స్టాండ్అలోన్ Python యాప్లను నిర్మించడం ఎందుకు కష్టంగా ఉంటుంది
మీరు ఒక ఉపయోగకరమైన Python టూల్ను రూపొందించడానికి వారాల సమయం కేటాయిస్తారు. అది మీ మెషీన్లో అద్భుతంగా పనిచేస్తుంది. మీరు దానిని మీ సహోద్యోగితో పంచుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తారు. కానీ వారి వద్ద Python ఇన్స్టాల్ చేయబడనందున అది విఫలమవుతుంది.
ఇది ఒక సాధారణ సమస్య. Pythonను ప్రతిచోటా పనిచేసేలా ఒకే ఫైల్గా ప్యాకేజింగ్ చేయడం కష్టమైన పని. ఇది కేవలం requirements ఫైల్ లేకపోవడం వల్ల మాత్రమే కాదు.
సమస్య Python ఎలా పనిచేస్తుంది అనే దానితోనే మొదలవుతుంది.
Python ఒక డైనమిక్ లాంగ్వేజ్. ప్రోగ్రామ్ రన్ అవుతున్నప్పుడు ఇది అనేక నిర్ణయాలు తీసుకుంటుంది. ఇది లైబ్రరీలను వెంటనే (on the fly) ఇంపోర్ట్ చేయగలదు. ఫంక్షన్లు ఎగ్జిక్యూట్ అవుతున్నప్పుడు వాటి పనితీరును కూడా మార్చగలదు.
Go లేదా Rust వంటి కంపైల్డ్ లాంగ్వేజ్లు ప్రోగ్రామ్ ప్రారంభం కావడమే ముందే అన్నింటినీ నిర్ణయిస్తాయి. చిన్న మరియు వేగవంతమైన ఫైల్లను రూపొందించడానికి అవి ఉపయోగించని కోడ్ను తొలగిస్తాయి.
Python దీనిని చేయలేదు. మీ కోడ్కు రన్టైమ్లోని ఏ భాగాలు అవసరమవుతాయో మీరు సులభంగా అంచనా వేయలేరు. అది సరిగ్గా పనిచేస్తుందని నిర్ధారించుకోవడానికి, మీరు పూర్తి Python రన్టైమ్ను కూడా చేర్చాల్సి ఉంటుంది.
ఇది లైబ్రరీ సమస్యకు దారితీస్తుంది.
ఇతర భాషలలో, ఫైల్లను చిన్నవిగా ఉంచడానికి కంపైలర్లు tree-shaking ఉపయోగిస్తాయి. Python దీనిని ఉపయోగించలేదు. మీరు ప్రతి డిపెండెన్సీని మరియు ప్రతి సబ్-డిపెండెన్సీని చేర్చాలి. మీరు కంపైల్డ్ బైనరీ ఫైల్లను కూడా చేర్చాలి. దీనివల్ల మీ చిన్న స్క్రిప్ట్ 300MB ప్యాకేజీగా మారిపోతుంది.
మీకు మూడు ప్రధాన ఎంపికలు ఉన్నాయి:
- టార్గెట్ మెషీన్లో Python ఉండాలి. ఇది డెవలపర్లకు ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది కానీ సాధారణ వినియోగదారులకు ఇది సాధ్యం కాదు.
- ఇంటర్ప్రెటర్ను బండిల్ చేయడం. PyInstaller లేదా Nuitka వంటి టూల్స్ రన్టైమ్ను మీ యాప్లో ప్యాక్ చేస్తాయి. PyInstaller బాగా ప్రాచుర్యం పొందింది. Nuitka వేగాన్ని పెంచడానికి మీ కోడ్ను C కి మారుస్తుంది.
- Docker ఉపయోగించడం. ఇది మొత్తం ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ లేయర్ను చేర్చడం ద్వారా పూర్తి విశ్వసనీయతను అందిస్తుంది. ఇది సర్వర్లకు బాగా పనిచేస్తుంది కానీ పెద్ద ఫైల్లను సృష్టిస్తుంది.
PyApp వంటి కొత్త టూల్స్ మధ్యస్థ మార్గాన్ని అందిస్తాయి. ఇవి మీ కోసం సరైన Python వెర్షన్ను డౌన్లోడ్ చేయడానికి ఒక చిన్న లాంచర్ను ఉపయోగిస్తాయి.
ఎలా ఎంచుకోవాలి:
• సాంకేతిక బృందాల కోసం: వర్చువల్ ఎన్విరాన్మెంట్ మరియు requirements ఫైల్ను ఉపయోగించండి. • డెవలపర్లు కాని వారి కోసం: PyInstaller ఉపయోగించండి. ఇది అత్యంత పరీక్షించబడిన పద్ధతి. • సర్వర్లు మరియు డేటా పైప్లైన్ల కోసం: Docker ఉపయోగించండి. ఇక్కడ ఫైల్ పరిమాణం కంటే విశ్వసనీయత ముఖ్యం. • వేగం ముఖ్యమైన డెస్క్టాప్ యాప్ల కోసం: Nuitka ఉపయోగించండి.
దీనిని పరిష్కరించడానికి Python తన ప్రాథమిక స్వభావాన్ని మార్చుకోదు. ఈ భాష డైనమిక్గానే ఉంటుంది. ఈ అంతరాన్ని పూరించడానికి మనం మెరుగైన టూల్స్పై ఆధారపడాలి.
మూలం: https://dev.to/azadarjoe/why-standalone-python-apps-are-so-hard-to-build-3g31