我现在有这样一个场景，内网不能连接互联网，需要部署一套基于 selenium 的自动化系统，不能用 pip 从网上下包，也不允许用 docker 做镜像导入，只能用安装包一个个安装部署，最多自己写写脚本自动安装。
我可以在外网弄一个虚拟机，安装一模一样的操作系统，试验部署直至整个系统稳定运行，然后把所有依赖打包至内网，然后手动或者用脚本重复整个过程。
这个部署过程还得分别在 Debian 9 和 Windows 7 上面部署两套，我准备弄 Debian 9 和 Win 7 两套虚拟机分别做，都只能单机条件下，而且不能自己内网弄个服务器建一个本地美国服务器源存放所有包，有什么比较好的解决方案。最好是能自动化脚本，机器数量还比较多。
目前看了一下，本地包管理的话使用 pip 和 pyinstaller，Python 环境管理有 pyenv，pipenv 还是 virtualenv，已知的问题是 pyenv 必须使用 pyenv 管理的 python 版本，其他还有什么坑？麻烦各位支个招，有踩坑过的也来分享一下。
使用 conda pack 打包 用 miniconda 作为虚拟环境
恰好我也有这样的需求。推荐使用 pdm 解决。
conda 或者 poetry 吧
PDM 可以把依赖装到__pypackages__里，直接打包带走，在目标机器上只要 PYTHONPATH=path/to/__pypackages__/3.8/lib 即可
可以参考 https://pdm.fming.dev/usage/advanced/zipapp 或者 shiv 这种
补充楼上，这是我添加的两个环境变量。
```dockerfile
..................
ENV PATH="/app/__pypackages__/3.9/bin:$PATH"
ENV PYTHONPATH="/app/__pypackages__/3.9/lib:$PYTHONPATH"
WORKDIR /app
.........................
```
pyenv 管理版本
poetry 管理依赖
Win 7 系统下面没办法用 Docker 吧
如果你习惯命令行界面
pipenv，反正自带的那个就行
如果习惯 GUI，那不清楚了
conda 太爽了。。。
poetry or pyflow
zip 打包 conda 环境,但是有些包必须要用 pip 重装一遍,只好附带 whl 了
不是让用 Docker，是提供借鉴，这里 build 和 run 两个 stage 刚好对应你外网和内网的机器
用 virtualenv, 把依赖下在 venv 目录里整个复制过去就行. 是不允许用 docker 还是不允许拉 docker 镜像, 如果是后者可以把 docker 镜像导出为压缩包再去内网安装, win7 能用 docker, 有个工具叫 DockerToolBox, 如果是 win10 能用 Hyper-V 就更方便了, Docker Desktop 了解一下
一直在用 miniconda
miniconda +1
poetry
回归 virtualenv，方便生产纯净的依赖文件
python 不是自带个虚拟环境吗？ python -m venv .venv 这个和上面的有啥差别吗？
还是觉得 miniconda 的逻辑最清晰
顺便问下，用 conda pack 打包的东西包括 py 的基础环境么。
如果是 centos7 下大打包的 py3.6， 在 centos 8 中 使用，是否会有问题。
我一般用 virtualenv+pyenv
anaconda
最近同样部署 chrome 自动化工具, 用的自己写的 zipapps, 如果不嫌麻烦可以继续看, 我这边是 Jenkins 打包机 Linux 打包以后在 Hadoop 那边直接执行的
看你情景必须把依赖和源代码打包起来一起发布, 可以尝试一下. 有几个前提:
1. Python3.7+
2. Windows 打包的只能 Windows 用, Linux 打包的只能 Linux 用, 有些库不是跨平台的要编译, 打包机 Python 版本也得和运行环境一致, 类似 selectolax 或者 psutil 这样有 .so 的就没法同时给 3.7 3.8 一起用
3. 执行的时候估计会解压出一个文件夹在旁边
步骤:
1. 打包机上安装 python3.7 -m pip install zipapps -U --user
2. python3.7 -m zipapps -c -a path_to_your_package -m package_name.__main__:main -o app.pyz -u="*" -r requirement.txt
3. 客户端那边运行 python3.7 app.pyz
打包以后文件挺大的, 毕竟带了所有依赖, 如果想依赖和代码分开打包也可以, 也可以不指定 entry_point (也就是那个-m 参数), 打包后当虚拟环境使
你是 PDM 作者？哈哈，厉害。
另外，PDM 依赖 python 3.7 以上，我刚好有个包最高只能用到 3.6，可以先装 Python 3.7，然后 PDM，再用版本管理工具弄个 Python 3.6，再用 PDM 弄我的项目么？思路是 PDM 泡在 3.7 上，我自己的跑在 3.6 上。
然后给你文档挑个书写错误：Use PDM in Continuous Integration这一部分里面，Here is an example worflow of GitHub 应该是 workflow
https://github.com/pdm-project/pdm
可以，PDM 就是这样工作的