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user1221647
Asked: 2025-02-26 05:20:03 +0800 CST

在 ubuntu 24.04 容器中配置 python 依赖项的推荐方法是什么

  • 772

我们开始将我们的docker容器迁移到24.04版本，并在安装python依赖项期间从操作系统获得了以下建议：

root@76ea3b9e695a:/# pip install numpy
error: externally-managed-environment

× This environment is externally managed
╰─> To install Python packages system-wide, try apt install
python3-xyz, where xyz is the package you are trying to
install.

If you wish to install a non-Debian-packaged Python package,
create a virtual environment using python3 -m venv path/to/venv.
Then use path/to/venv/bin/python and path/to/venv/bin/pip. Make
sure you have python3-full installed.

If you wish to install a non-Debian packaged Python application,
it may be easiest to use pipx install xyz, which will manage a
virtual environment for you. Make sure you have pipx installed.

See /usr/share/doc/python3.12/README.venv for more information.

note: If you believe this is a mistake, please contact your Python installation or OS 
distribution provider. You can override this, at the risk of breaking your Python 
installation or OS, by passing --break-system-packages.
hint: See PEP 668 for the detailed specification.

问题：

  1. 假设 python-* 没有涵盖我们所有的依赖项，那么 venv 方法是否确实是在 24.04容器中安装 python 依赖项以公开单个入口点应用程序的推荐方法，例如__main__.py？
  2. 使用 python-* 作为依赖项有什么好处？ubuntu是否提供漏洞支持？
python

1 个回答

  1. Best Answer

    TLDR；使用 venv 进行项目（并使用工具来控制和解决你的依赖）

    我确信做事有很多种方法，但我的论点如下：

    1. 是的，安装到 venv 确实是首选，原因如下：

      • 通过使用 pip 安装某些软件包并使用 apt 安装其他软件包，您将难以管理确定性构建/依赖项。Apt 和/或 pip 可能会修改或删除其他系统安装的软件包，并且可能会相互干扰。
      • Apt 可能会更新其软件包版本，这些软件包可能不再与您使用 pip 安装的其他依赖项兼容（您必须这样做，因为并非所有 python 软件包都可在 apt 上使用），这可能会在未来的构建中破坏您的应用程序。
      • python-*将 pip 包安装到操作系统中可能会破坏依赖于正确的 apt包（可能会被 pip 修改）的其他操作系统。
      • 通过构建到 venv，您可以在使用多阶段 dockerfile 时复制环境以精简最终图像（参见下面的示例）。
      • 最后，使用 venv 中的一个系统管理所有依赖项可以让您使用支持锁文件（例如uv或poetry ）的工具更好地控制您的构建。

    2. Aptpython-*软件包主要针对依赖于它们的操作系统。操作系统是使用给定的依赖项进行设计和测试的，并且能够很好地协同工作。只要您只在这些依赖项内移动，它们就很可能彼此很好地协同工作。这些软件包有时会更新，但可能不会包含每个新版本，因为这需要太多测试才能确保所有操作系统继续工作。当然，这些软件包的安全修复程序可能由 apt 软件包维护者提供，但同样，更新可能不太频繁或不那么快。

    例子

    如何使用 uv 工具构建确定性 Docker 构建的示例可在此处找到。我特别喜欢这种多阶段 Docker 构建，因为在正在运行的容器中，uv 不是必需的，因为只有 venv 被复制到那里。（请注意，此处的示例实际上在两个映像中使用了系统解释器，因此仍然存在系统依赖性。）

    观点

    总的来说，有了好的工具，管理依赖关系就会变得容易得多。Uv 是 Python 社区中最新的工具，我几乎在所有新项目中都使用它。由于它有自己的一套规则，并且只适用于 venvs，因此上面的工作流程几乎成为使用它的必要条件。

    如果您对简单脚本只有一些要求，那么直接安装它们可能就没问题，而不需要 venv，只是这些项目会随着时间的推移而增长并变得更加复杂。所以是的，第一次就做对了 ;)

    • 0

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