Python 依赖库管理哪家强？pip、pipreqs、pigar、pip-tools、pipdeptree 任君挑选

在 Python 的项目中，如何管理所用的全部依赖库呢？最主流的做法是维护一份“requirements.txt”，记录下依赖库的名字及其版本号。

那么，如何来生成这份文件呢？在上篇文章《由浅入深：Python 中如何实现自动导入缺失的库？》中，我提到了一种常规的方法：

pip freeze > requirements.txt

这种方法用起来方便，但有几点不足：

• 它搜索依赖库的范围是全局环境，因此会把项目之外的库加入进来，造成冗余（一般是在虚拟环境中使用，但还是可能包含无关的依赖库）

• 它只会记录以“pip install”方式安装的库

• 它对依赖库之间的依赖关系不做区分

• 它无法判断版本差异及循环依赖等情况

• …………

pipreqs

这是个很受欢迎的用于管理项目中依赖库的工具，可以用“pip install pipreqs”命令来安装。它的主要特点有：

• 搜索依赖库的范围是基于目录的方式，很有针对性

• 搜索的依据是脚本中所 import 的内容

• 可以在未安装依赖库的环境上生成依赖文件

• 查找软件包信息时，可以指定查询方式（只在本地查询、在 PyPi 查询、或者在自定义的 PyPi 服务）

基本的命令选项如下：

Usage:
    pipreqs [options] 

Options:
    --use-local           Use ONLY local package info instead of querying PyPI
    --pypi-server    Use custom PyPi server
    --proxy          Use Proxy, parameter will be passed to requests library. You can also just set the
                          environments parameter in your terminal:
                          $ export HTTP_PROXY="http://10.10.1.10:3128"
                          $ export HTTPS_PROXY="https://10.10.1.10:1080"
    --debug               Print debug information
    --ignore ...    Ignore extra directories
    --encoding   Use encoding parameter for file open
    --savepath      Save the list of requirements in the given file
    --print               Output the list of requirements in the standard output
    --force               Overwrite existing requirements.txt
    --diff          Compare modules in requirements.txt to project imports.
    --clean         Clean up requirements.txt by removing modules that are not imported in project.

其中需注意，很可能遇到编码错误：UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xae in。需要指定编码格式“--encoding=utf8”。

pigar

pigar 同样可以根据项目路径来生成依赖文件，而且会列出依赖库在文件中哪些位置使用到了。这个功能充分利用了 requirements.txt 文件中的注释，可以提供很丰富的信息。

pigar 对于查询真实的导入源很有帮助，例如bs4 模块来自beautifulsoup4 库，MySQLdb 则来自于MySQL_Python 库。可以通过“-s”参数，查找真实的依赖库。

$ pigar -s bs4 MySQLdb

它使用解析 AST 的方式，而非正则表达式的方式，可以很方便地从 exec/eval 的参数、文档字符串的文档测试中提取出依赖库。

pip-tools

pip-tools 包含一组管理项目依赖的工具：pip-compile 与 pip-sync，可以使用命令“pip install pip-tools”统一安装。它最大的优势是可以精准地控制项目的依赖库。

两个工具的用途及关系图如下：

pip-compile 命令主要用于生成依赖文件和升级依赖库，另外它可以支持 pip 的“Hash-Checking Mode ”，并支持在一个依赖文件中嵌套其它的依赖文件（例如，在 requirements.in 文件内，可以用“-c requirements.txt”方式，引入一个依赖文件）。

它可以根据 setup.py 文件来生成 requirements.txt，假如一个 Flask 项目的 setup.py 文件中写了“install_requires=['Flask']”，那么可以用命令来生成它的所有依赖：

$ pip-compile
#
# This file is autogenerated by pip-compile
# To update, run:
#
#    pip-compile --output-file requirements.txt setup.py
#
click==6.7                # via flask
flask==0.12.2
itsdangerous==0.24        # via flask
jinja2==2.9.6             # via flask
markupsafe==1.0           # via jinja2



    
werkzeug==0.12.2          # via flask

在不使用 setup.py 文件的情况下，可以创建“requirements.in”，在里面写入“Flask”，再执行“pip-compile requirements.in”，可以达到跟前面一样的效果。

pip-sync 命令可以根据 requirements.txt 文件，来对虚拟环境中进行安装、升级或卸载依赖库（注意：除了 setuptools、pip 和 pip-tools 之外）。这样可以有针对性且按需精简地管理虚拟环境中的依赖库。

另外，该命令可以将多个“*.txt”依赖文件归并成一个：

$ pip-sync dev-requirements.txt requirements.txt

pipdeptree

它的主要用途是展示 Python 项目的依赖树，通过有层次的缩进格式，显示它们的依赖关系，不像前面那些工具只会生成扁平的并列关系。

除此之外，它还可以：

• 生成普遍适用的 requirements.txt 文件

• 逆向查找某个依赖库是怎么引入进来的

• 提示出相互冲突的依赖库

• 可以发现循环依赖，进行告警

• 生成多种格式的依赖树文件（json、graph、pdf、png等等）

它也有缺点，比如无法穿透虚拟环境。如果要在虚拟环境中工作，必须在该虚拟环境中安装 pipdeptree。因为跨虚拟环境会出现重复或冲突等情况，因此需要限定虚拟环境。但是每个虚拟环境都安装一个 pipdeptree，还是挺让人难受的。

好啦，4 种库介绍完毕，它们的核心功能都是分析依赖库，生成 requirements.txt 文件，同时，它们又具有一些差异，补齐了传统的 pip 的某些不足。

本文不对它们作全面的测评，只是选取了一些主要特性进行介绍，好在它们安装方便（pip install xxx），使用也简单，感兴趣的同学不妨一试。

https://github.com/bndr/pipreqs

https://github.com/damnever/pigar

https://github.com/jazzband/pip-tools

https://github.com/naiquevin/pipdeptree