【Python秘籍解锁】pkg_resources：提升包管理效率与解决依赖冲突的终极指南

# 1. pkg_resources在Python包管理中的重要性

## 1.1 为什么需要pkg_resources

在Python的生态系统中，包管理是一个至关重要的环节。pkg_resources是setuptools包的一个组件，它提供了更高级的分发和包管理机制。通过使用pkg_resources，开发者能够更加方便地处理复杂项目的依赖关系，实现轻松的包安装、版本控制和元数据管理。作为Python包管理的核心组件之一，它极大地简化了开发、部署和维护过程。

## 1.2 pkg_resources在实际开发中的应用

在项目开发中，pkg_resources扮演着“幕后英雄”的角色。它支持在多个环境中查找和加载包，确保项目的依赖项得到满足，即使在不同开发者的工作站上也能保持一致性。此外，pkg_resources还支持条件依赖，使得开发者可以控制哪些包在特定环境下被激活。这大大提高了代码的可移植性和项目的可维护性。

## 1.3 pkg_resources的依赖管理优势

依赖管理是任何包管理系统的核心，而pkg_resources在这方面提供了诸多便利。它允许开发者通过声明式的方式定义项目依赖，同时还能在安装过程中自动解析依赖冲突。这种机制减少了开发者在依赖管理上的时间投入，并降低了出错的可能性，从而让开发者可以更专注于代码逻辑和功能实现。

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# 第二章：理解pkg_resources的内部机制

在深入探讨pkg_resources的内部机制之前，了解其设计初衷和与setuptools的关系是很有必要的。pkg_resources是setuptools的一个组件，它的主要职责是提供一个统一的接口来访问和管理Python包和它们的依赖。接下来，我们将从安装原理、依赖解析以及包元数据三个核心方面详细剖析pkg_resources的工作原理。

## 2.1 pkg_resources的安装原理

pkg_resources的安装原理主要涉及到setuptools的安装流程，以及如何查找和加载Python包。

### 2.1.1 setuptools与pkg_resources的关系

setuptools是Python包安装和分发的一个增强包，相较于原始的distutils，setuptools提供了许多改进的功能，其中之一就是引入了pkg_resources模块。setuptools使用pkg_resources来实现如下功能：

- 提供了一个统一的资源定位和管理API；
- 实现了声明式依赖管理；
- 管理包的命名空间和入口点。

从功能上看，pkg_resources是在setuptools的基础上，为Python包的管理提供了一层抽象。开发人员可以通过pkg_resources提供的接口，无需关心包的具体安装位置，就能在代码中轻松导入和使用包内的资源。

### 2.1.2 包的查找和加载机制

当执行包安装命令（如 `pip install package-name`）时，setuptools会首先在PyPI（Python Package Index）上下载指定的包，然后在本地环境中进行安装。安装过程中，setuptools会调用pkg_resources来实现包的查找和加载机制。

这个过程通常分为以下几个步骤：

- **包资源的查找：** pkg_resources会在一系列标准的查找路径中搜索包，这些路径包括但不限于site-packages目录。
- **资源的加载：** 一旦找到包，pkg_resources会处理包内的元数据文件（例如METADATA或者PKG-INFO），获取包的版本信息、依赖等。
- **资源的注册：** 最后，pkg_resources会将找到的包注册到全局的分发环境（Distribution实例）中，这样就可以在Python程序中动态地查询和使用这些包了。

## 2.2 pkg_resources的依赖解析

依赖解析是pkg_resources的一个核心功能，它确保了Python包之间能够正确地协同工作。

### 2.2.1 依赖解析的基本概念

在Python项目中，依赖解析主要涉及到确定包的依赖关系，并且解决这些依赖关系中的潜在冲突。

- **声明依赖：** 当创建一个Python包时，可以在`setup.py`文件中声明`install_requires`参数来指定包的依赖。
- **解析依赖：** pkg_resources在包安装或导入时会解析这些依赖声明，并获取每个依赖的具体版本。
- **冲突解决：** 如果存在依赖版本冲突，pkg_resources会根据预设的规则来选择合适的版本，以确保包之间的兼容性。

### 2.2.2 解决依赖冲突的策略

依赖冲突是包管理中常见的问题，为了解决这一问题，pkg_resources采用了一种称为“最松散绑定”的策略，即尽可能使用用户或系统环境中已有的版本，而不是新安装的版本。以下是一些基本的依赖冲突解决规则：

