完全自给虚拟环境

Question

我创建了一个python3虚拟环境(使用--copies显式地避免符号链接)：

» python3 -m venv --without-pip --copies venv

这是我现在完整的虚拟环境：

» tree venv/
venv/
├── bin
│   ├── activate
│   ├── activate.csh
│   ├── activate.fish
│   ├── python
│   └── python3
├── include
├── lib
│   └── python3.4
│       └── site-packages
├── lib64 -> lib
└── pyvenv.cfg

我禁用了PYTHONPATH，以确保没有从外部泄漏：

» PYTHONPATH=""

激活静脉：

» source venv/bin/activate

验证activate没有污染我的PYTHONPATH

» echo $PYTHONPATH

(空白，如预期)

我正在使用正确的python：

» which python
/foo/bar/venv/bin/python

但仍在访问系统模块：

» python 
Python 3.4.3 (default, Oct 14 2015, 20:28:29) 
[GCC 4.8.4] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import unittest
>>> print(unittest)
<module 'unittest' from '/usr/lib/python3.4/unittest/__init__.py'>
>>> 

我希望import unittest语句失败，因为虚拟环境中没有这样的模块。

我想知道：

• 为什么在虚拟环境中访问系统包？
• 如何创建一个完全独立的虚拟环境？

Answer 1

如果我没记错的话，核心系统包是符号链接的，所以它们是相同的文件(部分原因是为了减小虚拟服务器的大小)。

默认情况下不包括site-packages目录，因此它不会访问已安装的第三方库。

如果您想要真正地隔离和自我包含的虚拟环境，您可能会更好地看看docker。

Virtualenv实际上是管理不同应用程序的不同第三方安装包的一种轻量级方法。

编辑：

看起来--always-copy并不总是复制所有文件：

virtualenv不复制lib/python目录中的所有.py文件

深入挖掘源代码，看起来有一小部分模块被认为是“必需的”，这些模块是复制的：

https://github.com/pypa/virtualenv/blob/ac4ea65b14270caeac56b1e1e64c56928037ebe2/virtualenv.py#L116

编辑2：

您可以看到，旧的python目录仍然出现在sys.path中，但是在虚拟服务器本身的目录之后：

>>> import sys
>>> sys.path
['', '/home/john/venv/lib/python2.7', 
'/home/john/venv/lib/python2.7/plat-linux2', 
'/home/john/venv/lib/python2.7/lib-tk',
'/home/john/venv/lib/python2.7/lib-old', 
'/home/john/venv/lib/python2.7/lib-dynload', '/usr/lib/python2.7',
'/usr/lib/python2.7/plat-linux2',
'/usr/lib/python2.7/lib-tk',
'/home/john/venv/local/lib/python2.7/site-packages',
'/home/john/venv/lib/python2.7/site-packages']

Answer 2

您可以在旧Linux上从源代码构建python；然后python将是完全独立的，并且能够在许多Linux上运行。

在参考链接中，具体步骤是在容器env中的centos 5上构建python3.6。输出可用于许多Linux，如debian 10，centos 6，7，8，光子3，高寒，.

• readline-devel：启用python命令行历史记录
• sqlite-devel：启用sqlite支持
• expat-devel：启用xmltree支持
• bzip2-devel：启用bzip2支持
• 从源代码编译SSL以避免动态lib链接
• 如果python的更高版本，可能还需要编译更高版本的gcc，以获得完整的C++11和更高的支持。
• 编译后，您需要从pypi.python.org下载setuptools和pip，并执行python setup.py install来为这个独立的python做好准备。

参考文献：https://github.com/stallpool/track-network-traffic#mitmproxy-for-manylinux