Rye：一个实验性质的Python包管理系统

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作者：YunfengWang 来源：https://vra.github.io/2023/05/17/rye-intro

Rye[1] 是 Flask 的作者 Armin Ronacher[2] 最近推出的一个实验性质的 Python 包管理系统，目的是解决 Python 包管理目前面临的工具链碎片化的问题。

大家知道，Python 目前的包管理系统很多，包括 poetry、pip、pipenv、pyenv、venv、virtualenv、pdm、hatch 等等，它们都是优秀的工具，提出时都是解决了一定的问题，但没有哪个工具能够做到主流，因此也增加了系统的碎片化程度。

另一方面，conda 等工具能提供不同版本的 Python，管理不同的环境，但每个环境的 Python 不是共享的，环境创建一多，环境目录就变得很大，且内部机制很不透明，有时也会遇到冲突没法解决的问题。

另一方面，Python 在 Linux/macOS 上的安装也面临一些问题，例如用包管理器安装的 Python 和用户手动安装的 Python 有的时候会混淆，导致一些混乱，例如在 Fedora 上，用 pip install 安装包可能会导致系统的包管理命令 dnf 出错。PEP 668[3] 尝试对这些问题给出一个解决方案，但也需要不同的系统来支持，目前看还任重道远。

由于 Armin 也是一个 Rust 开发者，而 Rust 基于标准化的 rustup 和 cargo 两个工具，配合配置文件来进行包管理，目前做的比较好，没有 Python 面临的碎片化问题。受 Rust 的启发，作者提出了 Rye，并且期望能够启发 Python 社区提出类似 Rust 的标准包管理工具。

具体来说，Rye 提出了一些解决这些问题的思路：

• 提出一个 workspace 的概念，workspace 类似一个项目目录，或者一个 git 仓库，一个 workspace 下只有一个 Python 版本，不同 workspace Python 版本相互隔离，每个项目采用 pyproject.toml 来进行配置

• 不使用系统自带的 Python，相反地，在每个项目目录的中下载一个 standalone 的 python，解决不同版本的冲突问题 + 不暴露 pip 命令，通过 rye add + rye sync 来管理包的依赖，避免包 A 和包 B 依赖不同版本的包 C 而导致的不兼容问题

• 区分开发环境和正式环境，因为一些包在开发时会用到一些调试工具，但作为第三方库被引入的时候并不需要

• 支持 import 本地 workspace 作为第三方库包

但同时也有一个问题：rye 会不会是另一个做不到主流的 Python 包管理系统，从而进一步增加 Python 包管理的碎片化呢？作者也有这个考虑，因此写了一个讨论帖 Should Rye Exist?[4] 来讨论这个问题，同时关于 Rye 的设计初衷，可以参考这里[5]作者的思考。

个人观点：Rye 的出现给 Python 社区引入了一些新鲜的解决现有问题的思路。使用 Rye 一段时间后，发现至少使用 standalone 的 Python 版本是一个解决冲突的好的方式。通过几个简单的命令来解决版本管理的问题是比较直观的，提出 Rye 应该是利大于弊的，也就是有益程度大于碎片化增加的程度。

总之不管是 PEP-668 中标记版本管理是系统的还是 Python 的，还是 PEP 711[6] 来单独下发 Python 解释器二进制文件，还是 Rye 的出现，都是 Python 社区意识到 Python 包管理问题的严重性，进而做出的一些有益尝试。期待在未来，有更标准化的工具，Python 的开发也更容易。

下面将对 Rye 的安装和使用进行简单介绍。

1.1 安装 rustup

Rye 是基于 Rust 开发的，而 Rust 有标准的包安装工具 cargo，Rust 编译器和 cargo 都需要用 rustup 来安装，因此安装预编译的 Rye 包需要先安装 rustup:

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh


执行完后，重启 Shell，输入 cargo -V，如果不报错，说明安装成功。

1.2 安装 Rye

有了 cargo 后，使用下面的命令安装 Rye:

cargo install --git https://github.com/mitsuhiko/rye rye


通过命令行执行 rye -h 来判断 Rye 是否安装成功。

同时可以将 $HOME/.rye/shims 添加到环境变量 PATH 中，这样打开 Shell 后运行 python 就用的是 Rye 安装到 standalone Python，否则你需要用 rye run python 来启用 Rye 的 Python 解释器。

更新 Rye 到最新版：

rye self update


删除 Rye:

cargo uninstall rye
1.3 初始化一个 Rye 项目

使用 rye init project-name 来创建一个 Rye 项目目录

rye init test_rye
cd test_rye
tree


输出如下：

├── .git
├── .gitignore
├── .python-version
├── README.md
├── pyproject.toml
└── src
└── test_rye
└── __init__.py


可以看到创建了. git 目录， .gitignore 文件，README.md，配置文件 pyproject.toml 和一个示例的源码文件 src/test_rye/__init__.py。

