नए Python प्रोजेक्ट में dependencies और environments आप कैसे सेट करते हैं?

सब कुछ pyproject.toml में घोषित करें और environment uv से चलाएं, जो virtual environment बनाता है, dependencies resolve करता है और तेजी से lock file लिखता है। सीधी dependencies को project table में ढीला रखें, दोहराने लायक installs के लिए lock file commit करें, और development टूल्स को अलग dependency groups में रखें ताकि प्रोडक्शन images में pytest और ruff न जाएं।

सब कुछ pyproject.toml में रहता है: dependencies, ruff, mypy और pytest की tool configuration, build metadata। मैं इसे चलाने के लिए uv इस्तेमाल करता हूं, क्योंकि वह venv बनाता है, resolve करता है और इतनी तेजी से install करता है कि ठंडा CI environment मिनटों की जगह सेकंडों में तैयार होता है, और वह interpreter का वर्जन भी संभालता है ताकि कोई इस पर न लड़े कि path पर कौन सा Python है। सीधी dependencies को ठीक ठाक ढीले constraints मिलते हैं, फिर uv lock ठीक ठीक resolved सेट बनाता है और वह lock file commit होती है। CI और Docker उसी जमी हुई lock से install करते हैं, तो प्रोडक्शन में वही चलता है जो मैंने टेस्ट किया था। Development टूल्स अलग group में जाते हैं, जिससे runtime image छोटी रहती है और इसका मतलब यह भी है कि कोई छेड़ा हुआ linter प्रोडक्शन container में बैठा नहीं है। Docker में मैं पहले lock और manifest कॉपी करके install करता हूं, source कॉपी करने से पहले, ताकि layer caching सच में काम करे। एक पुराने प्रोजेक्ट को pip और requirements files से हटाने में शायद एक दोपहर लगी और हमारे CI का setup स्टेप कई मिनट घट गया।