如何轻松分发具有Python模块依赖关系的Python软件？ Unix上Python软件包安装的挫折
我的目标是分发一个Python包，其中有几个其他广泛使用的Python包作为依赖关系。 我的软件包取决于编写良好的Pypi索引软件包，如pandas，scipy和numpy，并在setup.py中指定需要某些版本或更高版本，例如“numpy> = 1.5”。
我发现对于那些不擅长Python打包（即使他们知道如何编写Python）的Unix精明用户来说，安装像我这样的软件包，即使使用本应该易于使用的软件包pipe理器，也是极其令人沮丧和几乎不可能的。 我想知道是否有人可以提供这个痛苦过程的替代scheme，或者如果我的经验仅仅反映了当前Python封装和分发的困境。
假设用户将你的软件包下载到他们的系统上。 大多数人会尝试安装它“天真”，使用像这样的东西：
$ python setup.py install 因为如果你的谷歌说明安装Python包，通常会出现这种情况。 这对绝大多数用户来说是失败的，因为大多数用户在他们的Unix / Linux服务器上没有root权限。 随着更多的search，他们会发现“ – 前缀”选项，并尝试：
$ python setup.py install --prefix=/some/local/dir
由于用户没有意识到Python打包的复杂性，他们会select一个任意目录作为--prefix的参数，例如"~/software/mypackage/" 。 它不会是一个干净的pipe理目录，其他所有Python包都驻留在这里，因为大多数用户都不知道这些细节。 如果他们安装另一个软件包“myotherpackage”，他们可能会通过它"~/software/myotherpackage" ，你可以想象这将导致PYTHONPATH和其他并发症的黑客入侵。
继续安装过程，使用"--prefix"调用"setup.py install"也将失败，一旦用户尝试使用该软件包，即使它似乎已经被正确安装，因为其中一个依赖关系可能会丢失（例如pandas，scipy或numpy），并且不使用包pipe理器。 他们将尝试单独安装这些软件包。 即使成功，由于给予"--prefix"的非标准目录， PYTHONPATH包将不可避免地在PYTHONPATH ，患者用户将会修改其PYTHONPATH来获取依赖关系。
在这个阶段，一位Python精明的朋友可能会告诉用户，他们应该使用像"easy_install"的主streampipe理器的软件包pipe理器来安装软件，并且依赖关系被处理。 安装"easy_install" ，可能很难，他们会尝试：
$ easy_install setup.py
这也将失败，因为用户通常没有权限在生产Unix服务器上全局安装软件。 随着更多的阅读，他们将了解"--user"选项，并尝试：
$ easy_install setup.py --user
他们会得到这个错误：
usage: easy_install [options] requirement_or_url ... or: easy_install --help error: option --user not recognized
他们将非常困惑，为什么他们的easy_install没有 – 用户选项，其中有明确的网页在线描述的选项。 他们可能会尝试将easy_install升级到最新版本，并发现它仍然失败。
如果他们继续并咨询Python包装专家，他们会发现easy_install有两个版本 ，都称为“ easy_install" ，以最大限度地混淆，但一部分“分发”和另一部分“setuptools”。 恰好是只有"distribute"的"easy_install"支持"--user" ，绝大多数服务器/系统pipe理员都安装了"setuptools"的easy_install ，所以本地安装是不可能的。 请记住，对于不是Python包pipe理专家的人来说， "distribute"和"setuptools"之间的区别是没有意义的，也很难理解。
在这一点上，即使是那些试图安装我的软件包的最坚定，精明和耐心的用户，我也会损失90％ 他们想要安装一个碰巧用Python编写的软件，而不是成为最先进的Python软件包分发的专家，这太复杂了。 他们会放弃，在浪费的时候感到沮丧。
继续使用并请求更多Python专家的极less数用户将被告知他们应该使用pip/virtualenv而不是easy_install 。 安装pip和virtualenv ，弄清楚这些工具是如何工作的，以及它们与传统的"python setup.py"或"easy_install"调用有什么不同，这本身就是耗时和困难的，而且对于那些只想要安装一个简单的Python软件并使用它。 即使那些追求这条道路的人也会困惑，不pipe是用easy_install还是setup.py install --prefix安装的任何依赖关系对于pip/virtualenv是否仍然可用，或者是否需要从头开始重新安装。
