使用Conda Pack打包Python独立运行时环境
版本说明：
python=2.7
Conda 的Pack工具，可以说是让我发现了新大陆。之前有个项目使用它解决了一个棘手的问题，一直没有整理相关笔记，时间长了容易淡忘，恰好有同事问我如何实现的，这里就重新整理一下。
1 棘手问题描述
简单描述一下项目中遇到的这个棘手问题：
这个项目是一个Python2.7开发的Flask服务，它里面有不少依赖需要使用pip安装，并且在网络不好的情况下容易下载失败。要求是能够让用户能够快速部署，几乎不做复杂的操作，就能够运行我们的项目，甚至是目标主机没有联网的情况下，都能够直接运行。另外是，不考虑目标主机的Linux操作系统，不管是Ubuntu还是CentOS只要是Linux，就能够保证正常运行。另外，目前大多数系统都安装了Python3的环境，我们使用的Python2环境不能够影响到已有的环境。
当时想到了一些解决方法：
- 编写部署脚本，自动安装依赖。这个方法虽然能能够进行快速部署，但是安装依赖，需要考虑网络，不符合需求。
- 使用Pyinstaller等一些工具，可以打包成可执行文件。当时觉得这个方法可行，符合需求，但是由于我们这个Flask服务，里面依赖比较多，而且比较庞大。导致使用PyInstaller打包的时候，出现各种问题，经过几天的尝试，最终我还是放弃了，因为总是出现一些莫名其妙的问题，网上一些教程都是Hello World级别的，无法参考。也可能是个人能力问题，不过我还是放弃了。
2 使用Conda Pack解决问题
下面来讲一下，如何使用Conda Pack解决问题。思路相对来说比较简单，而且是容错率较高，不会出现莫名其妙的问题。思路是这样的：
- 首先使用Conda创建一个Python虚拟环境
- 激活创建的虚拟环境
- 在虚拟环境中安装项目运行时的依赖
- 使用Pack打包运行环境
- 将运行环境与项目源码一块发布
Pack打包的运行环境与项目源码一块拷贝的目标主机，解压后，激活运行环境，就可以直接运行项目了。
3 Conda Pack使用
从0到1讲一下如何使用Conda Pack打包一个Flask项目运行环境。
3.1 准备环境
准备一台centos机器，配置随意，可以访问互联网。
3.1.1 安装miniconda
Miniconda是conda的免费最小安装程序。它是Anaconda的小型引导程序版本，仅包含conda，Python，它们依赖的软件包以及少量其他有用的软件包，包括pip，zlib和其他一些软件包。官网地址：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
找到对应版本，进行下载。这里选择的是Linux的Python2.7的版本。
curl -k -o Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh执行下载的脚本进行安装
sh Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh根据提示按回车和输入yes即可。
安装完成后重启或者source ~/.bashrc，重新加载环境变量。查看conda版本
(base) [root@172 ~]# conda -V
conda 4.8.33.1.2 使用conda创建Python环境
使用conda命令创建一个名字为2.7版本号为2.7的python环境。
conda create -n 2.7 python=2.7激活环境
conda activate 2.7这时查看python版本号：
(2.7) [root@localhost ~]# python -V
Python 2.7.18 :: Anaconda, Inc3.2 创建一个简单的Flask项目
这里就不从头开始创建项目了，我把已经创建好的项目，发布到Git上了，直接克隆下来即可。git地址：https://github.com/shirukai/flask-with-runtime-env.git
git clone https://github.com/shirukai/flask-with-runtime-env.git进入项目
cd flask-with-runtime-env安装项目依赖
pip install --no-cache-dir -r requirements.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com测试启动项目
python application/main.py
3.3 打包运行环境
这里就要用到主角了：Conda Pack。官网地址：https://conda.github.io/conda-pack/。
官网文档安装Conda Pack的方法有三种，conda安装、pip包安装、pip源码安装。这里使用conda命令安装：
conda install -c conda-forge conda-pack使用起来，也相对简单
# 该命令会将指定的名为my_env_name运行环境打包成my_env_name.tar.gz
conda pack -n my_env_name我们也可以通过-o参数指定打包之后的名称
conda pack -n my_env_name -o out_name.tar.gz将我们上面的2.7的环境打包
conda pack -n 2.7 -o 2.7.tar.gz会在当前目录生成2.7.tar.gz。
创建一个名为2.7的目录
mkdir 2.7将2.7.tar.gz解压到2.7目录下
tar -zxvf 2.7.tar.gz -C 2.7执行如下命令激活环境
source 2.7/bin/activate查看版本号
(2.7) [root@localhost flask-with-runtime-env]# python -V
Python 2.7.18 :: Anaconda, Inc.将解压后的2.7文件夹重新打包成2.7.tar.bz2，用于我们flask程序的运行环境
tar -zcvf 2.7.tar.bz2 2.7/移动到我们项目的env目录下
mv 2.7.tar.bz2 resources/env/3.4 打包项目并测试
将运行环境放到env下之后，我们可以直接执行build.sh进行打包。
sh build.sh
执行完成后，查看target目录：
[root@localhost flask-with-runtime-env]# ls target/
flask-with-runtime-1.0.0.tar.gz这个压缩包就是我们最终打包的程序，它里面带有独立的运行环境。只需要将它复制到要部署的机器上，解压，然后执行install脚本即可。
将压缩包复制到/opt/目录下
cp target/flask-with-runtime-1.0.0.tar.gz /opt/去/opt目录下解压
[root@localhost flask-with-runtime-env]# cd /opt/
[root@localhost opt]# tar -zxvf flask-with-runtime-1.0.0.tar.gz
flask-with-runtime-1.0.0/
flask-with-runtime-1.0.0/application/
flask-with-runtime-1.0.0/application/main.pyc
flask-with-runtime-1.0.0/bin/
flask-with-runtime-1.0.0/bin/start
flask-with-runtime-1.0.0/bin/stop
flask-with-runtime-1.0.0/env/
flask-with-runtime-1.0.0/env/2.7.tar.bz2
flask-with-runtime-1.0.0/scripts/
flask-with-runtime-1.0.0/scripts/flask.service.template
flask-with-runtime-1.0.0/scripts/install.sh进入flask-with-runtime-1.0.0目录，执行安装脚本
cd flask-with-runtime-1.0.0
[root@localhost flask-with-runtime-1.0.0]# sh scripts/install.sh
Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/flask-application.service to /usr/lib/systemd/system/flask-application.service.
Installed successfully.
Please run command 'systemctl status flask-application' for more information about service.查看运行状态
systemctl status flask-application
访问目标主机:5000
