在 Python 2.7 中部署在 Python 3.6 (Anaconda) 中创建的包

Question

我创建了一个代码来从 sharepoint 中提取数据，它在我的本地环境（Spyder Python 3.6）上就像魅力一样。 但是当我尝试在生产环境（Python 2.7.12）上部署它时，由于缺少包加密而失败。 当我尝试将密码学从 github 添加到 Python 2.7 库时，它会丢失文件 _constant_time。 但是当我尝试将库文件从 anaconda (python 3.6 ) 复制到生产 (python 2.7) 时，_constant_time 文件在那里，但它现在显示 cannot import lib 错误。

为什么 github 和 anaconda 上的密码库文件存在差异以及如何解决该问题？ PS- 我无法从 Python 2.7 更改生产版本

import sys
from os.path import join as filejoin
from  os.path import dirname as file_dirname
from os.path import abspath as file_abspath



binPath=file_dirname(sys.argv[0])
CustomLibraryPath=filejoin(file_abspath(binPath+'/../..'),'CustomLibrary')
print(CustomLibraryPath)
sys.path.append(CustomLibraryPath) 


from requests_ntlm import HttpNtlmAuth
from shareplum import Site
import pandas as pd


username = """xxxxxxx"""
password = "xxxxxxxx"
site_url="xxxxxxx"


auth=HttpNtlmAuth(username, password)
site = Site(site_url, auth=auth)
sp_list = site.List('xxxxxxx')
data = sp_list.GetListItems("All Items")



df=pd.DataFrame(data)


print (df.head())

Answer 1

简单的答案：密码学在您的生产服务器可以识别的内容和您尝试从 Github 获取的内容之间有几个不同的构建（例如，Anaconda 有几个 2.7.x 的密码学构建选项，准确地说是 15 个https://anaconda.org/anaconda/cryptography/files ) 这是有道理的，因为您尝试使用两种不同的 Python 语言并强制它们进行交互，但它们彼此不理解。

这样想你的问题：想象一下试图用英语（或任何语言）与 1800 年代的人交谈 - 技术上你们两个说的是同一种语言，但你不会因为语言在复杂性和意义方面已经演变，所以在 200 年的过程中无法相互理解。作为参考，Python 2.7.0 于 2010 年 7 月发布，Python 3.7 于 2017 年发布。

解决这个问题有一个困难的方法和一个简单的方法。

更难的方法是：找到生产服务器的确切 Python 版本，从 Github 或 Anaconda 下载 2.7.x 版本。然后删除你当前的密码学版本，安装兼容的密码学版本。然后确保 Anaconda 能够识别新分支，将其实现为您的代码，它应该可以在您的生产服务器上运行。您必须进行一些试验和错误才能使其正确，因为其他软件包可能与您的旧版本密码学存在依赖性问题。鉴于您提出的解决方案，我相信您已经尝试过。

但是，为了避免您目前的挫败感，有一种更简单的方法：在您的机器上为 Python 2.7.x 构建一个与生产服务器匹配的虚拟环境。

我会专门使用 virtualenv，pip 安装你的包，然后通过它实现你的代码。这样你的代码和生产服务器使用相同的 Python。我要补充一点：您可能需要重写一些代码才能使其正常工作，因为您再次使用 2017 年的语言构建代码，但您正在使用 2010 年的 Python。

我会在下面为您介绍如何设置它，但我强烈建议您阅读 Python.org 虚拟环境页面，以了解未来的开发（这里有大量文章和参考指南）但从源头开始）：（https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html）

要设置虚拟环境 - 拉起终端并输入以下内容：

$ mkdir project_folder
$ cd project_folder
$ virtualenv -p /usr/bin/python2.7 venv

一旦运行，您需要激活它：

$ source venv/bin/activate

从那里你应该能够使用 pip 来获取你的模块（我会仔细检查并确保为 Python 2.7 设置了 pip -> 我没有通过一次构建来做到这一点，并且花了几个小时试图弄清楚我做错了）。 安装完所有包后，习惯上会“冻结”当前环境包（方便项目中的其他开发人员或以后想使用它的任何人）

$ pip freeze > requirements.txt

完成后，您可以复制代码并在其中实现您的程序的虚拟环境构建。