如果有一个或多个软件包依赖于安装不同于默认版本的Python版本，则会加剧此问题。 确保你的Python包pipe理者使用你想要的Python版本，以及所需的依赖关系被安装在相关的Python 2.x目录而不是Python 2.y中的困难将会使用户感到无限的沮丧，肯定会放弃在这个阶段。
有没有更简单的方法来安装Python软件，不需要用户深入研究Python包，path和位置的所有这些技术细节？ 例如，我不是一个大的Java用户，但偶尔也会使用一些Java工具，而且不记得曾经担心安装的Java软件的X和Y依赖关系，而且我也不知道Java包pipe理作品（我很高兴我没有 – 我只是想用一个恰好用Java编写的工具）。我的回忆是，如果你下载一个jar子，你只是得到它，它倾向于工作。
有没有相当于Python？ 一种分发软件的方式，不依赖于用户不得不追逐所有这些依赖和版本？ 一种可能将所有相关的软件包编译成独立的，只能被下载和用作二进制文件的方法？
我想强调的是，即使向精明的Unix用户分发一个软件包的狭隘目标，也会发生这种沮丧，这使得问题变得更简单，不用担心跨平台问题等。我假定用户是Unix精通的，甚至可能知道Python，但是对于Python包装的来龙去脉以及不同包pipe理者的各种内部复杂化/竞争，我们并不知情（也不想知道）。 这个问题的一个令人不安的特点是，即使所有的Python包依赖是众所周知的，写得很好的Pypi可用软件包，像Pandas，Scipy和Numpy，它也会发生。 这并不是说我依赖一些模糊的依赖关系，而是没有正确构build的包，而是使用了许多可能依赖的最主stream的包。
任何帮助或build议，将不胜感激。 我认为Python是一个伟大的语言库，但是我发现实际上不可能把我编写的软件（一旦它存在依赖关系）以一种易于本地安装和运行的方式分发。 我想澄清一下，我正在编写的软件不是用于编程使用的Python库，而是具有用户作为单独程序运行的可执行脚本的软件。 谢谢。
我们还开发依赖于numpy，scipy和其他PyPI包的软件项目。 现在，用于pipe理远程安装的最佳工具是zc.buildout 。 这是非常容易使用。 您从他们的网站下载一个引导脚本，并将其与您的软件包一起分发。 你写一个“本地部署”文件，通常称为buildout.cfg ，它解释了如何在本地安装软件包。 你可以使用你的包提供bootstrap.py文件和buildout.cfg文件 – 我们使用我们的python包中的MANIFEST.in文件来强制使用PyPI分发的zip或tar球来embedded这两个文件。 当用户解压缩它时，它应该执行两个命令：
$ python bootstrap.py # this will download zc.buildout and setuptools $ ./bin/buildout # this will build and **locally** install your package + deps
该软件包已编译，所有依赖项都在本地安装，这意味着安装软件包的用户甚至不需要root权限，这是一个附加function。 脚本（通常）放在./bin下，用户可以在那之后执行它们。 zc.buildout使用setuptools与PyPI进行交互，因此您所期望的所有function都可以zc.buildout使用。
如果所有的function都不够，你可以很容易地扩展zc.buildout – 你创build所谓的“食谱”，可以帮助用户创build额外的configuration文件，从网上下载其他东西或实例化自定义程序。 zc.buildout网站包含一个video教程，详细介绍如何使用构build以及如何扩展它。 我们的项目Bob广泛使用buildout来分发用于科学用途的包。 如果您愿意，请访问以下页面 ，其中包含有关开发人员如何设置Python包的详细说明，以便其他人可以使用zc.buildout在本地构build和安装它们。
目前，我们正在努力使用户更容易以独立于平台的方式开始安装Python软件（具体请参阅https://python-packaging-user-guide.readthedocs.org/en/latest/future.html和http://www.python.org/dev/peps/pep-0453/ ）
就目前而言，easy_install两个竞争版本的问题已经解决，竞争的fork“distribute”被合并到了setuptools的主要开发线中。
关于跨平台发行和安装Python软件的最佳可用build议在这里被捕获： https : //packaging.python.org/
