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Python3创建虚拟环境

Python 应用程序经常会使用一些不属于标准库的包和模块。应用程序有时候需要某个特定版本的库,因为它需要一个特定的 bug 已得到修复的库或者它是使用了一个过时版本的库的接口编写的。         这就意味着可能无法安装一个 Python 来满足每个应用程序的要求。如果应用程序 A 需要一个特定模块的 1.0 版本但是应用程序 B 需要该模块的 2.0 版本,这两个应用程序的要求是冲突的,安装版本 1.0 或者版本 2.0 将会导致其中一个应用程序不能运行。       这个问题的解决方案就是创建一个 虚拟环境 (通常简称为 “virtualenv”),包含一个特定版本的 Python,以及一些附加的包的独立的目录树。        不同的应用程序可以使用不同的虚拟环境。为了解决前面例子中的冲突,应用程序 A 可以有自己的虚拟环境,其中安装了特定模块的 1.0 版本。而应用程序 B 拥有另外一个安装了特定模块 2.0 版本的虚拟环境。如果应用程序 B 需求一个库升级到 3.0 的话,这也不会影响到应用程序 A 的环境。

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如何为 Python 应用选择最好的 Docker 镜像?

在使用 Python 的早些年,为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来,随着 Python 3 的普及,virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配,优点是显而易见的。而这几年,应用场景的的复杂性越来与高,无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列,用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来,就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子:

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