Как я могу разработать пакет библиотеки Python при тестировании проекта с помощью Pycharm + Docker?

Это довольно конкретный вопрос, поэтому я открыт для полезных предложений, которые помогут ему.

У меня есть проект python, который запускается внутри контейнера докеров, настроенного для работы с отладчиком Pycharm. У меня есть пакет, установленный в виртуальном окружении с помощью pip, используемый в этом проекте, который я хотел бы разработать.

Я не нашел способа связать пакет с контейнером докеров моего проекта таким образом, чтобы я мог изменить пакет и обновить код в моем проекте. В настоящее время отладчик работает с путями кода, которые входят в пакет, если я не меняю код в пакете.

Сочетание этих двух проблем затрудняет тестирование изменений в пакете, не устанавливая его снова и снова.

Есть ли лучший способ достичь этой цели?

Я оговорился, я больше не использую virtualenv, поскольку зависимости установлены в моем контейнере докеров. Использование pip install -e работало до переноса проекта в Docker, но я не могу найти способ заставить его работать сейчас.

EMC 25.10.2018 22:59

У меня еще нет полного ответа на этот вопрос, но самое близкое, что я получил, - это загрузка моего пакета как тома с указанием пути назначения, в котором пакеты pip в конечном итоге устанавливаются в контейнере докера. Использование pip install -e как части моей сборки образа не сработало для меня, потому что я считаю, что под капотом -e используются символические ссылки, которые не работают должным образом в контейнерах докеров. Вышеупомянутый метод позволяет выполнять горячую перезагрузку изменений пакета, хотя использование отладчика в пакете по-прежнему довольно удачно.

EMC 02.11.2018 00:19
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
2
203
4
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 4

Установите пакет в редактируемом режиме.

pip install -e .

Это позволит вам одновременно вносить изменения в код и обновлять пакет.

Вы можете попробовать использовать комбинацию того, что предлагает @pbskumar и тома докеров.

Сначала запустите свой контейнер с опцией --volume /path/to/your/package/on/host/:/path/in/your/container

А затем вы выполняете это внутри контейнера: pip install -e /path/in/your/container

Он должен работать.

Учитывая два исходных дерева, которые должны работать вместе:

  1. Создайте для них виртуальную среду python -m venv vpy.
  2. Активируйте его, установив соответствующие переменные среды оболочки, . vpy/bin/activate.
  3. Установите библиотеку cd library && pip install -e . (-e заставляет pip запоминать указатель на дерево исходных текстов в реальном времени.)
  4. Установите приложение cd app && pip install -e .. (Пип должен знать, что у вас уже установлена ​​библиотека.)
  5. Делай все, что тебе нужно, $EDITOR file.py; pytest; the_app; $SCM commit.
  6. Как только все заработает правильно, docker build && docker run.

Я бы оставил любое взаимодействие с Docker до самого конца, как только вы убедитесь, что исправили ошибку библиотеки или создали функцию. Это позволяет избежать проблем с вашим редактором и контейнером, не согласующимися с путями, и это означает, что вам не нужны привилегии root для любой вашей обычной работы по разработке.

Ответ принят как подходящий

Думаю, я рассмотрел все изложенные выше основы с помощью этой системы:

Моя структура проекта:

projects
   projectA (my docker project)
   projectB (the library used in my docker project that I want to develop on)
  1. В projectA: настройки проекта -> интерпретатор проекта -> добавить сопоставления путей -> сопоставить путь локальной библиотеки с путем удаленной установки в контейнере

    бывший. локальный путь: / user / {имя пользователя} / projects / projectB удаленный путь: /usr/local/lib/python3.6/site-packages/projectB

  2. В projectA: настройки проекта -> структура проекта -> добавить корень содержимого (projectB) -> выбрать отметку как источники

  3. В projectA: отметьте путь к projectB в контейнере как том в dockerfile

    бывший. ТОМ /usr/local/lib/python3.6/site-packages/projectB

  4. В projectA: загрузить локальную библиотеку как том в установку библиотеки в контейнере в docker-compose.yml

    бывший.

объемы:

- ../projectB:/usr/local/lib/python3.6/site-packages/projectB

Использование python 3.6 и Pycharm 2018.2

Другие вопросы по теме