Python チームでの開発時や公開の際、ライブラリの依存はどう処理するのが一般的なのでしょうか？

Question

数人の友人と一緒にスクレイピングとそのデータの処理などを行うスクリプトを作成しています。
Pythonで開発しているスクリプトでRequestsやSelenium,pandas,numpy,scipyなどのライブラリを使っています。

現在は各自それらのライブラリを自分の環境にインストールして、
同じような環境を構築して制作、利用を行っているのですが
仮にOSSとして公開を行う場合や、もっと大規模なチームで開発を行う場合などでは、
一般的にはこのようなライブラリの依存をどのように処理するものなのでしょうか？

Answer 1

いくつか方法はあると思いますが、恐らく最もシンプルで簡単な方法は...
まずvenvやvirtualenvといった機能を利用し、仮想環境を作成します。
仮想環境内で開発を行っていき、必要なライブラリ等をインストールしていきます。
必要なライブラリが揃ったり、現状はこれでいいや、と思ったら以下のコマンドを打ちます。

pip freeze > requirements.txt

すると、以下のようなrequirements.txtが作成されます。
これはpipで何のどんなバージョンをインストールしたかが表されています。

docutils==0.12
future==0.15.2
Kivy==1.9.1
Kivy-Garden==0.1.4
kivy.deps.glew==0.1.4
kivy.deps.gstreamer==0.1.5
kivy.deps.sdl2==0.1.12
pefile==2016.3.28
Pygments==2.1.3
PyInstaller==3.2
pypiwin32==219
requests==2.11.1

このrequirements.txtに対して、

pip install -r requirements.txt

と行うことで必要なライブラリが一式インストールされます。
例えばgithubなりbitbucketなり、そういったレポジトリにソースコードと一緒にrequirements.txtを置いておけば同様の環境を作成することは割と簡単です。