管理Python的隔离环境
项目描述
隔离
在任何你想要的机器上运行任何Python函数，无论其依赖关系。隔离提供了一个可插拔的端到端解决方案，用于构建、管理和使用隔离环境（virtualenv、conda、远程等）。
动机
几乎所有软件都使用一些其他库或程序，这是一个不可否认的事实。这些库或程序都带有它们自己的依赖关系，并且这个链条不断向前推进。一旦链条中有足够的“节点”，那么“依赖混乱”就开始显现，我们的生活变得更加艰难。
Python试图通过推荐“虚拟环境”概念来解决这个问题。从理论上讲，它旨在隔离不同项目之间的环境，因此我的项目A可以依赖于pandas==1.0.0，而项目B依赖于pandas==2.0.0，无论我选择哪个项目进行工作，只需激活它自己的环境即可。
总的来说，这是一个非常好的解决方案，并且确实有效，并且仍然适用于这种用途。但正如任何其他有范围限制的修复一样，随着时间的推移，其他问题开始出现，需要更窄的范围（例如定义模块级依赖关系，甚至云运行时的函数级依赖关系，以便与在不同机器上运行的其他代码无缝集成）。
然而，与“虚拟环境”概念不同，试图解决这个问题的大多数项目都缺乏一个通用接口，可以简单地定义一组要求（这可能是一组依赖关系、运行它所需的机器大小，或者完全不同的事情），并且可以更改它而不会造成任何损失。隔离正在朝着这样一个未来努力，在这个未来中，这种过渡将像从本地环境到远程环境的过渡一样无缝。
贡献
以可编辑模式安装，包含开发依赖项
pip install -e '.[dev]'
运行测试
pytest
Pre-commit
pre-commit install
提交格式
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