新しい pip バックトラッキングランタイム問題の解決質問する

Question

Update (2021-04)

It seems author of the question was able to fix the issue (something with custom gitlab server) but I would like to extend this answer since it might be useful for others.

After reading and trying I ended up with pinning all my package versions to a specific one. This really should be the correct way. Although everything can still work without it, there might be cases where if you don't pin your dependencies, your package manager will silently install a new version (when it's released) with possible bugs or incompatibility (this happens to me with dask last this year).

There are several tools which might help you, I would recommend one of these approaches:

Easiest one with `pipreqs`

pipreqs is a library which generates pip requirements.txt file based on imports of any project
you can start by pip install pipreqs and runnning just pipreqs in your project root (or eventually with --force flag if your requirements already exists)
it will easily create requirements.txt with pinned versions based on imports in your project and versions taken from your environment
then you can at any time create new environment based on this requirements.txt

This is really simple tool (you even do not need to write your requirements.txt). It does not allow you to create something complex (might not be a good choice for bigger projects), last week I found one strange behavior (see this) but generally I'm happy with this tool as it usually works perfectly.

Using `pip-tools`

There are several other tools commonly used like pip-tools, Pipenv or Poetry. You can read more in Faster Docker builds with pipenv, poetry, or pip-tools or Python Application Dependency Management in 2018 (older but seems still valid to me). And it still seems to me that the best option (although it depends on your project/use case) is pip-tools.

You can (this is one option, see more in docs):

作成しますrequirements.in（と同じ形式ですがrequirements.txt、パッケージ依存関係を固定するかどうかはあなた次第です）
pip install pip-toolsそれを走らせることで使うことができますpip-compile requirements.in
これにより、すべてのバージョンが含まれた新しいrequirements.txtファイルが生成されますピン留め、それは明らかです、起源は何ですか
--generate-hashes（オプション）オプションで実行できます
そうすればpipreqs、いつでもこれに基づいて新しい環境を作成することができます。requirements.txt
pip-tools--upgrade最終要件をアップグレードするオプションを提供します
階層化された要件をサポートする（例：開発バージョンと本番バージョンを持つ）
統合されている事前コミット
pip-syncrequirements.txtに基づいて環境を更新するためのツールを提供します

これを使ってできることは他にもいくつかありますが、私はとの統合が本当に気に入っていますpre-commit。これにより、以前と同じ要件 (サフィックスのみ.in) を使用し、自動的に更新される事前コミットフックを追加できrequirements.txtます (そのため、手動で何かを実行するときに簡単に発生する可能性のある、生成されたと異なるローカル環境になることは決してありませんrequirements.txt)。

Answer 1

Update (2021-04)

It seems author of the question was able to fix the issue (something with custom gitlab server) but I would like to extend this answer since it might be useful for others.

After reading and trying I ended up with pinning all my package versions to a specific one. This really should be the correct way. Although everything can still work without it, there might be cases where if you don't pin your dependencies, your package manager will silently install a new version (when it's released) with possible bugs or incompatibility (this happens to me with dask last this year).

There are several tools which might help you, I would recommend one of these approaches:

Easiest one with `pipreqs`

pipreqs is a library which generates pip requirements.txt file based on imports of any project
you can start by pip install pipreqs and runnning just pipreqs in your project root (or eventually with --force flag if your requirements already exists)
it will easily create requirements.txt with pinned versions based on imports in your project and versions taken from your environment
then you can at any time create new environment based on this requirements.txt

This is really simple tool (you even do not need to write your requirements.txt). It does not allow you to create something complex (might not be a good choice for bigger projects), last week I found one strange behavior (see this) but generally I'm happy with this tool as it usually works perfectly.

Using `pip-tools`

There are several other tools commonly used like pip-tools, Pipenv or Poetry. You can read more in Faster Docker builds with pipenv, poetry, or pip-tools or Python Application Dependency Management in 2018 (older but seems still valid to me). And it still seems to me that the best option (although it depends on your project/use case) is pip-tools.

You can (this is one option, see more in docs):

作成しますrequirements.in（と同じ形式ですがrequirements.txt、パッケージ依存関係を固定するかどうかはあなた次第です）
pip install pip-toolsそれを走らせることで使うことができますpip-compile requirements.in
これにより、すべてのバージョンが含まれた新しいrequirements.txtファイルが生成されますピン留め、それは明らかです、起源は何ですか
--generate-hashes（オプション）オプションで実行できます
そうすればpipreqs、いつでもこれに基づいて新しい環境を作成することができます。requirements.txt
pip-tools--upgrade最終要件をアップグレードするオプションを提供します
階層化された要件をサポートする（例：開発バージョンと本番バージョンを持つ）
統合されている事前コミット
pip-syncrequirements.txtに基づいて環境を更新するためのツールを提供します

これを使ってできることは他にもいくつかありますが、私はとの統合が本当に気に入っていますpre-commit。これにより、以前と同じ要件 (サフィックスのみ.in) を使用し、自動的に更新される事前コミットフックを追加できrequirements.txtます (そのため、手動で何かを実行するときに簡単に発生する可能性のある、生成されたと異なるローカル環境になることは決してありませんrequirements.txt)。

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