Какие существуют способы решения проблем с зависимостями в научных библиотеках Python?

Несколько способов решения проблем с зависимостями в научных библиотеках Python:

• Использование виртуальных сред. blog.rubrain.com Они изолируют зависимости проекта от глобального пространства Python и помогают избежать конфликтов между библиотеками. blog.rubrain.com
• Регулярное обновление зависимостей. blog.rubrain.com Для этого можно использовать инструменты, например pip-review или pyup. blog.rubrain.com При обновлении стоит внимательно изучать изменения в changelog каждой библиотеки, чтобы понимать, какие изменения вносятся и как они могут повлиять на проект. blog.rubrain.com
• Использование инструментов для управления зависимостями. blog.rubrain.com Например, Poetry или Pipenv. blog.rubrain.com Они позволяют точно фиксировать версии библиотек и автоматически управлять виртуальными окружениями. blog.rubrain.com
• Применение больших языковых моделей (LLM). paperswithcode.com Например, техника PLLM создаёт среду тестирования, которая итеративно запрашивает у LLM комбинации модулей, тестирует предложенные изменения и предоставляет LLM обратную связь для уточнения исправления. paperswithcode.com
• Визуализация графа зависимостей. bigdataschool.ru Для этого можно использовать библиотеки, например Pydeps или snakefood. bigdataschool.ru