Python 环境管理用那一套比较好： pyenv， pipenv 还是 virtualen

[shayuvpn0001]

我现在有这样一个场景，内网不能连接互联网，需要部署一套基于 selenium 的自动化系统，不能用 pip 从网上下包，也不允许用 docker 做镜像导入，只能用安装包一个个安装部署，最多自己写写脚本自动安装。

我可以在外网弄一个虚拟机，安装一模一样的操作系统，试验部署直至整个系统稳定运行，然后把所有依赖打包至内网，然后手动或者用脚本重复整个过程。

这个部署过程还得分别在 Debian 9 和 Windows 7 上面部署两套，我准备弄 Debian 9 和 Win 7 两套虚拟机分别做，都只能单机条件下，而且不能自己内网弄个服务器建一个本地源存放所有包，有什么比较好的解决方案。最好是能自动化脚本，机器数量还比较多。

目前看了一下，本地包管理的话使用 pip 和 pyinstaller，Python 环境管理有 pyenv，pipenv 还是 virtualenv，已知的问题是 pyenv 必须使用 pyenv 管理的 python 版本，其他还有什么坑？麻烦各位支个招，有踩坑过的也来分享一下。

[RRRoger]

使用 conda pack 打包 用 miniconda 作为虚拟环境

[abersheeran]

恰好我也有这样的需求。推荐使用 pdm 解决。

[noqwerty]

conda 或者 poetry 吧

[frostming]

PDM 可以把依赖装到__pypackages__里，直接打包带走，在目标机器上只要 PYTHONPATH=path/to/__pypackages__/3.8/lib 即可

可以参考 https://pdm.fming.dev/usage/advanced/#use-pdm-in-a-multi-stage-dockerfile

打包还可以用 zipapp 或者 shiv 这种

[abersheeran]

补充楼上，这是我添加的两个环境变量。

```dockerfile
..................

ENV PATH="/app/__pypackages__/3.9/bin:$PATH"
ENV PYTHONPATH="/app/__pypackages__/3.9/lib:$PYTHONPATH"

WORKDIR /app

.........................
```

[jianjian001]

pyenv 管理版本
poetry 管理依赖

[shayuvpn0001]

@frostming
@abersheeran

Win 7 系统下面没办法用 Docker 吧

[zeroDev]

如果你习惯命令行界面
pipenv，反正自带的那个就行
如果习惯 GUI，那不清楚了

[ctro15547]

conda 太爽了。。。

[Jirajine]

poetry or pyflow

[paopjian]

zip 打包 conda 环境,但是有些包必须要用 pip 重装一遍,只好附带 whl 了

[frostming]

@shayuvpn0001 不是让用 Docker，是提供借鉴，这里 build 和 run 两个 stage 刚好对应你外网和内网的机器

[zone10]

用 virtualenv, 把依赖下在 venv 目录里整个复制过去就行. 是不允许用 docker 还是不允许拉 docker 镜像, 如果是后者可以把 docker 镜像导出为压缩包再去内网安装, win7 能用 docker, 有个工具叫 DockerToolBox, 如果是 win10 能用 Hyper-V 就更方便了, Docker Desktop 了解一下

[terencehan]

一直在用 miniconda

[z740713651]

miniconda +1

[yzc27]

poetry

[youngce]

回归 virtualenv，方便生产纯净的依赖文件

[SenLief]

python 不是自带个虚拟环境吗？ python -m venv .venv 这个和上面的有啥差别吗？

[cmdOptionKana]

还是觉得 miniconda 的逻辑最清晰

[among]

@RRRoger 顺便问下，用 conda pack 打包的东西包括 py 的基础环境么。

如果是 centos7 下大打包的 py3.6， 在 centos 8 中 使用，是否会有问题。

[clino]

我一般用 virtualenv+pyenv

[wongskay]

anaconda

[ClericPy]

最近同样部署 chrome 自动化工具, 用的自己写的 zipapps, 如果不嫌麻烦可以继续看, 我这边是 Jenkins 打包机 Linux 打包以后在 Hadoop 那边直接执行的

看你情景必须把依赖和源代码打包起来一起发布, 可以尝试一下. 有几个前提:
1. Python3.7+
2. Windows 打包的只能 Windows 用, Linux 打包的只能 Linux 用, 有些库不是跨平台的要编译, 打包机 Python 版本也得和运行环境一致, 类似 selectolax 或者 psutil 这样有 .so 的就没法同时给 3.7 3.8 一起用
3. 执行的时候估计会解压出一个文件夹在旁边

步骤:
1. 打包机上安装 python3.7 -m pip install zipapps -U --user
2. python3.7 -m zipapps -c -a path_to_your_package -m package_name.__main__:main -o app.pyz -u="*" -r requirement.txt
3. 客户端那边运行 python3.7 app.pyz

打包以后文件挺大的, 毕竟带了所有依赖, 如果想依赖和代码分开打包也可以, 也可以不指定 entry_point (也就是那个-m 参数), 打包后当虚拟环境使

[shayuvpn0001]

@frostming 你是 PDM 作者？哈哈，厉害。

另外，PDM 依赖 python 3.7 以上，我刚好有个包最高只能用到 3.6，可以先装 Python 3.7，然后 PDM，再用版本管理工具弄个 Python 3.6，再用 PDM 弄我的项目么？思路是 PDM 泡在 3.7 上，我自己的跑在 3.6 上。

然后给你文档挑个书写错误：Use PDM in Continuous Integration# 这一部分里面，Here is an example worflow of GitHub 应该是 workflow

[xiebinbin666]

https://github.com/pdm-project/pdm

[frostming]

@shayuvpn0001 可以，PDM 就是这样工作的