编程语言的依赖关系处理

对许多人来说，依赖关系是一场噩梦。一些人甚至认为它们是技术债务。管理你的软件的库列表是一种可怕的体验。自动更新依赖项?-这听起来像是在说胡话。

请继续关注我，因为我将帮助你更好地掌握一些你在实践中无法摆脱的东西——除非你非常富有和有才华，能够在没有他人代码的情况下生活。

首先，我们需要清楚地了解一些有关依赖关系的知识: 依赖关系有两种类型。Donald Stuff几年前写的关于这个主题的文章比我要写的都好。简单一点来说，它们是依赖于外部代码的两种类型的代码包:应用程序和库。

库依赖

Python库应该以一种通用的方式来指定它们的依赖关系。一个库不应该要求requests 2.1.5:这没有意义。如果每个库都需要不同版本的requests，我们就不能同时使用它们。

库需要根据版本号的范围来声明依赖关系。要求请求requests>=2是正确的。如果你知道requests2.x不适用于该库，那么要求 requests>=1,<2 也是正确的。你的版本范围定义正在解决的问题是你的代码和依赖项之间的API兼容性问题———没有其他问题。这是库尽可能使用语义版本控制的一个很好的理由。

因此，依赖关系应该写在setup.py中,类似于:

这样，任何应用程序都可以轻松地使用库并与其他应用程序共存。

应用程序依赖关系

应用程序只是库的一种特殊情况。它们不打算被其他应用程序库重用(导入)——尽管在实践中没有什么可以阻止它。

最后，这意味着你应该像为一个库指定依赖关系一样来在应用程序的setup.py中指定依赖关系。

其主要区别在于，一个应用程序通常部署在生产环境中以提供其服务。部署需要是可复用的。为此，你不能仅仅依赖于setup.py:因为请求的依赖关系范围太宽。在重新部署应用程序时，你希望随时都可以随意更改版本。

因此，你需要一个不同的版本管理机制来处理部署，而不仅仅是setup.py。

pipenv在其文档中有一节很好地总结了这一点。它将依赖关系类型划分为抽象依赖项和具体依赖项: 抽象依赖项基于范围(例如 库)，而具体依赖项是用精确的版本(例如应用程序部署)指定的——正如我们在这里看到的。

处理部署

requirements.txt文件长期以来一直被用来解决应用程序部署的可复用性问题。它的格式通常是这样的:

每个库都将自己指定为微版本。这确保你的每个部署都将安装相同版本的依赖项。使用requirements.txt是一个简单的解决方案，也是实现可复用部署的第一步。然而，这还不够。

实际上，虽然你可以指定你想要的requests的版本，但是如果requests依赖于urllib3，那么这将会使pip安装urllib 2.1或urllib 2.2。你无法知道哪一个会被安装，这并不能使你的部署100%可重用。

当然，你可以在你的requirements.txt中复制所有的requests依赖项，但那将是疯狂的做法!

一个应用程序依赖关系树有时可能非常深入和复杂。

有各种各样的技巧可以用来修复这个限制，但是真正的救星是pipenv和poetry。它们解决这个问题的方法类似于其他编程语言中的许多包管理器。它们生成一个锁文件，其中包含所有已安装的依赖项(以及它们自己的依赖项等)的列表和版本号。这可以确保部署是100%可复用的。

请查看它们的文档，了解如何设置和使用它们!

处理依赖项更新

现在，你已经有了锁文件，它可以确保你的部署在短时间内是可复用的，那么你就有了另一个问题。你如何确保你的依赖项是最新的?这是一个真正的安全问题，而且保持版本落后的话，你可能也会错过bug修复和进行优化的机会。

如果你的项目托管在GitHub上，Dependabot是解决这个问题的一个很好的解决方案。当你的锁文件中列出的库的一个新版本可用时，在存储库上启用此应用程序将会自动创合并请求。例如，如果你已经使用redis 3.3.6部署了你的应用程序，当新版本redis 3.3.7发布时，Dependabot将会创建一个更新到redis 3.3.7的合并请求。此外，Dependabot还支持requirements.txt、 pipenv和poetry!

Dependabot正在为你更新jinja2

自动部署更新

快要成功了。你有一个机器人，它让你知道你的项目需要的一个库的新版本是可用的。

一旦创建了合并请求，你的持续集成系统就会启动、部署你的项目并运行测试。如果一切正常，你的合并请求就可以被合并了。但是在这个过程中真的需要你参与吗?

除非你个人特别反感某个特定的版本号——“天哪，我讨厌以3结尾的版本。遇见它总是运气不好。——或者除非你没有自动化测试，否则你，人类，是无用的。这个合并完全可以是自动化的。

这就是Mergify发挥作用的地方。Mergify是一个GitHub应用程序，它允许你定义关于如何合并合并请求的精确规则。下面是我在每个项目中都使用的一个规则:

当规则完全匹配时，Mergify会进行报告。

一旦你的持续集成系统通过，Mergify就会为你合并该合并请求。

然后，你就可以自动触发你的部署钩子来更新你的生产部署，并立即安装新的库版本。这将使得你的应用程序总是使用较新的库进行更新，并且不会落后于几年的发行版。

如果出现任何错误，你仍然能够从Dependabot中恢复提交——如果你希望使用一个Mergify规则，你也可以自动化恢复提交。

题外话

对我来说，这就是依赖关系管理生命周期目前的状态。虽然这对Python非常适用，但它也可以应用于使用了类似模式的许多其他语言，比如Node和npm。

高级语言的出现使得计算机程序设计语言不再过度地依赖某种特定的机器或环境。这是因为高级语言在不同的平台上会被编译成不同的机器语言，而不是直接被机器执行。最早出现的编程语言之一FORTRAN的一个主要目标，就是实现平台独立。