你好，我是坚持分享干货的 EarlGrey，翻译出版过《Python编程无师自通》、《Python并行计算手册》等技术书籍。
如果我的分享对你有帮助，请关注我，一起向上进击。
本文作者：YunfengWang，来源：https://vra.github.io/2023/05/17/rye-intro
Rye 是Flask的作者Armin Ronacher最近推出的一个实验性质的Python包管理系统，目的是解决Python包管理目前面临的工具链碎片化的问题。
工具链的问题
大家知道，Python目前的包管理系统很多，包括 poetry, pip, pipenv, pyenv, venv, virtualenv, pdm, hatch 等等，它们都是优秀的工具，提出时都是解决了一定的问题，但没有哪个工具能够做到主流，因此也增加了系统的碎片化程度。
一方面，conda等工具能提供不同版本的 Python，管理不同的环境，但每个环境的 Python 不是共享的，环境创建一多，环境目录就变得很大，且内部机制很不透明，有时也会遇到冲突没法解决的问题。
另一方面，Python 在Linux/macOS上的安装也面临一些问题，例如用包管理器安装的 Python和用户手动安装的 Python 有的时候会混淆，导致一些混乱。
例如在 Fedora 上，用pip install 安装包可能会导致系统的包管理命令dnf 出错。PEP 668尝试对这些问题给出一个解决方案，但也需要不同的系统来支持，目前看还任重道远。
Rye 的解决方案
由于Armin也是一个Rust 开发者，而Rust基于标准化的rustup和cargo两个工具，配合配置文件来进行包管理，目前做的比较好，没有Python面临的碎片化问题。受Rust的启发，作者提出了Rye，并且期望能够启发Python社区提出类似Rust的标准包管理工具。
具体来说，Rye 提出了一些解决这些问题的思路：
提出一个workspace的概念，workspace类似一个项目目录，或者一个git仓库，一个workspace下只有一个Python版本，不同workspace Python版本相互隔离，每个项目采用
pyproject.toml来进行配置不使用系统自带的Python，相反地，在每个项目目录的中下载一个standalone的python，解决不同版本的冲突问题
不暴露pip命令，通过
rye add+rye sync来管理包的依赖，避免包A和包B依赖不同版本的包C而导致的不兼容问题区分开发环境和正式环境，因为一些包在开发时会用到一些调试工具，但作为第三方库被引入的时候并不需要
支持import本地workspace作为第三方库包
但同时也有一个问题：rye会不会是另一个做不到主流的Python包管理系统，从而进一步增加Python包管理的碎片化呢？作者也有这个考虑，因此写了一个讨论帖 Should Rye Exist?来讨论这个问题，同时关于Rye的设计初衷，可以参考这里作者的思考。
个人观点：Rye的出现给Python社区引入了一些新鲜的解决现有问题的思路。使用Rye一段时间后，发现至少使用standalone 的Python版本是一个解决冲突的好的方式。通过几个简单的命令来解决版本管理的问题是比较直观的，提出Rye应该是利大于弊的，也就是有益程度大于碎片化增加的程度。
总之不管是PEP 668中标记版本管理是系统的还是Python的，还是PEP 711来单独下发Python解释器二进制文件，还是Rye的出现，都是Python社区意识到Python包管理问题的严重性，进而做出的一些有益尝试。期待在未来，有更标准化的工具，Python的开发也更容易。
安装和使用Rye
下面将对Rye的安装和使用进行简单介绍。
安装rustup
Rye是基于Rust 开发的，而Rust 有标准的包安装工具cargo，Rust编译器和cargo都需要用rustup来安装，因此安装预编译的Rye包需要先安装rustup:
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh执行完后，重启Shell，输入cargo -V，如果不报错，说明安装成功。
安装Rye
有了cargo后，使用下面的命令安装Rye:
cargo install --git https://github.com/mitsuhiko/rye rye通过命令行执行rye -h 来判断 Rye是否安装成功。
同时可以将$HOME/.rye/shims 添加到环境变量PATH 中，这样打开Shell后运行python 就用的是Rye安装到standalone Python，否则你需要用rye run python 来启用Rye的Python解释器。
更新Rye到最新版：
rye self update删除Rye:
cargo uninstall rye初始化一个Rye项目
使用rye init project-name 来创建一个Rye项目目录
rye init test_rye
cd test_rye
tree输出如下：
├── .git
├── .gitignore
├── .python-version
├── README.md
├── pyproject.toml
└── src
└── test_rye
└── __init__.py可以看到创建了.git 目录， .gitignore 文件，README.md，配置文件pyproject.toml 和一个示例的源码文件src/test_rye/__init__.py。
Python 版本管理
为了固定开发环境，我们可以利用rye pin python-version 来固定Python的版本，例如rye pin cpython@3.10.11 会将Python版本固定为3.10.11。
# cpython@可以省略
rye pin cpython@3.10.11
