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这是一个创建于 2521 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
用 python 比较多的同学可能都遇到过 python 多版本的问题，其中又包括：
- python 自身多版本
- 应用依赖包多版本
针对上面两点，目前已经有了比较成熟的解决方案，分别是 pyenv 和 virtualenv，对于本地开发或者线上部署都起到很方便的作用
但是今天正巧碰到一个需求，在一个算法托管平台上，算法同学希望能支持同一算法包多版本同时运行，方便进行灰度比较并及时更新版本
对于这种情况，pyenv 和 virtualenv 就显得心有余而力不足了
最终决定自己开发搞了一个工具包，支持同一算法包的版本隔离及卸载，重新加载，大体用法如下：
# 导入多版本模块
lib_1 = import_module("lib", version=1)
lib_2 = import_module("lib", version=2)
# 模块方法调用
lib_1.show()
lib_2.show()
# 列出此模块同时运行哪些版本
modules = list_all_version_of_module("lib")
print(modules)
# 卸载模块
unload_module("lib", 1)
# 重新载入模块
lib_2 = reload_module("lib", 2)
lib_2.show()
# 卸载该模块所有版本
unload_all_module("lib")
本地已经试验通过了，而且项目代码只有百行左右
在这里提供给大家参考，欢迎大家使用并提出建议
代码地址：vimport
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janxin 2017-12-29 14:39:02 +08:00
用虚拟环境切分不能解决这个问题嘛？起两个进程实例对比
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renothing 2017-12-29 14:41:03 +08:00
docker 不能解决你的需求么？还要去改代码
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tempdban 2017-12-29 14:50:42 +08:00
楼上谦虚点能死
我现在用的是 openstack 的那套模块插拔机制 |
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okletswin 2017-12-29 16:50:10 +08:00
楼上的没看需求就评论，点开标题前我想了想，应该是一个会话里想使用一个模块的多个版本
简单看了看源码，模块自身需要定义好版本目录结构，在协议好的环境中工作 |
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xsank OP 感谢大家回复，我统一解释下：
统一种问题有多种解法，需要定位用哪一种来解决更合理 1. @janxin 虚拟环境切分当然可以，那么久意味着下次用户对包稍微调整下逻辑，你就得起一个独立的环境，对于频繁发布快速迭代你怎么处理？这是个很重的运维问题 2. @renothing docker 也可以解决，但是用户还是会迭代包的，你可以统一打一个镜像，然后拉不同的包起进程，但本质仍是很重的部署问题，不但消耗资源，还强依赖调度器，又是一个运维问题 @tempdban openstack 没有经验，欢迎贴出代码目录，大家一起学习下，感谢 @okletswin @fengdra 是这样的，是在同一个进程中运行多个版本模块，这种需求需要定义一个指定目录，剩下的版本会有规范控制，对于频繁引入二方包的场景是很合适的 |
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