1.4 Python 版本管理

为了固定开发环境，我们可以利用 rye pin python-version 来固定 Python 的版本，例如 rye pin cpython@3.10.11 会将 Python 版本固定为 3.10.11。

# cpython@可以省略
rye pin cpython@3.10.11
rye pin 3.10.11


由于默认使用的 Python 版本是 Cpython 的，因此在执行 rye 命令时可以将 Cpython@ 前缀省去。

注意 rye pin 命令并不立即改变 Python 的版本，只是修改配置文件. python-version，在 rye sync 执行时才进行实际的修改。

可以多次执行 rye pin 来调整 Python 的版本。

然后执行 rye sync 来同步配置，具体来说，第一次执行这个命令的时候，Rye 会下载一个单独的 Python 解释器，放置到 $HOME/.rye/py 目录下，链接到项目的. venv 目录下，因此同一个 Python 版本在磁盘上只有一份，这与 conda 是不同的。

更一般地，可以使用 rye toolchain 来查看、拉取和删除 Python 版本。

rye toolchain list 用来显示所有已经安装的 Python 版本：

rye toolcahin list


输出：

cpython@3.11.3 (/Users/yunfeng/.rye/py/cpython@3.11.3/install/bin/python3)
cpython@3.11.1 (/Users/yunfeng/.rye/py/cpython@3.11.1/install/bin/python3)
cpython@3.10.11 (/Users/yunfeng/.rye/py/cpython@3.10.11/install/bin/python3)
cpython@3.10.9 (/Users/yunfeng/.rye/py/cpython@3.10.9/install/bin/python3)


rye toolchain list --include-downloadable 会列出所有可以下载的 Python 版本：

rye toolchain list --include-downloadable


输出：

cpython@3.10.8 (downloadable)
cpython@3.10.7 (downloadable)
cpython@3.10.6 (downloadable)
cpython@3.10.5 (downloadable)
cpython@3.10.4 (downloadable)
cpython@3.10.3 (downloadable)
cpython@3.10.2 (downloadable)
cpython@3.10.0 (downloadable)


注意已经下载的 Python 版本不在这个输出中。

rye toolchain fetch（简写为 rye fetch) 可以直接拉取某个 Python 版本:

rye toolchain fetch 3.8.16


rye toolchain remove 可以删除某个 Python 版本：

rye toolchain remove 3.8.16
1.5 添加依赖包

可以通过 rye add package-name 来安装像 numpy 等第三方，这个命令支持安装 GitHub 和本地的包，一些示例的用法如下:

rye add numpy
# 同时安装几个包
rye add six easydict
# 设置安装包的版本
rye add "Flask>=2.0"
# 只在development环境添加包
rye add --dev black
# 添加github上的包
rye add Flask --git=https://github.com/pallets/flask
# 添加本地目录的包
rye add My-Utility --path ./my-utility


同样的，rye add 并不会实际安装包，只会修改配置文件 pyproject.toml 中的 dependencies 项，等执行 rye sync 的时候才真正安装。

1.6 Rye 工作流

我自己探索的 Rye 工作流大概是这样：

1. 
   

   rye init project-name 来初始化项目目录

   
   

2. 
   

   git add 和 git commit 来提交初始状态的代码，方便定位后续代码和配置文件的更新

   
   

3. 
   

   rye pin 指定 Python 版本

   
   

4. 
   

   修改代码，rye add package-name 来增加代码依赖的包

   
   

5. 
   

   rye sync 来安装 Python，安装依赖包，更新配置文件

   
   

6. 
   

   rye run python 执行代码测试

   
   

7. 
   

   可选：rye build 来生成可发布的 wheel 文件

   
   

8. 
   

   可选：rye publish 上传包到 pypi

   
   

需要注意的是，Rye 只负责依赖管理，具体的调试代码工作，还需要自己来进行，使用你熟悉的代码测试方式就可以了。

额外补充一下，可以使用 rye shell 来打开一个新的启用了 Rye Python 的 Shell 来进行代码调试。

1.7 安装可执行的 global Python 工具

某些 python 包除了包含 Python 源码外，还包含一些命令行工具，Rye 称这些工具为 global tool ，因为它们不是在某个环境中才能使用，而是全局可使用的。这些工具可以用 rye install package-name 来安装，例如:

rye install black


使用方式为 rye run tool-name:

rye run black -h


这些包都存放在 $HOME/.rye/shims 目录下。如果要删除 global tool，可以使用 rye uninstall:

rye uninstall black
参考资料

Rye: https://mitsuhiko.github.io/rye

[2]

Armin Ronacher: https://github.com/mitsuhiko

[3]

PEP 668: https://peps.python.org/pep-0668

Should Rye Exist?: https://github.com/mitsuhiko/rye/discussions/6

[5]

这里: https://mitsuhiko.github.io/rye/philosophy

[6]

PEP 711: https://peps.python.org/pep-0711

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