关于 Python 环境可复现性请教

公司 toB 项目 python 三方依赖有 150+，有没有比较优雅的方式能严格按照 requirements.txt （可能存在版本冲突）复现依赖环境，pip install -r requirements.txt 有个问题就是没准过段时间构建出来的环境就和 requirements.txt 中的不一致了

目前的做法是将环境做成了基础镜像，每次交付都基于这个镜像打包。不同版本有增量依赖或版本调整时在 Dockerfile 中单独 pip install ，但这也存在基础镜像管理和基础镜像复现的问题。

Python

requirements.txt

Docker

46 条回复 • 2025-08-15 20:12:30 +08:00

dzdh

14 小时 32 分钟前

用 uv 。lock 版本。

JoeJoeJoe

PRO

14 小时 28 分钟前

可以给项目加个虚拟环境, python 应该有很多这样的库, pyenv, venv 之类的.

参考链接:
1. https://www.cnblogs.com/doublexi/p/15783355.html
2. https://www.cnblogs.com/doublexi/p/15786911.html

blackshadow

14 小时 21 分钟前

venv + requirement ，还有约定指定的 python 版本。当然，即使这样，python 构建出的成果也有可能有问题。我曾经在不同的电脑完全一模一样 venv ，依赖版本一样的环境，用 pyinstaller 打包的结果，不一样。😂

xgq89757

14 小时 21 分钟前

@JoeJoeJoe 虚拟环境是有的，目前用的 miniforge ，主要是环境复现的问题，最近在尝试 pixi

iorilu

14 小时 20 分钟前

复杂的项目直接打包部署镜像是最好的

JoeJoeJoe

PRO

14 小时 18 分钟前

@xgq89757 环境复现是个啥场景啊, requirements.txt 指定版本号的话, install 下来的每次不应该都是相同的吗😂 没太理解

Cooky

14 小时 15 分钟前

@JoeJoeJoe 除了 pip 包剩下的应该就是依赖的二进制库了，二进制库都要一直那就得上 docker 了

xgq89757

14 小时 15 分钟前

@dzdh 用 ai 对比了 uv 和 pixi ，ai 指出 uv 对需要二进制编译的包支持不太友好，项目中算法和机器学习库不少，最近在尝试 pixi ，仍遇到安装环境出现版本冲突的问题，可能 toml 没有编排好的问题。后边准备尝试下 uv ，验证下 ai 的结论。

xgq89757

14 小时 13 分钟前

@JoeJoeJoe 没准过几个月 pip install -r 下来发现有些包就不一样了😂

xgq89757

14 小时 11 分钟前

@blackshadow 还有就是项目是在某些版本冲突下稳定运行的，-r 构建就会报错退出，只能先注释掉冲突的包，最后在单独 install

JoeJoeJoe

PRO

14 小时 11 分钟前

@xgq89757 #9 还有这种情况呢? 我倒是一直没注意过, 我一直是能跑就行.

ps: 要是怕这个的话, 直接把三方依赖的包放到共享文件夹吧, 指定一下 python 包路径

xgq89757

14 小时 10 分钟前

@JoeJoeJoe 所以暂时的方法是打成了基础镜像。

killva4624

14 小时 9 分钟前

@xgq89757 #9 pip install -r 为啥不会一样，没指定版本号吗？

maocat

14 小时 3 分钟前 via Android

合理怀疑 requirements.txt 里面没有吧对应的的包的关联依赖包拉进来，试一试 pip freeze 全量输出

xgq89757

14 小时 1 分钟前

@killva4624 全指定了版本号的，清单是从当前稳定运行的环境中 pip list --format=freeze 拉下来的，
后续就是想通过这个清单复现环境，但是有些包会出现版本冲突或者构建下来的环境和清单不一致。

xgq89757

13 小时 55 分钟前

@iorilu 目前就是这样的，运行环境打包成基础镜像，交付打包时再将混淆的工程打包进镜像。但是遇到不允许容器化部署的客户就比较麻烦了，要根据客户的环境做离线包，客户是金融、银行之类的基本都没有公网。

blackshadow

13 小时 45 分钟前

@xgq89757 感觉最好的办法就是你上面的了，一是容器化部署；二是全部的依赖包都本地保存离线版，环境里全部离线安装。感觉你这个要求和我们之前很像，我们之前给客户装环境完全内网，rpm 服务都是自己搭建，找个大硬盘里面装了所有需要的离线包。

Mithril

13 小时 36 分钟前

虽说也推荐你用 uv ，但你这个环境和要求，光靠 uv 是没法彻底解决的。你要考虑的是依赖的可信与供应链管理，而不简单的一个 lock 。

正常做法是，内网搭建 pip 的镜像服务，并且配置多个 pip 仓库。至少三个，dev ，integration ，release 。只有 dev 是联通外网的 mirror ，其他两个是本地库。

然后你开发的时候 pip 指向 dev 库，发版的时候，QA 和测试用 integration 库。这时候把你需要的指定版本的所有依赖从 dev 提升复制到 integration 库内。

当 QA 和测试完成，再次把这些依赖到 release 库内。作为最终 release 的二进制依赖，同时对依赖进行漏洞检查和制做 SBOM 。

当然你可以根据你们的要求自己调整一下，可能也用不到这么严格的流程。但本质上为了避免 FOSS 的供应链风险，你应该自己保留所有依赖的二进制及其代码以供审查，并且可以完全从本地构建你的产品。

别忘了之前 npm 下毒的事。

xgq89757

13 小时 31 分钟前

@JoeJoeJoe 默认行为：pip 会安装满足条件的最新版本，比如某个三方依赖的子依赖要求是> 1.0 ，这个子依赖当时的最新版本是 1.5 ，当时安装的会是 1.5 ，过一段时间这个子依赖的版本迭代到到了 1.7 ，在这时它会安装 1.7 ，这个好解决，在 requirements.txt 中强制子依赖==1.5 ，但因为项目迭代比较久了，后续有人增加或修改了某些依赖，这个操作是直接在环境中单独安装的（这时候不会暴露冲突问题），然后归档依赖版本到 requirements.txt ，但是项目就是在这样的冲突下稳定运行的，时间久了你想在其他服务器复现环境再通过 requirements.txt 构建的时候就会发现有的包有版本冲突，这时候冲突的依赖只能单独安装，然后刷一遍版本。