distribute、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，因为它们似乎是彼此的一个分支，旨在在大多数情况下兼容（但实际上不是全部）……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，我也很感谢一些有关移植到的指南，但这超出了问题的范围……）
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截至2017年1月，此问题的所有其他答案都至少已过期两年。当你遇到有关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“上次审阅”日期，因此你可以检查本手册的新近度，并且内容全面。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2017年1月Python封装格局的摘要：支持的工具：
- Distutils仍然是使用Python打包的标准工具。它包含在标准库中（Python 2和Python 3.0至3.6）。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。官方文档 | distutils“ Python软件包用户指南”部分
Setuptools是为克服Distutils的限制而开发的，它不包含在标准库中。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。它的陷阱之一是它猴子修补了distutilsPython包。它应该与配合良好pip。它可以看到常规版本。- scikit-build是一个改进的构建系统生成器，它内部使用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。如果存在ninja-build，则scikit-build可以比其他方法快三倍地编译大型项目。它应该与配合良好pip。它可以看到常规版本。
弃用/废弃的工具： -
Distribute是Setuptools的一个分支。它共享相同的名称空间，因此，如果你安装了Distribute，则import setuptools实际上将导入使用Distribute分发的软件包。分发已合并回Setuptools 0.7中，因此你不再需要使用分发。实际上，Pypi上的版本只是安装Setuptools的兼容层。
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Distutils2试图充分利用Distutils，Setuptools和Distribute，并成为Python标准库中包含的标准工具。想法是将Distutils2分发给旧的Python版本，并将Distutils2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，当前，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。
Alpha软件：
Distlib是一种工具，旨在实现以前工具功能的子集，但仅实现在公认的PEP中非常明确定义的功能。它是PyPA（Python打包机构）的工具之一，希望有朝一日最终将其包含在Python标准库中。它仍然被认为是alpha软件，因此最终用户要当心。
还有更多工具（例如Bento），但我不会提及它们，因为它们对于本答案过分模糊，利基，太早或尚未开发，否则它们不是直接的替代品。
建议：
因此，总而言之，在所有这些选项中，我建议你使用Setuptools，除非你的要求非常基础并且只需要Distutils。Setuptools与Virtualenv和Pip（我强烈推荐的工具）配合使用非常好。Virtualenv和Pip都可以被认为是官方的，因为它们是PyPA的一部分，并且Python 3已发布ensurepip（可帮助你pip在某些系统上安装）。
如果你正在寻找进入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？。
- scikit-build是一个改进的构建系统生成器，它内部使用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。如果存在ninja-build，则scikit-build可以比其他方法快三倍地编译大型项目。它应该与配合良好pip。它可以看到常规版本。