- 如果声明的依赖与已安装包的版本兼容，pkg_resources将使用已安装版本；
- 如果不兼容，pkg_resources将检查是否有更高版本的包可以满足所有声明的依赖；
- 如果没有合适的版本，它将报告错误，提示用户手动解决依赖冲突。

依赖解析是一个复杂的过程，它不仅涉及到版本号的比较，还可能涉及到依赖的传递性和层次性。幸运的是，pkg_resources提供了丰富的API，使得开发人员可以控制依赖解析的行为，并且在必要时干预解析过程。

## 2.3 pkg_resources的包元数据

包元数据是理解包的属性和行为的关键，pkg_resources允许程序化地访问这些信息，从而使得包的管理更加透明和可靠。

### 2.3.1 元数据的作用和格式

每个Python包都包含了一个或多个元数据文件，这些文件提供了包的详细信息，例如包的名称、版本、作者、依赖关系等。最常用的格式是METADATA或PKG-INFO文件，它们遵循PEP 566（Metadata for Python Software Packages ）标准。

使用pkg_resources，可以轻松获取这些信息。例如，你可以使用 `pkg_resources.get_distribution('package-name').get_metadata_lines('METADATA')` 来读取某个包的元数据信息。

### 2.3.2 元数据在包管理中的应用实例

了解包的元数据有助于对包进行版本控制、依赖管理以及自动化测试。以下是一些实际的例子：

- **版本控制：** 当需要对依赖进行精确控制时，可以通过读取元数据来确保所有包都是在特定版本下运行的。
- **依赖管理：** 元数据中包含了包的依赖声明，这可以用来验证当前环境中是否满足了所有的依赖要求。
- **自动化测试：** 在自动化测试中，可以使用元数据来动态加载和测试包的不同版本。

在实际操作中，pkg_resources会根据需要解析这些元数据文件，并且将信息以Distribution对象的形式呈现出来。开发者可以利用这些对象来访问包的详细信息，从而实现对包的动态管理。

接下来，我们将继续深入探讨pkg_resources的高级应用以及如何在实际的项目中发挥其最大潜能。

# 3. pkg_resources实战：包管理与依赖解决

pkg_resources模块是Python世界中用于包管理和依赖解析的利器。在实际项目开发中，它允许开发者使用统一的方式从不同来源安装、更新和管理Python包，同时处理好依赖关系，确保程序运行所需的库和模块的正确性。本章节将通过具体案例，展示pkg_resources如何在实战中发挥作用，以及如何利用它来解决实际问题。

## 3.1 使用pkg_resources进行包安装

### 3.1.1 命令行与脚本中的安装操作

在Python中安装第三方包，最常用的方式是使用pip工具。pkg_resources作为setuptools的一部分，通常在背后协助处理安装包的依赖关系。但是，如果你需要在脚本中直接使用pkg_resources进行安装，可以利用它提供的API来实现。

import pkg_resources
import subprocess

# 使用pkg_resources来安装一个包
try:
pkg_resources.require('requests>=2.23.0')
except pkg_resources.ResolutionError:
# 如果没有安装或版本不满足要求，则使用pip安装
subprocess.run([sys.executable, "-m", "pip", "install", "requests>=2.23.0"])

这段代码尝试要求安装requests库，并至少为2.23.0版本。如果此版本的库未安装，或者安装的版本低于此要求，则会捕获ResolutionError异常，并执行子进程调用pip安装正确的版本。

### 3.1.2 安装过程中常见问题的处理

使用pkg_resources进行包安装时，可能会遇到一些常见问题，如依赖冲突、安装失败等。处理这些问题需要对pkg_resources提供的错误信息和异常进行适当诊断。

try:
pkg_resources.require("required_package>=1.0.0")
except pkg_resources.VersionConflict as e:
print(f"无法满足版本要求：{e}")
# 可以尝试安装另一个版本或修复依赖关系
except pkg_resources.DistributionNotFound as e:
print(f"未找到包：{e}")
# 使用pip安装缺失的包
except Exception as e:
print(f"安装过程中出现错误：{e}")

