问题：发行版，distutils，setuptools和distutils2之间的区别？
情况
我正在尝试将开放源代码库移植到Python3。（SymPy，如果有人想知道的话。）
因此，2to3在为Python 3构建时，我需要自动运行。为此，我需要使用distribute。因此，我需要移植当前的系统（根据doctest）是distutils。
问题
不幸的是，我不知道什么是这些模块-之间的区别distutils，distribute，setuptools。该文档最好是粗略的，因为它们似乎都是彼此的分支，旨在在大多数情况下兼容（但实际上并非全部）……等等。
问题
有人可以解释差异吗？我应该用什么？什么是最现代的解决方案？（Distribute顺便说一句，我也很感谢有关向移植的一些指南，但这超出了问题的范围……）
回答 0
截至2020年3月，该问题的大多数其他答案已经过时了几年。当您遇到有关Python包装问题的建议时，请记住查看发布日期，并且不要相信过时的信息。
《Python包装用户指南》值得一读。每个页面上都显示有“最后更新”日期，因此您可以检查手册的最新性，并且内容非常全面。它托管在Python Software Foundation的python.org的子域中，这本身就增加了可信度。“ 项目摘要”页面在这里尤其重要。
工具摘要：
以下是Python封装环境的摘要：
支持的工具：
仍然是Python打包的标准工具。它包含在标准库（Python 2和Python 3）中。它对于简单的Python发行版很有用，但缺少功能。它介绍了 distutils可以在setup.py脚本中导入的Python包。旨在克服Distutils的局限性，并且未包含在标准库中。它引入了一个名为的命令行实用程序 easy_install。它还介绍了setuptools可以在setup.py脚本中导入的pkg_resourcesPython包，以及可以在代码中导入的Python包，以查找随发行版一起安装的数据文件。它的陷阱之一是它Monkey修补了distutilsPython包。它应该与配合良好pip。它会看到常规版本。是改进的构建系统生成器，在内部使用CMake来构建编译的Python扩展。由于scikit-build不是基于distutils的，因此它实际上没有任何限制。当存在ninja-build时，scikit-build的大型项目编译速度比其他项目快三倍。它应该与配合良好 pip。是一个库，提供了诸如 pip。也是一个库，提供了高级工具（例如 pip和）使用的功能setuptools
弃用/废弃的工具：
是的叉子 setuptools。它共享相同的命名空间，因此，如果您安装了Distribute，则import setuptools实际上将导入使用Distribute分发的软件包。Distribute被合并回Setuptools 0.7中，因此您不再需要使用Distribute。实际上，Pypi上的版本只是安装Setuptools的兼容层。就是把最好的尝试 distutils，setuptools并distribute成为列入Python的标准库中的标准工具。想法是distutils2将其分发给旧的Python版本，distutils2并将其重命名packaging为Python 3.3，并将其包含在其标准库中。这些计划没有按计划进行，但是目前distutils2是一个废弃的项目。最新版本于2012年3月发布，其Pypi主页最终已更新以反映其死亡。
其他：
如果您有兴趣，还有其他工具，请阅读《 Python打包用户指南》中的“ 项目摘要 ”。我就不一一列举，不重复该网页，并随时回答匹配的问题，这是只有约distribute，distutils，setuptools和distutils2。
建议：
如果这一切对您来说都是新手，并且您不知道从哪里开始，那么pip和virtualenv一起很好地结合使用。
如果你正在寻找到virtualenv，你可能有兴趣在这样一个问题：是什么区别venv，pyvenv，pyenv，virtualenv，virtualenvwrapper，等？。（是的，我知道，我和你一起吟。）
回答 1
我是distutils维护者和distutils2 / packaging贡献者。我在ConFoo 2011上谈论了Python封装，如今，我正在编写它的扩展版本。它尚未发布，因此以下是一些有助于定义内容的摘录。
Distutils是用于包装的标准工具。它可以满足简单的需求，但功能有限，扩展范围也不小。
Setuptools是一个旨在填补缺少的distutils功能并探索新方向的项目。在某些子社区中，这是事实上的标准。它使用了Python核心开发人员不喜欢的Monkey补丁和魔术。
Distribute是Setuptools的一个分支，由开发人员启动，觉得它的开发速度太慢并且无法对其进行开发。当distutils2由同一组启动时，其开发速度大大减慢。2013年8月更新：分发重新合并到setuptools中并停止使用。
Distutils2是一个新的distutils库，它是distutils代码库的一个分支，从安装工具（其中一些已在PEP中进行了详细讨论）中汲取了好主意，并且是受pip启发的基本安装程序。
用来导入Distutils2的实际名称Distutils2并未发布Python 3.3版本，因此被搁置了。packaging在Python 3.3+标准库中，或者distutils2在2.4+和3.1-3.2中。（将很快提供一个反向端口。）
更多信息：
我希望很快完成我的指南，它将包含有关每个图书馆的优缺点的更多信息以及过渡指南。
回答 2
注意：已弃用答案，现在分发已过时。自Python打包机构成立以来，该答案不再有效，并且已经做了很多工作来清理此问题。
是的，您知道了。：-o我认为目前首选的软件包是Distribute，它是setuptools的一个分支，是distutils（原始打包系统）的扩展。Setuptools并未得到维护，因此已被分叉并重命名，但是在安装时，它使用setuptools的软件包名称！我认为大多数Python开发人员现在都使用Distribute，并且可以肯定地说我确实这样做。
回答 3
我意识到我已经回答了您的第二个问题，但没有解决您原始问题中的毫无疑问的假设：
我正在尝试将开放源代码库（SymPy，如果有人想知道）移植到Python3。为此，在构建Python 3时，我需要自动运行2to3。
你可能不是需要。其他策略请参见http://docs.python.org/dev/howto/pyporting
为此，我需要使用分配，
您可能 :) distutils以不同的分发方式支持代码（不是docstrings）的构建时2to3转换：http : //docs.python.org/dev/howto/pyporting#during-installation
回答 4
2014年底更新了这个问题，幸运的是，Continuum的“ conda ”软件包管理器已大大消除了Python的包装混乱。
特别是，conda可以快速创建conda“ 环境 ”。您可以使用不同版本的Python配置您的环境。例如：
conda create -n py34 python=3.4 anaconda
conda create -n py26 python=2.6 anaconda
将使用不同版本的Python创建两个（“ py34”或“ py26”）Python环境。
之后，您可以使用以下特定版本的Python调用环境：
source activate <env name>
在必须处理不同版本的Python的情况下，此功能似乎特别有用。
而且，conda具有以下功能：
- 不可知的Python
- 跨平台
- 无需管理员权限
- 智能依赖性管理（通过SAT求解器）
- 很好地处理了您可能必须链接的C，Fortran和系统级库
如果您身处科学计算领域，那么最后一点尤其重要。
