Программа на Python состоит из нескольких файлов, в которых содер- жится исходный код. Каждый такой файл это модуль, группирующий код и дан

Глава 6. Модули
256
Впоследствии, для того чтобы сделать эти изменения постоянными, используйте 
SCCS для обратного слияния изменений исходного кода и требований из ветви.
По желанию можно создавать виртуальные окружения на основе отладочных 
сборок Python, что предоставит вам доступ к обильной инструментальной инфор-
мации о производительности вашего кода на Python (и, разумеется, интерпретатора).
Сама разработка собственных виртуальных окружений требует контроля изме-
нений, и простота их создания способствует этому. Предположим, вы недавно вы-
пустили версию 4.3 модуля и хотите протестировать его код с новыми версиями двух 
его зависимостей. Обладая достаточными навыками, вы могли бы заставить pip за-
менить имеющиеся зависимости в вашем существующем виртуальном окружении.
Однако гораздо легче разветвить проект, обновить требования и создать со-
вершенно новое виртуальное окружение на основе обновленных требований. Вы 
по-прежнему имеете нетронутое исходное виртуальное окружение и можете пере-
ключаться между окружениями для исследования специфических аспектов любых 
аспектов миграции, которые могут возникать. Как только вы адаптируете код таким 
образом, чтобы все тесты проходили с обновленными зависимостями, вы фиксиру-
ете изменения своего кода и требований и выполняете слияние в версию 4.4, что-
бы завершить обновление, известив своих коллег о том, что теперь ваш код готов 
для работы с обновленными версиями зависимостей.
Виртуальные окружения не решают всех проблем, возникающих перед програм-
мистом на языке Python. Всегда можно создать более сложные или более общие 
инструменты. Но, слава Богу, виртуальные окружения работают, и мы должны как 
можно полнее использовать все предлагаемые ими преимущества.
Python in a Nutshell.indb 256
19.09.2018 19:03:29