以上代码段展示了 pkg_resources 在尝试安装一个包时可能出现的几种错误，并给出了相应的处理逻辑。

## 3.2 使用pkg_resources管理依赖

### 3.2.1 明确项目依赖

在项目开发中，明确指定所需包的版本是非常重要的，这有助于确保代码在不同环境下的一致性和可预测性。pkg_resources 可以在项目代码中直接使用，以确保项目依赖得到正确管理。

from pkg_resources import get_distribution

# 获取已安装的包的版本信息
dist = get_distribution('requests')
print(f"已安装的requests版本：{dist.version}")

这段代码可以用于检查已安装的包是否符合要求。

### 3.2.2 自动解决依赖冲突

pkg_resources 会尝试自动解决安装包时的依赖冲突。在大多数情况下，如果存在冲突，pkg_resources将尝试找出合适的解决方案，并安装满足所有依赖关系的包版本。

在某些复杂的情况下，自动解决依赖冲突可能不成功。此时，可以通过分析pkg_resources抛出的错误来手动干预，比如更新或降级某些包，或者在项目中明确指定包版本。

## 3.3 与虚拟环境结合使用

### 3.3.1 虚拟环境的创建与管理

虚拟环境是Python开发中广泛采用的实践，它允许开发者为不同的项目创建隔离的运行环境。pkg_resources与虚拟环境的管理工具如venv或virtualenv结合起来使用，可以为项目创建一个干净的依赖环境。

# 创建虚拟环境
python -m venv myenv

# 激活虚拟环境（在Windows下）
myenv\Scripts\activate

# 在虚拟环境中使用pip安装包
pip install requests

在创建和激活虚拟环境后，可以使用pip或直接使用pkg_resources要求的API来安装所需的包。

### 3.3.2 在虚拟环境中运用pkg_resources

在虚拟环境中运用pkg_resources，通常是在脚本中检测和管理依赖。可以在脚本的开头或依赖管理部分中添加代码，以确保虚拟环境中有正确版本的包。

import pkg_resources

# 在虚拟环境中检查包版本
try:
pkg_resources.require('requests>=2.23.0')
except pkg_resources.ResolutionError as e:
print(f"依赖版本不满足要求：{e}")
# 这时可以选择安装正确版本的包或进行其他错误处理操作

这样的脚本在每次项目运行前都可以执行，确保依赖满足项目需求。

## 总结

本章节详细介绍了pkg_resources在包管理与依赖解决方面的实战应用，展示了如何在命令行、脚本中使用它进行安装操作和解决安装过程中遇到的常见问题。同时，我们探讨了如何将pkg_resources与虚拟环境结合使用来管理项目依赖，从而保持开发环境的整洁和一致性。在下一章中，我们将深入了解pkg_resources的高级应用，包括包的版本控制、自定义分发与部署以及解决依赖冲突的最佳实践。

# 4. pkg_resources高级应用与最佳实践

## 4.1 包的版本控制与pkg_resources

### 版本号规范的解析
在Python的生态系统中，版本控制是一个至关重要的环节。理解并正确应用版本号规范是确保包兼容性和可维护性的基础。pkg_resources提供了强大的工具来处理Python包的版本控制。

版本号通常遵循语义化版本控制（Semantic Versioning，简称SemVer）规范，格式为`主版本号.次版本号.修订号`，分别对应于不兼容的重大更新、新增功能但保持向后兼容，以及向后兼容的错误修复。

在/pkg_resources/中，解析版本号依赖于`packaging.version`模块，该模块能够解析遵循PEP 440规范的版本号。PEP 440定义了Python包索引（PyPI）中包版本的官方规范，例如预发布版本和开发版本的标识方法。

使用pkg_resources处理版本号的一个示例代码如下：

import pkg_resources

# 解析版本号
version = pkg_resources.parse_version('1.2.3a1.dev456')
print(version) # 输出: 1.2.3a1.dev456

# 比较版本号
print(pkg_resources.parse_version('2.0') > pkg_resources.parse_version('1.3')) # 输出: True

在这段代码中，`parse_version`函数用于解析版本字符串。它将返回一个`Version`对象，该对象能够比较其他版本号，从而确定它们之间的先后顺序。

### 版本约束的管理和应用
版本约束是包管理中另一个重要的概念，它允许开发者为他们的依赖指定版本范围，以确保依赖的兼容性和项目的稳定性。通过使用pkg_resources，开发者可以轻松地指定和解析这些版本约束。

在设置约束时，可以使用比较运算符，如`==`、`!=`、`>`、`<`、`>=`、`<=`以及`~=`（表示兼容的修订版本）。例如，`'requests ~= 2.23.0'`表示接受从2.23.0到2.23.x的任何版本。

