Python包管理工具pip即将支持PEP 735依赖组功能
2025-05-24 02:37:49作者:伍霜盼Ellen
随着Python生态系统的不断发展,包依赖管理变得越来越复杂。为了解决这一问题,Python社区提出了PEP 735"依赖组"规范,该建议现已被正式接受。作为Python生态中最主要的包管理工具,pip即将迎来对这一重要特性的支持。
PEP 735依赖组的核心价值
PEP 735允许开发者在pyproject.toml文件中定义命名的依赖组。这些依赖组可以表示不同用途的依赖集合,例如开发依赖、测试依赖或文档构建依赖等。这种机制为项目管理带来了诸多好处:
- 更清晰的依赖分类:开发者可以将依赖按用途分组,使项目结构更加清晰
- 更灵活的安装选项:可以按需安装特定用途的依赖,减少不必要的包安装
- 更好的协作体验:团队成员可以快速了解项目不同阶段所需的依赖
pip实现方案的技术细节
pip计划通过新增命令行选项来支持这一特性。根据讨论,最有可能的实现方式是引入--group选项,其基本用法如下:
pip install --project . --group test
这种设计有几个关键考虑:
- 显式指定项目目录:通过
--project选项明确指定pyproject.toml所在位置,避免隐式查找带来的不确定性 - 保持pip的哲学:不引入隐式的"当前项目"概念,维持pip作为通用包管理工具的特性
- 清晰的错误处理:当指定的依赖组不存在时,会明确报错而非静默忽略
与其他工具的兼容性考量
在生态系统层面,这一特性的实现需要与其他工具如uv保持一定程度的兼容。虽然各工具的具体实现可能有所不同,但核心概念和基本用法应当保持一致,以降低用户的学习成本。
值得注意的是,依赖组功能主要针对本地开发场景。对于已发布的包,依赖组信息不会被包含在分发元数据中,这与Python打包生态系统的现有规范保持一致。
未来发展方向
PEP 735只是Python依赖管理改进的第一步。未来可能会在此基础上进一步扩展功能,例如:
- 支持项目本身的安装与依赖组结合
- 增强对monorepo等复杂项目结构的支持
- 提供更细粒度的依赖控制选项
这些改进将使Python项目的依赖管理更加灵活和强大,满足不同规模项目的需求。
总结
PEP 735依赖组功能的引入标志着Python包管理向更精细化的方向迈进。pip作为生态核心工具的支持,将使这一特性能够惠及广大开发者。虽然具体实现细节仍在完善中,但其核心设计已经展现出良好的扩展性和兼容性,为未来的功能演进奠定了坚实基础。
对于Python开发者而言,这一特性将显著改善开发体验,特别是在多环境、多用途的复杂项目中。建议开发者关注pip的更新动态,及时了解这一重要功能的正式发布信息。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 CS1237半桥称重解决方案:高精度24位ADC称重模块完全指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 ReportMachine.v7.0D5-XE10:Delphi报表生成利器深度解析与实战指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
291
2.62 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
123
149
暂无简介
Dart
582
127
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
227
306
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
121
374
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
130
387
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.05 K
610
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
606
185
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
155
205