Python je jedan od najpopularnijih programskih jezika na svetu, koriste ga milioni programera za sve, od razvoja web aplikacija, do analize podataka. Tvorac ovog programskog jezika je Gvido Van Rosum, Holanđanin, koji je posle dugoročnog rada na jeziku, konačno 1991. godine, objavio prvu verziju Python 0.9.0. Trenutno aktuelna verzija, koja uključuje korisničku podršku, je verzija 3.12, ali treba napomenuti da u oktobru ove godine očekujemo da svetlost dana ugleda i verzija 3.13.
Opstati 35 godina na veoma zahtevnom i turbulentnom tržištu, nije mala stvar i samo po sebi zaslužuje aplauz, međutim, uprkos svojoj popularnosti, Python se suočava sa ozbiljnim problemima u vezi sa upravljanjem paketima i razvojnim okruženjima. Iako su mnogi programski jezici razvili standardizovane alate za upravljanje verzijama, rešavanje zavisnosti i postavljanje razvojnih okruženja, Python se i dalje suočava sa fragmentiranim ekosistemom za ove zadatke.
U drugim jezicima, kao što su C#, JavaScript ili Rust, postoje moćni alati poput NuGet-a, npm-a i Cargo-a, koji jednostavno i efikasno rešavaju zavisnosti i upravljaju okruženjima. Konkretno, Cargo u Rust-u omogućava korisnicima da jednostavno upravljaju zavisnostima, verzijama paketa i razvojnim okruženjima kroz jedan konfiguracioni fajl! Nasuprot tome, Python i dalje koristi više alata koji često ne sarađuju najbolje i stvaraju dodatnu kompleksnost. Ovo dovodi do toga da čak i iskusni programeri mogu lako da se zbune ili naprave greške u postavljanju svojih Python projekata.
Koji su nam alati za upravljanje Python paketima na raspolaganju? Najstariji i najpoznatiji alat za upravljanje Python paketima je pip, dok je venv alat za kreiranje virtuelnih okruženja. Međutim, pip je dugo imao problema sa rešavanjem zavisnosti i često nije uklanjao podzavisnosti kada se uklanja neki paket, ostavljajući nepotrebne fajlove i zavisnosti u sistemu. Da bi se prevazišao ovaj problem, programeri su morali da koriste dodatne alate, poput pip-autoremove.
Jedan od značajnih problema sa Python-ovim ekosistemom je i nedostatak standardizacije u upravljanju različitim verzijama Python-a u virtuelnim okruženjima. Alat pyenv omogućava prebacivanje između različitih verzija Python-a, ali se često zloupotrebljava, što može dovesti do problema sa reprodukovanjem projekata.
Kako bi se olakšalo upravljanje zavisnostima i projektima, uvedena je PEP-621 preporuka, koja predlaže konsolidaciju konfiguracija u jednom fajlu pod nazivom pyproject.toml, sličnom fajlu Cargo.toml u Rust-u. Ovaj standard je doveo do razvoja novih alata kao što su Poetry, PDM, Flit, i Hatch, koji pokušavaju da objedine različite aspekte upravljanja projektima u jednom alatu.
Poetry je trenutno jedan od najpopularnijih alata koji blisko prati principe uvedene PEP-621 standardom. On pokušava da reši ceo graf zavisnosti pre nego što instalira pakete, što može značajno poboljšati reproduktivnost projekata. Međutim, ovaj proces može biti veoma spor, naročito za veće projekte sa složenim zavisnostima.
S druge strane, alat Conda pruža rešenje za upravljanje, ne samo Python paketima, već i zavisnostima koje nisu povezane sa Python-om. To ga čini veoma korisnim za naučnike i istraživače koji se često bave različitim vrstama podataka.
Šta možemo da očekujemo u budućnosti na ovu temu? Jedan od najperspektivnijih novih alata u Python ekosistemu je uv, alat razvijen u programskom jeziku Rust, koji obećava da će biti značajno brži i efikasniji od trenutnih alata. Ako se pokaže uspešnim, uv bi mogao postati standardni alat za upravljanje Python paketima, rešavajući mnoge trenutne probleme sa sporim rešavanjem zavisnosti i složenim postavljanjem okruženja.
Iako Python nudi neverovatne mogućnosti, ekosistem za upravljanje paketima i okruženjima još uvek traži rešenje koje će doneti jednostavnost i efikasnost kakvu nude drugi programski jezici. Dok ne dođemo do tog rešenja, programeri će i dalje morati da biraju između različitih alata u zavisnosti od svojih specifičnih potreba i zahteva projekata.