版本约束的解析与应用示例代码：

import pkg_resources

# 添加工作区路径，确保能够访问本地包
pkg_resources.working_set.add_entry('/path/to/your/local/packages')

# 解析约束
constraints = pkg_resources.Requirement.parse('requests ~= 2.23.0')

# 检查包是否满足约束
package_info = pkg_resources.get_distribution('requests')
print(constraints.contains(package_info)) # 输出: True 或 False

这段代码首先解析了一个版本约束字符串，然后检查特定的包是否符合该约束条件。`get_distribution`函数用于获取指定包的`Distribution`实例，包含有关包的详细信息，如版本号等。

## 4.2 自定义包的分发与部署

### 打包分发的步骤和技巧
打包分发是将代码发布到PyPI的过程，使其可被其他开发者安装和使用。使用pkg_resources，可以大大简化这一过程。打包前，必须确保包遵循Python包索引的发布指南，如包含`setup.py`文件和合适的元数据。

打包分发的步骤通常包括创建源码分发包（sdist）和轮子包（wheel）。

- 创建sdist包

from setuptools import setup

setup(
name='your_package',
version='0.1.0',
packages=['your_package'],
install_requires=[
# 依赖列表
],
)

- 创建wheel包

`python setup.py sdist bdist_wheel`

在上述代码中，`setup`函数定义了包的基本信息。`install_requires`参数用于列出包的依赖，pkg_resources将负责解析这些依赖。

### 利用pkg_resources简化部署流程
部署一个项目通常涉及多个步骤，包括版本控制、依赖安装、环境配置等。pkg_resources通过提供包管理功能，简化了这一流程。开发者可以使用`Requirement`对象来处理依赖，并确保它们在部署时可用。

import pkg_resources

# 假设你的部署脚本名为deploy_script.py

# 依赖列表
requires = ['dependency_package_1', 'dependency_package_2']

# 确保依赖被满足
for requirement in requires:
pkg_resources.get_distribution(requirement)

print("所有依赖都已安装。")

在上面的脚本中，`get_distribution`函数用于检查并安装依赖。若依赖未安装，它将被自动下载并安装。

## 4.3 避免和解决依赖冲突的策略

### 冲突解决策略的深入分析
依赖冲突是包管理中的一个常见问题。当不同的包要求不同版本的同一个依赖时，就会出现冲突。pkg_resources提供了解决这些冲突的工具。

解决依赖冲突的一种常用策略是依赖解析算法，它尝试找到一个满足所有包依赖要求的版本组合。pkg_resources提供了一个简单的依赖解析器，但有时候，可能需要更复杂的解决方案，如使用虚拟环境。

### 实践中的最佳解决实践
最佳实践涉及对项目依赖进行清晰的管理。推荐使用`pip-tools`和`pipdeptree`等工具来帮助管理依赖并可视化依赖树。

pip install pip-tools
pip install pipdeptree

# 检查依赖树
pipdeptree -p your_package_name

此外，建议在项目的`README`文件中明确列出开发和生产环境所需的依赖版本，以及如何使用`pip freeze`来生成`requirements.txt`文件，该文件将记录所有已安装的包及其确切版本号。

pip freeze > requirements.txt

使用`pip install -r requirements.txt`来安装所有依赖，确保依赖环境的一致性。

pip install -r requirements.txt

通过这些策略，可以有效地避免和解决依赖冲突，保证项目的稳定性和可靠性。

# 5. pkg_resources在项目中的深入应用

## 5.1 构建可复现的开发环境

### 5.1.1 使用pkg_resources记录依赖

在软件开发过程中，确保开发环境的一致性是至关重要的。这可以通过记录项目所依赖的包和版本来实现， pkg_resources 正是在这方面发挥作用的关键工具。

借助于 setuptools， pkg_resources 可以在项目的 `setup.py` 文件中读取 `install_requires` 字段，记录下项目运行所需的所有依赖及其版本信息。这一功能使得构建环境变得可复现，开发者只需按照这些信息安装依赖即可。

from setuptools import setup, find_packages

setup(
name='my_project',
version='0.1',
packages=find_packages(),
install_requires=[
'flask',
'numpy>=1.15.4',
'requests>=2.22.0'
],
)

