作为一个 Python 开发者,你无疑不得不创建自己的开发环境,这是你在一个新公司开始工作时的一种仪式。更常见的是,你可能不得不为你所做的每个项目创建一个新的开发环境,不管是在你自己的公司内,还是参与一个开源项目,或者只是在GitHub上找到一些代码进行愚弄。
不幸的是,尽管我们在一个高科技的环境中工作,但我们经常依赖技术含量最低的解决方案来为我们的项目创建开发环境,即简陋的、永远过时的Readme,这不可避免地导致。
- 设置环境的错误,这需要占用其他团队成员的时间来帮助你排除故障。
- 建立一个适合你的环境,但与团队其他成员的环境不同,导致 "在我的机器上工作 "的问题。
- 希望能在周末的项目上工作,但却把所有的时间都花在了环境的设置上。
甚至在最终让你的环境工作后,"自述 "也很少被更新,使问题长期存在。
这篇文章讨论了一些简化开发环境设置的方法(以及它们的优点和缺点),这样开发者就可以把更多时间放在编码上,而不是管理他们的环境。
减轻Python项目设置的痛苦
多年来,有许多变通方法和解决方案已经发展到可以取代 Readme,并有助于消除环境设置的挫折感,包括。
- 创建一个requirements.txt、pipfile.lock或类似的配置文件,可以帮助确保一致的环境可重复性。
- 不幸的是,除非你在配置文件中也指定了横向依赖关系(即依赖关系的依赖关系)以及操作系统的依赖关系,否则它们可能会随着时间的推移而改变,使环境失效。
- 创建一个容器,为所有用户提供一个标准的开发环境。
- 不幸的是,这真的只是在路上踢了一脚,因为你仍然需要确保在每次构建容器时,环境都能以正确的依赖关系/交叉依赖关系集被构建。
- 创建一个虚拟机(VM),不仅包含开发环境,也包含应用程序。
- 这是一个很好的方法来确保所有的东西都能永久地工作,但虚拟机往往太大,不容易分发,而且只适合于成品而不是正在开发的产品。
虽然这些解决方案在消除用户错误和确保环境可重复性方面有很大的作用,但它们都有其缺点。幸运的是,有一个更好的方法。
ActiveState平台使Python环境设置自动化
ActiveState平台的主要好处之一是它的共享环境方法,确保一个团队的所有成员都以一致的、可重复的方式工作。开发人员可以在ActiveState Platform上为他们项目的运行环境创建一个单一的真理源,然后通过一个简单的链接与团队成员分享。
此外,如果你使用GitHub作为你的代码库,新的团队成员将能够通过一个命令在他们的本地系统上同时安装环境和你的应用程序代码。看看它是如何工作的。
新团队成员花数天时间创建开发环境的传统已经结束。如果你是一个开源开发者,使用ActiveState Platform来创建你的运行环境/链接你的GitHub repo,意味着贡献者可以花更多的时间来编码,而不是在环境设置上纠结。
接下来的步骤。
如果你想了解更多关于ActiveState平台如何帮助自动化环境设置的情况。
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