【Python】通过`Editable Install`模式详解，解决Python开发总是import出错的问题
摘要
田辛老师在很久以前，写过一篇关于Python的模块、包之间的内部关系的博客，叫做【Python】__init__.py 文件详解。 虽然我觉得这篇文章已经足够了， 但是还是有很多朋友碰到开发的过程中import包报错的问题。
今天， 田辛老师想介绍一个可编辑安装（Editable Install）模式， 方便快捷的解决这个问题。让开发者的思路集中在业务的实现上。
1. 可编辑安装（Editable Install）模式到底在解决什么问题？
在 Python 开发中，我们经常需要修改本地包的代码并实时测试效果。 而包这个概念可以说在Python开发中无处不在。 几乎每天都要修改， 总不能每个包都重新反复的安装吧。
可编辑安装（Editable Install）模式正是为解决这一痛点而生，它允许开发者在无需重新安装的情况下直接运行本地修改后的代码。
2. 原理
可编辑安装的本质是通过符号链接（Symbolic Link）将包的源代码目录与 Python 环境中的包路径关联。当执行 pip install -e . 时：
- 创建链接：在系统目录（如 site-packages）生成一个指向本地源码目录的符号链接。
- 动态加载：Python 导入包时，实际加载的是源码目录中的文件，修改后立即生效。
- 依赖隔离：包的依赖仍通过 requirements.txt 或 pyproject.toml 管理，确保环境一致性。
3. 最简单的配置
3.1. 传统项目（setup.py）
# 初始化项目结构
mkdir my_package && cd my_package
touch setup.py # 包含包元数据（名称、版本、依赖等）
# 安装可编辑模式
pip install -e .
3.2. 现代项目（pyproject.toml）
# pyproject.toml 示例
[build-system]
requires = ["setuptools>=42", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"
[project]
name = "my_package"
version = "0.1.0"
dependencies = ["requests>=2.25"]
# 使用 PEP 660 标准安装
pip install -e .
4. 实际项目配置
4.1. 本次项目结构
本次项目，是针对各种AI功能的研究。 希望是通过统一项目结构便于小朋友发挥想象开发有趣的功能。
环境管理使用Conda
PROJECT_ROOT
├─bin # 可执行文件/Shell/Batch
│ ├─ run.bat # 启动streamlit服务
│ ├─ install.py # `Editable Install` 安装自动化脚本
│ └─ uninstall.py # `Editable Install` 卸载自动化脚本
├─config
├─docs # 项目文档
├─input # 输入文件
├─logs # 日志文件
├─output # 输出文件
├─reports # 报告文件
├─resource # 资源文件
│ ├─image
│ └─excel
├─src # 项目代码，遵循PEP 517/518标准
│ ├─tdouya_ai_assistant
│ ├─aliyun # 阿里云相关功能包
│ ├─basic
│ ├─common
│ │ └─log_record # 日志记录功能
│ ├─game # 基于AI的游戏
│ ├─interface
│ │ └─pages
│ ├─ollama
│ ├─siliconflow
│ ├─tools # 工具封装的包
│ └─volcengine
└─tests # 测试代码
在这个项目中， 作为共通部分的common/log_record必然会被其他部分调用
4.2 创建必须的环境文件
4.2.1 pyproject.toml
在Python生态不断演进的今天，pyproject.toml已成为现代项目不可或缺的配置中枢。这个遵循TOML语法的文件不仅统一了构建流程，更重塑了依赖管理和项目元数据的配置方式。本文将结合最新实践，为您深度解析这个配置文件的架构与应用。
[build-system]
requires = ["setuptools>=61.0", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"
[project]
name = "Tdouya-AI-Assistant" # 用户指定项目名称
version = "0.1.1"
authors = [{name = "田辛老师", email = "[email protected]"}] # 用户信息
description = "基于AI的智能助手开发框架"
readme = "README.md"
requires-python = ">=3.12"
[tool.setuptools]
package-dir = { "" = "src" } # 声明包根目录在src下
这里面比较重要的设定是最后一句：生命包的根目录在src目录下。 另外，这个文件中项目名必须为英文，中文亲测不行。
4.2.2 setup.py
在Python生态中，setup.py曾是项目打包分发的标准配置文件，承载着将代码转化为可安装包的使命。尽管现代工具链已转向pyproject.toml，但理解这个经典文件仍是掌握Python打包历史的必修课。
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name="Tdouya-AI-Assistant", # 必须与pyproject.toml一致
version="0.1.1",
author="田辛老师",
author_email="[email protected]",
description="基于AI的智能助手开发框架",
packages=find_packages(where="src"), # 指定包搜索路径
package_dir={"": "src"}, # 声明包根目录
install_requires=[
"python-dotenv>=0.19.0",
"requests>=2.21.0",
"streamlit>=1.0.0",
"moviepy>=1.0.3",
"colorlog>=6.7.0",
"langchain_ollama",
"langchain_core",
"langchain_community",
"ollama",
"dashscope"
],
python_requires=">=3.12",
)
这样做的目的是，
- 标准化项目元数据（名称、版本、作者等）
- 声明Python版本要求
- 定义包结构和依赖关系
- 兼容现代构建工具（poetry/flit）和传统setuptools
4.2.3. 创建__init__.py文件
在各个模块的目录下， 创建__init__.py文件。
这个文件如何使用， 在我开始提到的文件中详细介绍过。 在Python开发中非常灵活， 比如，我之前提到封装的log_record包就把所有的代码放到__init__.py中了
4.2.4. 执行可编辑安装
在命令行中执行：
pip install -e .
