有一个这样的问题：现要用 setuptools 把一个项目打包成 whl 文件，然后 pip install 在 Windows/Linux 两种操作系统上，但是该项目中有一些依赖库只有 Windows 上才有（例如 pywinauto、pywingui、pywinrm），那么问题是，如何实现打包文件的可兼容性安装？
从打包的角度，这个问题的关键还是看 setup.py 和 requirements.txt 文件。
关于 Python 的包构建分发和 setup.py 的使用，这里有篇文章 写得很好，推荐阅读。另外关于 Python 依赖库的管理（requirements.txt），这篇文章 详细比较了 pip、pipreqs、pigar、pip-tools 和 pipdeptree 等工具，也推荐一读。
有一个比较笨的实现方法：维护两份 requirements.txt 文件，分别用来打包，然后分发给不同操作系统去使用。
但是这样会有麻烦：维护两份依赖文件和两种包文件，本身就挺费劲的，而在生成过程中，每次还得对它们改名以作区分（注意包名有一定的规范约束，乱改的话，pip 可能识别不出），维护成本就很高。
其实，维护软件包在不同操作系统的版本，并不少见。如果你曾留意过不同版本 Python 库文件的话，你会注意到很多库都会按不同操作系统而分发不同的版本。例如，下面是同一版本号的 Numpy 在不同操作系统上的分发版（pypi.org/simple/nump…）：
可以看出它根据 macos、linux 和 win 三类操作系统及其位数，分成了 5 个版本。维护这么多版本，肯定是一件麻烦事，但是出现了这样的结果，就意味着 Numpy 官方认为分发不同系统版本是利大于弊的，而且是有办法实现的。
回到我们的问题，是否有必要像 Numpy 那样设法打包成多个操作系统定制的包呢？
答案是否定的。主要的原因：
- Numpy 这么做是因为它是做科学计算的，为了提升效率，它把编译好的 C 拓展文件打包，从而不需要依赖环境上的 libxxx-devel 之类的库。如果你编译安装过 Python，应该有印象需要安装 zlib-devel、openssl-devel 和 libffi-devel 之类的系统依赖。但我们前面的问题比较简单，并不是有不同的编译依赖（系统级），而只是三方库依赖不同（项目级）。
- 另一个主要的原因，Numpy 打包出的不同系统版本，并非简简单单地用 setuptools 之类的 Python 库就能打包，而是要借助标准的镜像进行构建。例如，manylinux 版本的打包，参见 Github（github.com/pypa/manyli…），就需要使用官方提供的 Docker 镜像。对于我们的问题，显然不想做到这么麻烦。
简而言之，根据前面的分析，如果要实现操作系统兼容的打包，维护多份依赖文件、使用不同构建包的方法、维护多系统专用的包，方法可行，但并不是很适用。
如果没有新的办法，这不失为一种考虑，但是有没有别的办法了呢？
我曾被这个问题困扰过，但是没有深入去研究解决，直到无意中在loguru 这个用来记录日志的库的 setup.py 中看到：
再翻看大名鼎鼎的requests 库文件，发现还可以这样写：
两个示例都是写在 setup.py 文件中，其实如果我们用 requirements.txt 文件，也可以按这种格式写，然后再读取进来。
这种神奇的写法是怎么回事呢？
它的依据是 2015 年 11 月创建的 PEP-508（以及相关的但已被撤销或拒绝了的 PEP-390、PEP-426、PEP-459、PEP-496），该 PEP 的主要意图是增强 pip 等工具查找软件包的能力。
比较重要的部分就是跟我们的问题相关的，即对操作系统作区分的标识，相关的有：
有了这样的扩展支持，在打包依赖项时，就可以解决兼容性问题了。
例如 colorama 库，如果我们只在 win32 系统才需要依赖，那么在打包时就可以指定：“colorama>=0.3.4 ; sys_platform=='win32' ”；如果不需要限定 win32 系统，而是在 windows 环境都安装，那么可以写成“colorama>=0.3.4 ; platform_system=='Windows' ”。
