将Python置于版本控制之下是否可行？

如果可行，我喜欢在版本控制下构建所需的工具。理想的情况是，新的签出将在任何机器上运行，只需要安装最少的一组工具

将Python置于版本控制之下是否可行

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python包怎么样？我天真地尝试在不安装Sphinx的情况下使用Sphinx，但由于依赖于Docutils而失败。有没有办法不用安装就可以使用它？

没有，就像编译器一样，python解释器应该在系统范围内安装。同样的情况也适用于sphinx和docutils等工具（很可能是在通过发行版的包管理器安装sphinx时安装的）

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这同样适用于大多数python软件包，尤其是那些由应用程序本身使用并通过PyPi提供的软件包。

一般来说，您的版本控制应该包含您的项目。将依赖项也包含在其中几乎总是一个坏主意，除非您已经做出明确的策略决定，始终对它们进行静态链接（对于解释代码，这涉及将它们保留在源代码树中）。听起来你想要的是，一个启动时依赖注入程序。它本质上允许您获得静态链接的好处（如果您不能/不想进入每个相关的package manager存储库，那么您的用户不需要安装依赖项），而没有缺点（您的用户最终会有多个可能不同步的通用依赖项版本），像许多应用程序一样，不要在项目签出的任何地方“就地”运行-他们需要添加到path并了解一些设置。这就是为什么他们要么是平台（Mac和Linux）的一部分，要么需要一个完整的安装程序（Windows）

考虑到这一点，最好不要将Python本身包含在存储库中——您仍然需要为平台选择正确的二进制安装程序并运行安装程序。然后，如果更新版本存储库中的版本，则必须升级目标系统。在所有这些之后，您几乎肯定不会有一致的系统——因此首先破坏了将Python用于版本控制的意义

良好的版本控制和依赖关系管理确实需要保留特定版本的工具。Setuptools包括使这一过程变得简单的工具：

easy_install "pytest==2.2.4"

请注意特定版本-如果您不太担心特定版本，则可以省略此选项，或者您可以指定最低版本：

easy_install "pytest>2.2"

（注意：还有其他类似的工具，包括pip）

默认情况下，您将从Pypi加载，这将在其存储库中为您保留所有历史版本。除非你真的担心某个特定的版本丢失，否则这没关系。如果数百万美元或生命垂危，请将该工具检查到您的本地存储库中，并使用easy_install（或类似工具）进行安装

我强烈建议使用该项目来虚拟化Python环境。这样做允许您创建一个沙箱，easy_install将在其中安装库和工具，从而将您与系统上意外安装的任何其他工具隔离开来。Virtualenv还可以管理特定版本的Python

另一种想法：如果复制特定的构建/测试目的环境是关键，那么考虑使用云/ OS虚拟化方法，如VILALBOX、VMware或类似。您可以在许多不同的机器上运行完全相同的操作系统映像。

查看并了解这些需要

virtualenv

允许您将运行项目的Python与安装该版本Python的任何其他软件包隔离开来。因此，如果您的项目需要pythonx.y，唯一的先决条件是您需要确保系统上有该版本的Python副本。在

virtualenv

中安装的任何软件包都与在其外部安装的软件包完全隔离

buildout

允许您指定包依赖关系，因此如果需要

sphinx

来构建文档，您只需将其包含在

buildout.cfg

文件中：

parts =
  sphinx

[sphinx]
recipe = collective.recipe.sphinxbuilder

当您运行

buildout

时，它将安装

collective.recipe.sphinxbuilder

，在

virtualenv

中下载并安装

docutils

和

sphinx

，并构建您的文档

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您的

buildout.cfg

可以包含从包含

buildout.cfg

和

bootstrap.py

文件的文件夹的初始签出开始运行系统所需的所有依赖项。这使得为开发或最终部署设置系统变得非常容易。

不要存储软件包，存储您的软件包。