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当听到某些人说 xx 库十分好用的时候，咱们总是忍不住想要去亲自试试。
有一些库，之所以好用，是对一些库做了更高级的关闭，你装了这个库，就会附带装了 n 多依赖库，就前一篇文章介绍的 streamlit 来说，依赖包就达 90 几个之多？
比百度全家桶，还 tm 的全家桶啊…
也正是因为胆怯会净化我的全局 Python 环境，我通常在试用新包的时候，都会应用 venv 创立虚拟环境，再去装置，完事之后，再清理虚拟环境即可。
有没有发现，整个流程，其实还是挺麻烦的。
刚好昨天晚上，Github 上瞎逛，被我发现一个库，能够解决我始终以来的搅扰。
这个库叫 trypackage，为试库而生的库。
当你应用 try xx 命令时，它会做哪些事呢？
- 装置指定版本的 Python 解释器
- 创立长期的虚拟环境
- 激活虚拟环境
- 在虚拟环境中装置你要试用的 Python 库
- 间接进入 Python Shell 模式
- 主动将你要试用的库导入进来
1. 如何装置
一条命令就能够装置它
python3 -m pip install trypackage能够看到 trypackage 只依赖一个 click 命令行库，还是很轻量的
其实不是这样，try 会基于 virtualenv 创立虚拟环境，因而还要装置 virtualenv 和 virtualenvwrapper
python3 -m pip install virtualenv virtualenvwrapper2. 根本应用
应用 try requests，try 就会创立一个虚拟环境，而后在该虚拟环境中，装置 requests，装置实现后，主动进入 Python Shell 的模式，并且主动导入好你要试用的包
最贴心的是，试用完后，退出 Python Shell，会主动清理掉虚拟环境。
3. 更多用法
指定 python 版本
我的环境没有装置 Python 3.8，通过 -p 参数，能够指定 Python 3.8，装置的过程太快，快得让我有点狐疑这是不是真正的去装置 Python 3.8 解释器了。
也能够间接指定本地的 Python 版本，例如
try requests -p /usr/bin/python3.7.1指定运行模式
Try 间接的运行模式十分多
1、当你不指定时，默认应用 python shell 的模式
# 二者等价
try requests
try requests --shell python2、应用 ipython 有两种指定形式
# 二者等价
try requests --ipython
try requests --shell ipython
3、应用 ptpython 或者 ptipython
这两种模式都有代码提醒与主动补全性能
4、应用 bpython 模式
Bpython 的代码提醒与补全比 ptpython、ptipython，更强一点，其余的区别还没试用到。
在编辑器中关上
try requests --editor指定 Github 仓库包
# 语法示例
try <user>/<repo>
# 装置 Github 上的 Kenneth/requests 上的 master 版本
try kennethreitz/requests 指定曾经存在的虚拟环境
try requests --virtualenv ~/.try/sandbox 长久化虚拟环境
默认状况下，你退出后，会主动清理掉虚拟环境，若有非凡须要，可指定 --keep 参数来长久化虚拟环境
指定虚拟环境的目录
默认状况下，try 会将虚拟环境创立在一个默认的目录中，这个目录比拟深，不容易记住，你能够指定 --tmpdir 参数，通知 try 要将虚拟环境创立在这里，这个参数对于想要长久化虚拟环境的人会很有用。
try requests --tmpdir ~/.try4. 配置文件
try 尽管提供命令行入参的形式来辨认用户选项，但对于一些用户来说，更心愿能一次性批改 try 的默认选项，而不必每次都指定多个参数。
这时候，能够在你的 APP 目录下新增一个 config.ini 文件，内容模板如下
[env]
virtualenv=~/.try/sandbox
python=3.8
shell=ipython
keep=false
always_use_editor=false
tmpdir=~/.try所谓的 APP 目录，在不同的零碎中是不一样的，能够应用如下代码来查看
>>> import click
>>> click.get_app_dir("try")
'/Users/iswbm/Library/Application Support/try'
>>>有了 config.ini，再次 try，就会发现成果与配置一样的预期统一。
5. 总结一下
Try 是一个十分实用的命令行工具，性能能够说齐全击中我的痛点，能把这样一个库做进去，真的是创意十足，再一次印证 Python 是懒人第一语言。。
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