在上面的示例代码中，`install_requires` 列出了项目所需的第三方包及其最低版本要求。当新开发者运行 `pip install -e .` 来安装这个项目时，pkg_resources 将会根据这些信息解析并安装正确的依赖版本，确保开发环境的一致性。

### 5.1.2 利用依赖锁定提高环境一致性

依赖锁定是提高开发环境一致性的又一重要策略。通过固定所有依赖项的确切版本号，即使在不同的安装环境中，也能保证依赖包的一致性。`pip-tools` 是一个广泛使用的工具，它结合 pkg_resources，可以实现依赖锁定。

首先，开发者需要创建一个包含所有依赖的 `requirements.in` 文件。然后，使用 `pip-compile` 命令生成 `requirements.txt` 文件，该文件将包含所有确切版本的依赖。

# requirements.in
flask
numpy
requests

# Run in terminal
pip-compile requirements.in

执行完毕后，将会生成一个 `requirements.txt` 文件，其中包含了每个包及其确切的版本号，如下所示：

# This file is autogenerated by pip-compile
# To update, run:
# pip-compile --output-file requirements.txt requirements.in

flask==1.1.2
numpy==1.18.4
requests==2.23.0

通过这种方式，开发者可以确保每个环境（开发、测试、生产）中安装的依赖版本是一致的，从而避免了因依赖版本不同而可能引发的问题。

## 5.2 开发自定义插件系统

### 5.2.1 插件系统的概念和设计

在许多软件项目中，插件系统是提高可扩展性和灵活性的重要设计。它允许第三方开发者或最终用户在不修改主代码库的情况下添加新的功能。pkg_resources 在这里的作用主要是管理插件的依赖，并提供一种机制来发现并加载插件。

设计一个插件系统需要考虑几个关键点，比如插件的发现机制、依赖管理以及插件的加载和初始化过程。其中，依赖管理是确保插件系统稳定运行的基础。pkg_resources 可以帮助我们解析插件所需的依赖，并在加载插件前安装这些依赖。

### 5.2.2 使用pkg_resources管理插件依赖

实现插件系统时，我们可以通过定义一个插件接口来规范插件的结构，然后利用 pkg_resources 来管理插件的依赖。一个简单的设计可以是在插件目录下创建一个 `setup.py` 文件，其中包含 `entry_points` 来定义插件的入口点。

from setuptools import setup

setup(
name='my_plugins',
version='0.1',
packages=['my_plugins'],
entry_points={
'my_plugins.plugins': [
'plugin_a = my_plugins.plugin_a:PluginA',
'plugin_b = my_plugins.plugin_b:PluginB',
]
}
)

在这个 `setup.py` 示例中，`entry_points` 字典定义了一个名为 `my_plugins.plugins` 的插件组，其中包含了两个插件类 `PluginA` 和 `PluginB`。pkg_resources 在运行时会查找所有已安装的包，解析这些入口点，并允许主程序动态地加载这些插件。

## 5.3 自动化测试与持续集成

### 5.3.1 在测试中使用pkg_resources管理环境

自动化测试是现代软件开发不可或缺的一部分。为了确保测试能够在任何环境中可靠运行，测试环境的配置也应当尽可能一致。使用 pkg_resources 来管理测试环境中的依赖，可以确保在不同机器上得到一致的测试结果。

在测试脚本中，可以使用 pkg_resources 来查询和安装所需的依赖包。例如，在 `pytest` 测试中，我们可以在测试前使用 `pip install -r requirements_test.txt` 来安装测试环境所需的依赖，这些依赖被列在 `requirements_test.txt` 文件中。

### 5.3.2 集成pkg_resources到CI/CD流程

持续集成和持续部署（CI/CD）流程是现代软件开发的另一个重要实践。它允许团队频繁地合并代码变更，自动化地进行构建、测试和部署。pkg_resources 可以在这些流程中使用，以确保依赖项的一致性。

在持续集成服务器上，可以配置一个步骤，在构建或测试之前运行，自动解析并安装依赖。例如，在使用 Jenkins、Travis CI 或 GitLab CI 等工具时，可以在 CI 配置文件中添加安装依赖的步骤。