这样做可以实现目标：
- 将项目注册为开发模式包
- 建立符号链接到Conda环境的site-packages
- 实现代码修改即时生效
这样做的结果是在src目录下生成了一个符号链接的文件夹，如下图。
内容完全不用管， 只需要把这个文件放到Git忽略文件即可。
执行完成后， 可以通过下面的方式测试一下：
PS E:\BG10-TRN-AIT-AI编程> python -c "import tdouya_ai_assistant; print(f'项目版本: {tdouya_ai_assistant}')"
项目版本: <module 'tdouya_ai_assistant' from 'E:\\BG10-TRN-AIT-AI编程\\src\\tdouya_ai_assistant\\__init__.py'>
5. 自动化
pip install -e . 这个写法，加上卸载的命令， 实在是太容易忘了， 尤其是对新人来说， 于是田辛老师贴心的给他们写了一个安装脚本，一个卸载脚本。主要的逻辑是， 找到项目根目录， 然后将根目录作为工作目录执行:
- 安装
pip install -e . - 卸载
pip uninstall -y Tdouya-AI-Assistant
两个文件的源代码田老师已经给到大家了， 请参考：
5.1. 安装脚本
# ==============================================
# 文件名: init.py
# 描述: 此脚本用于查找项目根路径，若项目未初始化则进行初始化操作，已初始化则给出提示。
# 作者: 田辛
# 创建日期: 2025-05-07
# ==============================================
# 导入操作系统相关功能模块，用于文件和目录操作
import os
# 导入子进程模块，用于创建新进程执行外部命令
import subprocess
# 导入系统相关功能模块，用于获取Python解释器信息
import sys
# 导入日期时间模块，用于获取当前时间
import datetime
# 获取当前脚本所在的绝对路径目录
script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
# 初始化当前搜索目录为脚本所在目录
current_dir = script_dir
while True:
# 定义项目已初始化时所需的文件列表
required_files = [
"setup.py",
"pyproject.toml",
"README.md",
"CONTRIBUTING.md",
"installed.lock",
]
# 检查当前目录是否存在所有已初始化所需的文件
if all(os.path.isfile(os.path.join(current_dir, f)) for f in required_files):
print(
f"田豆芽AI助手已安装， 若想再次安装请先卸载。卸载命令：python {script_dir}/uninstall.py"
)
break
# 定义项目未初始化时所需的文件列表
original_required_files = [
"setup.py",
"pyproject.toml",
"README.md",
"CONTRIBUTING.md",
]
# 检查当前目录是否存在所有未初始化所需的文件
if all(
os.path.isfile(os.path.join(current_dir, f)) for f in original_required_files
):
try:
# 切换当前工作目录到项目根路径
os.chdir(current_dir)
# 使用当前Python解释器执行 `pip install -e .` 命令进行项目安装
result = subprocess.run(
[sys.executable, "-m", "pip", "install", "-e", "."],
capture_output=True,
text=True,
check=True,
)
print(result.stdout)
# 生成锁定文件路径
lock_file_path = os.path.join(current_dir, "installed.lock")
# 打开锁定文件并写入当前时间戳
with open(lock_file_path, "w") as f:
f.write(datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d %H:%M:%S"))
print(f"田豆芽AI助手安装完成。")
except subprocess.CalledProcessError as e:
# 捕获子进程执行错误并输出错误信息
print(f"执行 `pip install -e .` 命令时出错: {e.stderr}")
except Exception as e:
# 捕获其他异常并输出错误信息
print(f"执行命令时出错: {e}")
break
else:
