python - 运行python应用程序并从目录中的不同路径导入模块

作为引用，我查看了以下链接。

Python Imports, Paths, Directories & Modules

我知道我的做法是错误的，我试图通过 sys.path 尽可能避免相对路径和更改内容，但如果这些是我唯一的选择，请帮助我想出一个解决方案。

请注意，这是我当前工作目录结构的示例。我想我应该添加更多的上下文。我开始将 __init__.py 添加到每个目录，因此它们将被视为包和子包，但我不确定这是否是我真正想要的。

myapp/
    pack/
        __init__.py
        helper.py
    runservice/
        service1/
             Dockerfile
        service2/
            install.py
            Dockerfile

我将调用的唯一包存在于 pack/ 目录中，所以我相信这应该是唯一被 python 视为包的目录。

接下来，这可能会变得有点棘手的原因，归根结底，这只是一个构建各种不同容器的服务。入口点将位于 python service*/install.py 中，我将 cd 放入脚本的工作目录中。这样做的原因是，我不希望 container1 (service1) 知道 service2 中的代码库，因为它与我想要的无关，并且代码要分开。

但是，通过运行 install.py ，我需要能够做到: from pack.helper import function 但显然我做错了什么。

有人可以帮我想出一个解决方案，这样我就可以将我的容器的入口点作为 cd service2 , python install.py 。

另一个需要注意的重要事项，在脚本中我有如下逻辑:

if not os.path.isdir(os.path.expanduser(tmpDir))

我希望我们提出的任何解决方案都不会影响这里的逻辑？

我为菜鸟问题道歉。

编辑:

注意，我想我可以做类似的事情

sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..'))

但据我所知，这是不好的做法......

最佳答案

从根本上说，您所描述的是一个支持库，它与一组在其上运行的应用程序一起使用。它们碰巧在同一个存储库(“monorepo”)中，但这没关系。

第一步是获取您的库并将其打包，就像普通的 Python 库一样。 Python Packaging User Guide 有一个关于 Packaging and distributing projects 的部分，主要是相关的；尽管您对将结果上传到 PyPI 并不是特别感兴趣。您至少需要那里描述的 setup.py 文件。

通过这种重组，你应该能够做类似的事情

$ ls pack
pack/  setup.py
$ ls pack/pack
__init__.py  helper.py
$ virtualenv vpy
$ . vpy/bin/activate
(vpy) $ pip install -e ./pack

最后两行很重要:在您的开发环境中，他们创建了一个 Python 虚拟环境，一组独立的包，然后将您的本地库包安装到其中。仍然在那个虚拟环境中，您现在可以运行您的脚本

(vpy) $ cd runservice/service2
(vpy) $ ./install.py

你的脚本不需要修改 sys.path ；您的库安装在“预期”的位置。

您可以而且应该在这种环境中进行实时开发。 pip install -e 使 pack 中任何内容的虚拟环境的源代码成为您实际的本地源代码树。如果 service2 碰巧依赖于其他 Python 库，那么将它们列在 requirements.txt 文件中是一种很好的做法。

一旦您将所有内容迁移到通常的 Python 打包方案中，就可以直接将其移植到 Docker 中。此处的 Docker 镜像与 Python 虚拟环境的作用大致相同，因为它具有独立的 Python 安装和独立的库树。所以一个 Dockerfile 可能或多或少看起来像

FROM python:2.7

# Copy and install the library
WORKDIR /pack
COPY pack/ ./
RUN pip install .

# Now copy and install the application
WORKDIR /app
COPY runservice/service2/ ./
# RUN pip install -r requirements.txt

# Set standard metadata to run the application
CMD ["./install.py"]

该 Dockerfile 取决于从组合存储库树的根运行

sudo docker build -f runservice/service2/Dockerfile -t me/service2 .

一种相关的高级技术是将其分解为单独的 Docker 镜像。一个包含基础 Python 和您安装的库，以及在此基础上构建的每个应用程序镜像。如果您需要构建所有应用程序，这可以避免多次重新安装库，但它也会导致具有多个 docker build 步骤的更复杂的序列。

# pack/Dockerfile
FROM python2.7
WORKDIR /pack
COPY ./ ./
RUN pip install .

# runservice/service2/Dockerfile
FROM me/pack
WORKDIR /app
COPY runservice/service2/ ./
CMD ["./install.py"]

#!/bin/sh
set -e
(cd pack && docker build -t me/pack .)
(cd runservice/service2 && docker build -t me/service2 .)

关于python - 运行python应用程序并从目录中的不同路径导入模块，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/57103830/