# Example CI configuration (Travis CI .travis.yml)
install:
- pip install -r requirements.txt

在上述 YAML 配置中，我们告诉 Travis CI 在 `install` 阶段根据 `requirements.txt` 文件安装所有依赖。这保证了在持续集成流程中，无论是在开发者的机器还是在 CI 服务器上，都能够安装到相同版本的依赖。

通过将 pkg_resources 集成到自动化测试和 CI/CD 流程中，我们能够确保项目依赖的一致性，提高软件质量和开发效率。

# 6. pkg_resources的未来展望与替代方案

## 6.1 pkg_resources的局限性与未来改进方向
pkg_resources 是一个功能强大的库，它为 Python 包管理提供了许多方便的功能。然而，随着 Python 生态系统的不断成熟，pkg_resources 的一些局限性开始显现。比如，它在处理大规模项目或复杂依赖环境时可能会变得笨重和缓慢。当前版本的限制和挑战还包括它对某些包分发格式的支持有限，以及在多环境中处理依赖项时可能会出现的问题。

### 6.1.1 当前版本的限制和挑战

- **依赖解析性能：** 当项目依赖数量增加时，pkg_resources 在依赖解析和加载时可能需要较长的等待时间。
- **版本限制：** 对于特定的包版本管理，pkg_resources 没有提供足够的灵活性和粒度控制。
- **资源隔离：** 在多环境（比如 Docker 容器或虚拟机）中，pkg_resources 管理依赖的隔离性并不理想。

### 6.1.2 对 pkg_resources 功能改进的期待

- **提升性能：** 增加缓存机制和更高效的依赖解析算法，减少解析时间。
- **增强版本控制：** 引入更复杂的版本控制策略，允许更精确地控制依赖项的版本。
- **支持多环境：** 提高 pkg_resources 在不同运行环境中的适用性和隔离性。

## 6.2 探索新的包管理和依赖工具

随着软件开发领域的不断演变，出现了许多旨在解决 pkg_resources 限制的新工具。这些新工具提供了更为现代化的依赖管理策略，改进了性能，并加强了对多环境的支持。

### 6.2.1 比较流行的替代工具

- **Poetry：** 一个流行的 Python 包和依赖管理工具，它将依赖管理和项目构建集成在一起，支持虚拟环境，并可以生成 lock 文件。
- **Pipenv：** 提供了一种更安全和更优雅的方式来管理 Python 虚拟环境和依赖，使用 Pipfile 替代传统的 requirements.txt 文件。
- **pip-tools：** 一个工具集合，用于创建和维护依赖文件，特别适合于那些希望有明确依赖版本控制的项目。

### 6.2.2 新工具在实际项目中的应用案例分析

#### Poetry 案例分析

Poetry 在许多现代 Python 项目中得到了应用，其自动生成的 `pyproject.toml` 文件结合 `poetry.lock`，确保了依赖的准确性和一致性。通过以下步骤，Poetry 的优势体现得淋漓尽致：

1. **项目初始化：** 运行 `poetry new myproject` 或 `poetry init` 创建项目基础结构。
2. **依赖添加：** 使用 `poetry add` 命令添加项目依赖，Poetry 自动管理依赖版本。
3. **构建和发布：** `poetry build` 用于打包你的项目，`poetry publish` 将包发布到 PyPI。

#### Pipenv 案例分析

Pipenv 成为许多开发者的选择，因为它集成了 `pip` 和 `virtualenv`，简化了依赖管理和环境隔离。Pipenv 的工作流程如下：

1. **创建项目：** 在项目目录中运行 `pipenv --three` 来创建一个新的 Pipfile。
2. **依赖管理：** 使用 `pipenv install <package>` 添加依赖，它自动创建 `Pipfile` 并管理虚拟环境。
3. **环境激活：** `pipenv shell` 用于激活 Pipenv 管理的虚拟环境。

通过这些案例分析，我们可以看出，新工具不仅在解决依赖管理的性能问题上取得了进步，还在用户体验和项目管理方面提供了更为集成和现代化的解决方案。未来，随着这些工具的持续发展和完善，它们可能会逐渐替代 pkg_resources 成为 Python 包管理的主流工具。