浅谈Python项目开发&管理

最新推荐文章于 2025-09-07 16:45:50 发布

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最新推荐文章于 2025-09-07 16:45:50 发布 · 956 阅读

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#java #python #编程语言 #大数据 #linux

本文分享了Python项目开发和管理的经验，包括环境管理、编码标准、规范化、远程开发和项目脚手架。推荐使用虚拟环境如Anaconda来管理不同项目环境，遵循PEP 8编码标准，使用black、pylint等工具进行代码规范化，以及code-server进行远程开发。此外，通过自定义项目脚手架提高开发效率。

本文主要探讨的是个人在Python项目开发&管理这块的一些经验之谈，经过在团队实践后主要内容总结如下：

基础环境管理
编码标准&规范化
远程开发
项目脚手架

???? 环境管理

使用Anaconda和Pipenv共同管理Python项目环境

环境管理这块是个很普遍的问题，其面临的问题如下：

如何对不同项目，任意Python版本的环境进行管控
如何对不同项目，内外网Python依赖库进行管控（有些包是公司内部开发，那么对于项目来说就需要同时管控内外网下的第三方包）

对于上面提到的问题，实际上解决问题的方向都是一致的，那就是引入虚拟环境，使得每个项目都有一个专属环境就可以了。

如果你的公司在生产环境中使用Python有一定的年头，如3~5年，可能有一些老的项目还在用Python3.5甚至Python2.7，那么基本都会面临不同项目不同Python版本的问题。

此时，面对的问题就是第一点提到的不同项目需要的Python环境不同的问题。对于这种情况，可以直接在电脑下载各个版本的Python环境，随后到任意项目下就选用任意版本的Python环境即可，举个例子：

项目 P_01 依赖Python3.6：分配Python3.6环境
项目 P_02 依赖Python3.7：分配Python3.7环境

对于各个不同版本Python环境的管理，个人推荐使用Anaconda^[1]：

# Mac Linux Win全平台支持
# 以Linux为例
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
chmod a+x ./Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
./Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

安装完成后，即可创建不同的Python环境：

# 其他版本的创建类似
conda create -n python36 python=3.6
# 列出Python环境
conda env list

那么对于项目 P_01，只需要在项目根目录下进行刚才建立的虚拟环境即可source activate python36，进入相关环境后直接在环境内安装相关依赖包即可。

也就是说，环境 python36 是专为项目 P_01 服务的，其他项目只需要再建立一个环境即可。接下来说说为什么引入Pipenv

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