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Python 部署前的环境一致性检查

冰川箭仙

冰川箭仙

发布时间:2026-02-23 21:10:02

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来源于php中文网

原创

部署时pip list与requirements.txt不一致需先卸载再重装,并锁定python小版本、安装构建工具、使用带hash的锁文件及校验环境变量。

python 部署前的环境一致性检查

pip list 和 requirements.txt 对不上怎么办

部署时 pip list 显示的包版本和 requirements.txt 里写的不一致,不是“漏装”,而是环境残留或安装方式混用导致的。比如用 pip install package 直接装过,又用 pip install -r requirements.txt 覆盖,但没加 --force-reinstall--no-deps 控制依赖行为。

实操建议:

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  • 部署前先清空当前环境:pip uninstall -y -r requirements.txt(注意:这会卸载所有列表里的包,不含子依赖)
  • 再用 pip install --no-cache-dir -r requirements.txt 安装,--no-cache-dir 防止 pip 读缓存里旧的 wheel
  • 检查是否用了 pip install .pip install -e . 安装本地包——这类安装不会写进 pip list 的 “Location” 字段,但会影响运行时 import,需单独核对 setup.pypyproject.toml 中的 install_requires

Python 版本小版本差异引发的兼容性问题

python3.9.7python3.9.18 看似只是补丁升级,但某些 C 扩展(如 numpycryptography)在小版本间可能因 ABI 变更或 OpenSSL 绑定变化而报 ImportError: undefined symbol

实操建议:

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  • CI/CD 中明确指定 Python 小版本,例如 GitHub Actions 用 python-version: '3.9.18',而不是 '3.9'
  • 容器镜像别用 python:3.9-slim 这类浮动标签,改用 python:3.9.18-slim
  • 本地开发用 pyenv 锁定小版本:pyenv install 3.9.18 && pyenv local 3.9.18,避免 python3.9 指向系统自带的旧版本

venv 创建时没带 --system-site-packages 导致缺失全局包

有些团队习惯在系统级装了 gccopenssl-dev 等编译工具,但新建 venv 时默认隔离系统 site-packages,导致 pip install 编译 C 扩展失败,报错类似:error: command 'gcc' failed: No such file or directory

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下载

这不是 Python 环境问题,是构建环境缺失。但开发者常误以为是 venv 配置错了。

实操建议:

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  • 不要用 --system-site-packages 解决编译问题——它只暴露 Python 包,不提供系统头文件或编译器
  • 确认基础构建工具已就位:apt-get install build-essential libssl-dev libffi-dev(Debian/Ubuntu)或 yum groupinstall "Development Tools"(CentOS)
  • 如果必须复用某些预编译二进制(如内部私有 wheel),可用 pip install --find-links file:///path/to/wheels --no-index package_name

requirements.txt 里没写 hash 却声称“可重现”

只靠 package==1.2.3 无法保证可重现:PyPI 上同版本号的 wheel 可能被删后重传,或者不同平台(linux_x86_64 vs manylinux2014)下发的 wheel 内容不同。CI 今天能过,明天拉取到另一个 wheel 就可能出 AttributeError

实操建议:

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  • 生成带 hash 的锁文件:pip-compile --generate-hashes requirements.in(需安装 pip-tools
  • 避免手写 requirements.txt,一律从 requirements.in 编译生成,把 .in 当源,.txt 当产物
  • CI 中校验 hash:pip install --require-hashes -r requirements.txt,一旦 hash 不匹配直接失败,不给模糊空间

环境一致性最麻烦的点不在 Python 版本或包版本,而在那些没出现在任何配置里却实际影响运行的东西:系统时区、LC_ALL 设置、ulimit 限制、甚至 /tmp 的挂载选项。这些不会报 ImportError,但会让程序在某个时间点突然卡住或返回错误结果。

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