rye pin 3.10.11由于默认使用的Python版本是Cpython的，因此在执行rye命令时可以将Cpython@ 前缀省去。
注意 rye pin命令并不立即改变Python的版本，只是修改配置文件.python-version，在rye sync 执行时才进行实际的修改。
可以多次执行rye pin 来调整Python的版本。
然后执行rye sync 来同步配置，具体来说，第一次执行这个命令的时候，Rye会下载一个单独的Python解释器，放置到$HOME/.rye/py目录下，链接到项目的.venv 目录下，因此同一个Python版本在磁盘上只有一份，这与conda是不同的。
更一般地，可以使用rye toolchain 来查看、拉取和删除Python版本。
rye toolchain list 用来显示所有已经安装的Python版本：
rye toolcahin list输出：
cpython@3.11.3 (/Users/yunfeng/.rye/py/cpython@3.11.3/install/bin/python3)
cpython@3.11.1 (/Users/yunfeng/.rye/py/cpython@3.11.1/install/bin/python3)
cpython@3.10.11 (/Users/yunfeng/.rye/py/cpython@3.10.11/install/bin/python3)
cpython@3.10.9 (/Users/yunfeng/.rye/py/cpython@3.10.9/install/bin/python3)rye toolchain list --include-downloadable 会列出所有可以下载的Python版本：
`rye toolchain list --include-downloadable`输出：
cpython@3.10.8 (downloadable)
cpython@3.10.7 (downloadable)
cpython@3.10.6 (downloadable)
cpython@3.10.5 (downloadable)
cpython@3.10.4 (downloadable)
cpython@3.10.3 (downloadable)
cpython@3.10.2 (downloadable)
cpython@3.10.0 (downloadable)
...注意已经下载的Python版本不在这个输出中。
rye toolchain fetch（简写为rye fetch) 可以直接拉取某个Python版本:
rye toolchain fetch 3.8.16rye toolchain remove 可以删除某个Python版本：
rye toolchain remove 3.8.16添加依赖包
可以通过rye add package-name 来安装像numpy等第三方，这个命令支持安装GitHub和本地的包，一些示例的用法如下:
rye add numpy
# 同时安装几个包
rye add six easydict
# 设置安装包的版本
rye add "Flask>=2.0"
# 只在development环境添加包
rye add --dev black
# 添加github上的包
rye add Flask --git=https://github.com/pallets/flask
# 添加本地目录的包
rye add My-Utility --path ./my-utility同样的，rye add并不会实际安装包，只会修改配置文件pyproject.toml 中的dependencies 项，等执行rye sync的时候才真正安装。
Rye工作流
我自己探索的Rye工作流大概是这样：
rye init project-name来初始化项目目录git add和git commit来提交初始状态的代码，方便定位后续代码和配置文件的更新rye pin指定Python版本修改代码，
rye add package-name来增加代码依赖的包rye sync来安装Python，安装依赖包，更新配置文件rye run python执行代码测试可选：
rye build来生成可发布的wheel文件可选：
rye publish上传包到pypi
需要注意的是，Rye只负责依赖管理，具体的调试代码工作，还需要自己来进行，使用你熟悉的代码测试方式就可以了。
额外补充一下，可以使用rye shell 来打开一个新的启用了Rye Python的Shell来进行代码调试。
安装可执行的 global Python工具
某些python包除了包含Python源码外，还包含一些命令行工具，Rye称这些工具为global tool ，因为它们不是在某个环境中才能使用，而是全局可使用的。这些工具可以用rye install package-name来安装，例如:
rye install black使用方式为rye run tool-name:
rye run black -h这些包都存放在$HOME/.rye/shims 目录下。
如果要删除 global tool，可以使用rye uninstall:
rye uninstall black- EOF -
文章已经看到这了，别忘了在右下角点个“赞”和“在看”鼓励哦~
推荐阅读 点击标题可跳转
回复下方「关键词」，获取优质资源
回复关键词「 pybook03」，领取进击的Grey与小伙伴一起翻译的《Think Python 2e》电子版
回复关键词「书单02」，领取进击的Grey整理的 10 本 Python 入门书的电子版
👇关注我的公众号👇
告诉你更多细节干货
欢迎围观我的朋友圈
👆每天更新所想所悟
585
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
