setuptools v70.0.0版本中pkg_resources.packaging移除问题解析
问题背景
在setuptools项目升级到v70.0.0版本后,许多开发者发现原先可用的from pkg_resources import packaging
语句突然无法正常工作,导致大量项目构建失败。这个问题影响范围较广,包括PyTorch等知名项目都受到了影响。
技术分析
变更本质
setuptools v70.0.0版本中移除了pkg_resources模块中的packaging子模块。这实际上是一个内部实现细节的清理工作,而非公共API的变更。在Python生态中,模块内部导入的内容并不自动成为公共API的一部分,除非明确在__all__
列表中声明或文档中明确说明。
正确的依赖方式
packaging模块实际上是Python生态中一个独立的包,应该直接作为依赖安装和使用。正确的做法是:
- 在项目依赖中明确添加packaging包
- 直接使用
import packaging
或from packaging import ...
来导入
问题根源
这个问题暴露了Python生态中一个常见的反模式:依赖其他库的内部实现细节而非公共API。许多项目错误地将pkg_resources中临时包含的packaging模块当作稳定API使用,而没有意识到这是一个实现细节。
解决方案
对于受影响的用户,有以下几种解决方案:
-
最佳实践:将项目依赖改为直接使用packaging包
# 替换前 from pkg_resources import packaging # 替换后 import packaging
-
临时方案:如果无法立即修改代码,可以暂时锁定setuptools版本
setuptools<70.0.0
-
长期方案:检查项目中所有依赖关系,确保只使用各库的公共API
开发者建议
-
API使用原则:始终优先使用库文档中明确说明的公共API,避免依赖内部实现
-
依赖管理:对于功能性的依赖(如packaging),应该直接声明依赖而非间接通过其他库获取
-
版本兼容:在项目中使用较新的setuptools版本时,应该全面测试兼容性
-
代码审查:定期审查项目中的导入语句,确保没有依赖其他库的内部实现
总结
setuptools v70.0.0移除pkg_resources.packaging是一个合理的内部清理工作,虽然短期内造成了一些兼容性问题,但从长期来看有助于维护Python生态的健康。开发者应该借此机会检查并规范自己项目的依赖关系,遵循"显式优于隐式"的原则,直接声明和使用所需的依赖项。
这个问题也提醒我们,在Python开发中需要特别注意API边界,避免过度依赖其他库的实现细节,这样才能构建出更加健壮和可维护的软件系统。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









