What are some best practices for managing dependencies in modern Python projects?

Некоторые лучшие практики для управления зависимостями в современных проектах на Python:

• Использование виртуальных сред. www.adventuresinmachinelearning.com megainterview.com Они позволяют создавать изолированные среды для проектов и независимо управлять зависимостями, предотвращая конфликты между требованиями разных проектов. megainterview.com
• Применение менеджера зависимостей. www.adventuresinmachinelearning.com Например, pipenv или poetry помогают автоматизировать установку, обновление и удаление пакетов Python. www.adventuresinmachinelearning.com
• Документация зависимостей в файле требований. www.adventuresinmachinelearning.com Этот файл можно использовать для настройки среды на другой машине. www.adventuresinmachinelearning.com Также его можно поделиться с другими членами команды, что упрощает управление зависимостями в разных системах. www.adventuresinmachinelearning.com
• Использование систем контроля версий. www.adventuresinmachinelearning.com Например, Git помогает отслеживать изменения в коде и зависимостях, что упрощает выявление и исправление возможных проблем. www.adventuresinmachinelearning.com
• Выборочный импорт. megainterview.com Из пакета импортируются только нужные конкретные функции, классы или переменные, а не весь пакет. megainterview.com Это повышает эффективность кода, уменьшает потенциальные конфликты и улучшает читаемость кода. megainterview.com