# 获取当前目录的上一级目录
new_dir = os.path.dirname(current_dir)
# 检查是否已经回到根驱动器，如果是则表示未找到项目根路径
if new_dir == current_dir[:3]:
print("未找到项目根路径。")
break
# 更新当前搜索目录为上一级目录
current_dir = new_dir
5.2. 卸载脚本
# ==============================================
# 文件名: uninstall.py
# 描述: 此脚本用于查找项目根路径，执行卸载操作并删除锁定文件。
# 作者: 田辛
# 创建日期: 2025-05-07
# ==============================================
import os
import subprocess
import sys
# 获取当前脚本所在的绝对路径目录
script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
# 初始化当前搜索目录为脚本所在目录
current_dir = script_dir
while True:
# 定义项目已初始化时所需的文件列表
required_files = [
"setup.py",
"pyproject.toml",
"README.md",
"CONTRIBUTING.md",
"installed.lock",
]
# 检查当前目录是否存在所有已初始化所需的文件
if all(os.path.isfile(os.path.join(current_dir, f)) for f in required_files):
try:
# 切换当前工作目录到项目根路径
os.chdir(current_dir)
# 执行pip uninstall命令
result = subprocess.run(
[sys.executable, "-m", "pip", "uninstall", "-y", "Tdouya-AI-Assistant"],
capture_output=True,
text=True,
check=True,
)
print(result.stdout)
# 删除锁定文件
lock_file_path = os.path.join(current_dir, "installed.lock")
if os.path.isfile(lock_file_path):
os.remove(lock_file_path)
print("田豆芽AI助手卸载成功。")
except subprocess.CalledProcessError as e:
# 捕获子进程执行错误并输出错误信息
print(f"执行 `pip uninstall Tdouya-AI-Assistant` 命令时出错: {e.stderr}")
except Exception as e:
# 捕获其他异常并输出错误信息
print(f"执行命令时出错: {e}")
break
else:
# 获取当前目录的上一级目录
new_dir = os.path.dirname(current_dir)
# 检查是否已经回到根驱动器，如果是则表示未找到项目根路径
if new_dir == current_dir[:3]:
print("未找到项目根路径。")
break
# 更新当前搜索目录为上一级目录
current_dir = new_dir
6. 总结与展望：让开发回归创造本身
通过可编辑安装模式，我们成功将Python开发体验提升到新维度。这种模式带来的不仅是「修改即生效」的技术便利，更是开发思维的解放——开发者无需再为包管理分心，可全身心投入业务逻辑的创新。
6.1 核心价值重述
- 效率革命：告别pip install的等待循环，代码修改秒级生效
- 环境稳定：符号链接机制保障开发环境与生产环境的高度一致性
- 架构自由：平级模块间自由引用，支持微服务化开发范式
- 流程标准化：通过pyproject.toml+setup.py双配置实现现代与传统项目的兼容
6.2 最佳实践建议
- 版本控制：将installed.lock文件纳入Git管理，避免重复安装
- 环境隔离：为每个项目创建独立Conda环境，防止依赖污染
- 自动化升级：定期执行pip list --outdated检查依赖更新
- 跨平台适配：Windows用户需确认符号链接权限（需开启Developer Mode）
6.3 未来演进方向
随着Python打包工具链的持续演进，可编辑安装模式正呈现三大趋势：
- 与IDE深度集成：PyCharm/VSCode已原生支持开发模式包提示
- 容器化适配：在Docker开发环境中实现热重载（需结合volume挂载）
- AI辅助调试：未来可能通过LLM自动分析循环依赖问题
6.4 致开发者
当您再次面对模块导入错误时，请记住：Python的包管理不应成为创新的枷锁。通过本文介绍的可编辑安装模式与自动化脚本，我们已为您搭建好高效开发的脚手架。现在，是时候将目光投向更远大的目标——让AI助手实现真正智能的交互，让游戏模块突破想象的边界。