Python 脚本 "standalone"
Python script "standalone"
我最近开始编写 python 脚本，但我还是这门语言的新手。
我遇到了一个问题：我的脚本需要通过 pip 安装 'requests' 库（以及使用 pip 时附带的其他包）才能使脚本工作（以及一些文件夹就像 'database'，我在其中存储一个 sqlite3 文件），我需要在很多机器上安装脚本，这些机器有不同的 Ubuntu 版本，因此有不同的 Python 版本，我想要我的脚本到 运行 'standalone' 并且每次我在新机器上设置脚本时都不必 install/update Python、pip 和 'requests' 包。我正在我的机器上的 virtualenv 中开发，该机器当前设置了 运行 脚本所需的所有软件包。
我可以制作一个 'copy' 我的 virtualenv，这样它就可以用我的 Python 脚本移动到其他计算机，包括我的数据库文件夹，而不必 install/update python 和 pip 在每台机器上，而不是使用这个独立版本的 python？所有机器都是Linux.
我已经尝试将我的 virtualenv 复制到我的项目文件夹，但是当我尝试 运行在 shebang 行中使用其中的 python 解释器在我的脚本中运行时，virtualenv 崩溃了，即使使用--relocatable 争论，所以我想情况并非如此。
我也尝试过使用 PyInstaller，但没有成功。
欢迎来到部署的世界！您寻求的答案绝非微不足道。
首先，Python 是一种解释型语言，实际上不应该作为桌面应用程序分发。如果您想创建可执行文件，那么可以使用一些库，例如 py2exe。但是，这些充其量只是临时解决方案。他们 "freeze" 整个 Python 连同您的代码，然后您将所有内容一起发送。
规定依赖项的最佳实践方法是在 requirements.txt 文件中。您可以使用此命令创建一个：
pip freeze > requirements.txt
这样做是检查当前在您正在使用的任何环境中的所有库，并将它们保存到名为 requirements.txt 的文件中。该文件将包含您需要的所有库，任何收到您代码的人都可以 运行
pip install -r requirements.txt
它会安装所有依赖项。
但是，这只是处理了库依赖项。 python 本身的版本、OS 环境等等...所以这就是您可能需要开始寻找解决方案的地方，例如 Docker。使用 Docker，您可以在 Docker 文件中指定完整的环境。然后另一台机器上的任何人都可以 运行 docker 图像，包括所有依赖项。这很快成为交付代码的实际方式（在所有语言中，但在 Python 中特别有用）。
我最近开始编写 python 脚本，但我还是这门语言的新手。
我遇到了一个问题：我的脚本需要通过 pip 安装 'requests' 库（以及使用 pip 时附带的其他包）才能使脚本工作（以及一些文件夹就像 'database'，我在其中存储一个 sqlite3 文件），我需要在很多机器上安装脚本，这些机器有不同的 Ubuntu 版本，因此有不同的 Python 版本，我想要我的脚本到 运行 'standalone' 并且每次我在新机器上设置脚本时都不必 install/update Python、pip 和 'requests' 包。我正在我的机器上的 virtualenv 中开发，该机器当前设置了 运行 脚本所需的所有软件包。
我可以制作一个 'copy' 我的 virtualenv，这样它就可以用我的 Python 脚本移动到其他计算机，包括我的数据库文件夹，而不必 install/update python 和 pip 在每台机器上，而不是使用这个独立版本的 python？所有机器都是Linux.
我已经尝试将我的 virtualenv 复制到我的项目文件夹，但是当我尝试 运行在 shebang 行中使用其中的 python 解释器在我的脚本中运行时，virtualenv 崩溃了，即使使用--relocatable 争论，所以我想情况并非如此。
我也尝试过使用 PyInstaller，但没有成功。
欢迎来到部署的世界！您寻求的答案绝非微不足道。
首先，Python 是一种解释型语言，实际上不应该作为桌面应用程序分发。如果您想创建可执行文件，那么可以使用一些库，例如 py2exe。但是，这些充其量只是临时解决方案。他们 "freeze" 整个 Python 连同您的代码，然后您将所有内容一起发送。
规定依赖项的最佳实践方法是在 requirements.txt 文件中。您可以使用此命令创建一个：
pip freeze > requirements.txt
这样做是检查当前在您正在使用的任何环境中的所有库，并将它们保存到名为 requirements.txt 的文件中。该文件将包含您需要的所有库，任何收到您代码的人都可以 运行
pip install -r requirements.txt
它会安装所有依赖项。
但是，这只是处理了库依赖项。 python 本身的版本、OS 环境等等...所以这就是您可能需要开始寻找解决方案的地方，例如 Docker。使用 Docker，您可以在 Docker 文件中指定完整的环境。然后另一台机器上的任何人都可以 运行 docker 图像，包括所有依赖项。这很快成为交付代码的实际方式（在所有语言中，但在 Python 中特别有用）。