我正在开发一个现有的 Python 3 代码库，它提供了setup.py因此代码作为 Python 库安装。我正在尝试安装这个内部库及其自己的依赖项（通常的数据科学库，例如pandas, pyodbc, sqlalchemy etc).
我希望有这个内部库来处理这些依赖项并假设如果安装了该库，则假定安装了所有传递依赖项。我也想要 Anaconda (conda) 包的版本而不是pip版本。
我从一个requirements.txt，但很快就进入了这个领域setup.py:
install_requires=[
"pyodbc>=4.0.27",
"sqlalchemy>=1.3.8",
"pandas>=0.25.1",
"requests>=2.22.0",
"assertpy>=0.14",
"cycler>=0.10.0",
]
但是，当我运行安装过程时：
- 要么与
python setup.py install --record installed_files.txt
- or with
pip install .
我看到有一些gcc/ C++ 编译正在进行，显示有关 Python 轮子的日志（我不完全理解 Python Egg 和 Python 轮子的含义，但据我所知，如果conda可用的话我应该去conda版本而不是 Eggs/wheels，因为这样我就不必关心 Python 代码下面的 C++ 代码）。
我真的更喜欢有conda将这些 C++ blob 安装在一些 Python 代码中作为库，例如pandas.
- 是否有可能拥有
conda驱动中描述的安装过程setup.py所以我不处理gcc?
- 我怎样才能确保其他Python代码依赖于这个内部库（通过安装
setup.py）正在使用其中定义的相同（传递）依赖项setup.py?
无论安装方法如何，我如何确保例如的依赖项pandas也安装了吗？有时我会看到numpy作为一个依赖项pandas运行时未安装setup.py，但我想避免手动执行此操作（例如，使用一些requirements.txt file).
