送到生产

此外，它适用于使用C的库。

Answer 2

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