Для разработчиков Python управление зависимостями проекта – рутинная задача, которая часто остается незамеченной – до тех пор, пока не перестает быть таковой. Простота pip freeze > requirements.txt может быть привлекательной, но в более сложных проектах она может привести к неожиданным проблемам, которые нарушают рабочий процесс. Столкнувшись с несколькими препятствиями, я обнаружил более надежный и изысканный подход к управлению зависимостями, которым и хочу поделиться.

Что произойдет, если у вас много пакетов Python, и вы хотите установить их в один клик и легко отредактировать, это то, что мы сделаем в этой статье, так что сделайте вдох и вперед.

Новые выпуски программного обеспечения могут содержать исправления ошибок, новые функции и более высокую производительность. Например, в NumPy 1.20 добавлены аннотации типов и улучшена производительность за счет использования SIMD, когда это возможно. Если вы устанавливаете NumPy, возможно, вы захотите установить самую новую версию.

К сожалению, если вы используете старую версию pip, установка последней версии пакета Python может завершиться ошибкой или установиться более медленным и более сложным способом.

Почему? Комбинация управления версиями glibc, графика окончания срока службы CentOS и способов установки pip пакетов.

Давайте посмотрим, в чем именно заключается проблема, как ее решить и, наконец, если вам достаточно интересно, что ее вызывает.