Un flujo clásico de manejo de paquetes y de entorno de desarrollo virtual en Python, es la utilización de pip en combinación con virtualenv, para manejar paquetes y administrar entornos de desarrollo virtuales respectivamente, para tener la ventaja de replicar el proyecto en otro sistema, o de desarrollar distintos proyectos sin conflictos de librerías.

Un ejemplo de flujo de trabajo de estas herramientas seria:

virtualenv -p python3 entorno-virtual
source entorno-virtual/bin/activate
pip install django==1.11
pip freeze > requirements.txt

En el primer comando crea un entorno de desarrollo con una versión por defecto de python3 y le damos un nombre al entorno: "entorno-virtual", seguimos con el siguiente comando para activar el entorno virtual, y estar aislado del sistema, procedemos a instalar django específicamente la versión 1.11. Una vez que termina dicha instalación procedemos a plasmar el nuevo paquete en el archivo requirements.txt.

Django==1.11
pytz==2018.3  # dependencia de instalación automática de django.

Es un proceso simple, pero se puede volver algo tedioso de mantener manualmente, el archivo requirements.txt no se actualiza solo, teniendo que ejecutar pip freeze > requirements.txt cada vez que instalamos una biblioteca nueva y no especifica la versión especifica de Python que se utiliza.

En distintos estados de desarrollos o fases, pueden que utilicemos bibliotecas que no sean necesarias en un sistema de producción pero si en un sistema desarrollo. Por ejemplo, necesitamos instalar el paquete pytest, para hacer test de desarrollo de una aplicación que desarrollada con django, obviamente no necesitamos dicha biblioteca en nuestro servidor de producción.

Lo más simple que se hace es tener de dos a tres archivos con los requerimientos específicos y llevar la administración de estos archivos de manera manual.

Ejemplo básico: producción.txt:

Django==1.11
pytz==2018.3

y desarrollo.txt:

pluggy==0.6.0
py==1.5.2
pytest==3.4.1
six==1.11.0

El ejemplo anterior no es un estándar, los desarrolladores de Python administran sus listas de paquetes como más les guste o le parezca correcto.

Un tema que no es menor, en ningún lado queda documentado que versión de Python es la que se debe de usar para replicar el proyecto, esto igual queda en manos del desarrollador.

En resumen de esta tediosa historia, es que hay que tener una filosofía de administración de dependencias, hay que documentar en alguna parte que con que versión funciona el proyecto. Las dependencias de las librerías pueden romperse por alguna incompatibilidad difícil de encontrar entre la librería principal y versiones de Python, haciendo un poco más difícil la administración y replicación del proyecto, sin mencionar la carga de "variables de entorno (.env)" se deben de hacer manual.

Pipenv: Python Development Workflow for Humans

Pipenv es la herramienta, que administra este flujo de trabajo de manera eficaz, utilizando pip como administrador de paquetes, virtualenv como creador de entorno virtual y pyenv como administrador de versiones de python. Generando automáticamente dos archivos, Pipfile y Pipfile.lock, encargados de documentar automáticamente el entorno de desarrollo.

La instalación de pipenv la podemos de realizar con pip, la única dependencia que no se cumple es pyenv que tendrán que realizar una instalación manual. (pipenv no es compatible con Windows.)

pip3 install pipenv

Veamos como seria un flujo de trabajo con pipenv.

Primero creamos un directorio en donde estará el código del proyecto e ingresamos:

mkdir website
cd website

luego procedemos a ejecutar:

pipenv install django

Con el comando anterior se crean los archivos automáticamente de Pipfile y Pipfile.lock, un entorno virtual y obviamente se instala el paquete Django.

Veamos el archivo Pipfile:

[[source]]
url = "https://pypi.python.org/simple"
verify_ssl = true
name = "pypi"
[packages]
django = "*"
[dev-packages]

[requires]
python_version = "3.6"

En resumen, la sección de "source" contiene la información del repositorio de los paquetes, "packages" contiene los nombre de los paquetes instalado, "dev-packages" contiene los nombres de los paquetes necesarios en desarrollo, y por ultimo “requires” la versión de Python a usar.

Para instalar y agregar un paquete en dev-packages.

pipenv install --dev pytest

En Pipfile.lock, contiene la información detallada sobre la biblioteca, dependencias de la mismas, y versión de Python usada.

Para inicializar y salir del entorno de desarrollo:

# activara el entorno
pipenv shell

# saldrá del entorno de la manera correcta.
exit

Para desinstalar paquetes, borrara el paquete del entorno y lo eliminara de Pipfile.

pipenv uninstall django

Para replicar el entorno virtual en otra máquina basta con ingresar al directorio y ejecutar pipenv install ejmplo:

cd website

# Instalacion de los paquetes del proyecto en producción,
# sin los de desarrollo
pipenv install

# Instalación de paquetes de desarrollo
pipenv install --dev

Al encontrar los archivos Pipfile y Pipfile.lock replicará los paquetes instalados, y creara un ambiente virtual y en el caso se usar una versión en especifico de python la instalara automáticamente con pyenv(debe de estar instalado).

El flujo de trabajo se automatiza, y se especifican los requerimientos necesarios para llevar a cabo una buena replicación del entorno virtual en otros sistemas.

pipenv tiene muchas mas características, como la carga automática del archivo .env, y pipenv check que verifica que se cumplan los requisitos del PEP 508, etc.

Puedes leer más en la Documentación oficial.