Python依赖管理工具分析

Python 的依赖管理工具一直没有标准化，原因主要包括：

1. 历史发展的随意性：Python发展早期对于依赖管理的重视程度不足，缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识
2. 社区的分散性：Python社区庞大且分散，众多开发者和团队各自为政，根据自己的需求和偏好开发工具，缺乏统一的协调和整合机制
3. 多样化的使用场景：Python应用场景广泛，从 Web 开发到数据科学、机器学习、系统管理脚本等。不同场景对依赖管理有着不同的要求
4. 向后兼容性的挑战：Python 语言本身非常注重向后兼容性，这在一定程度上限制了对依赖管理工具进行根本性变革的可能性
5. 缺乏统一的治理：与一些编程语言（如 Java 有 Oracle 主导的规范制定）不同，Python 没有一个强有力的单一实体来主导依赖管理工具的标准化工作
6. 生态系统的快速变化：Python 生态系统发展迅速，新的库和框架不断涌现，这使得依赖关系变得越来越复杂

1. 什么是依赖管理

依赖管理工具常用于处理软件项目中的依赖关系。

在软件开发过程中，一个项目往往会依赖于许多其他的软件库、框架或组件。

依赖管理工具能够帮助开发者精确地指定这些依赖项的版本，自动下载和安装它们，并且可以在不同的环境中（如开发、测试、生产环境）保证依赖项的一致性。

这样可以有效避免因依赖版本混乱而导致的软件故障、兼容性问题等情况。

比如，其他编程语言的标准依赖管理工具有：NodeJS的npm，Rust的cargo，Java的Maven等等。

依赖管理工具最关键的作用是可重复性，意味着我们可以遵循一系列步骤，最终得到的软件项目是完全相同的。

特别是现在的项目（不管是开源的还是内部的）基本都需要多人协作，确保每个人的代码编译出来的软件运行结果一致是至关重要的。

良好的依赖管理可以对开发、构建和部署阶段的所有依赖关系都明确声明，并与版本控制中的代码一起跟踪。

简单来说：应用程序=代码+所有依赖项。

具体可以归纳为以下几个步骤：

1. 创建定义文件：项目的描述，声明所需的依赖项和最小版本约束等
2. 生成锁定文件：固定依赖项的版本和依赖项之间的关系
3. 同步环境：一般都过git之类的版本管理工具互相同步
4. 追踪定义文件和锁定文件：定义文件和锁定文件有变化时及时互相同步

2. 依赖管理工具对比

Python 的依赖管理工具虽然没有统一，但是有很多可供选择，下面一一分析每个工具的优缺点。