我正在尝试将开源库移植到 Python 3。（SymPy，如果有人想知道的话。）
因此，在为 Python 3 构建时，我需要2to3自动运行。为此，我需要使用distribute. 因此，我需要移植当前系统，（根据 doctest）是distutils.
不幸的是，我不确定这些模块之间有什么区别——<code>distutils, distribute, setuptools. 文档最好是粗略的，因为它们似乎都是彼此的一个分支，旨在在大多数情况下兼容（但实际上，并非全部）......等等，等等。
有人可以解释这些差异吗？我应该用什么？什么是最现代的解决方案？（顺便说一句，我也很欣赏一些关于移植到Distribute的指南，但这有点超出了问题的范围......）
截至 2020 年 3 月，这个问题的大多数其他答案都已经过时了好几年。当您遇到有关 Python 打包问题的建议时，请记住查看发布日期，不要相信过时的信息。
Python 打包用户指南值得一读。每个页面都有显示的“最后更新”日期，因此您可以查看手册的新近度，并且非常全面。它托管在 Python 软件基金会的 python.org 子域上的事实只是增加了对它的信任。项目摘要页面在这里特别重要。
以下是 Python 打包环境的总结：
distutils仍然是 Python 中打包的标准工具。它包含在标准库（Python 2 和 Python 3）中。它对于简单的 Python 发行版很有用，但缺少功能。它介绍了distutils可以在您的setup.py脚本中导入的 Python 包。
setuptools是为了克服 Distutils 的限制而开发的，并且不包含在标准库中。它引入了一个名为easy_install. 它还介绍了setuptools可以在您的setup.py脚本中导入的pkg_resourcesPython 包，以及可以在您的代码中导入以定位随发行版安装的数据文件的 Python 包。它的问题之一是它对distutilsPython 包进行了猴子补丁。它应该与pip. 它看到定期发布。
scikit-build是一个改进的构建系统生成器，它在内部使用 CMake 来构建已编译的 Python 扩展。因为 scikit-build 不是基于 distutils，所以它实际上没有任何限制。当 ninja-build 存在时，scikit-build 编译大型项目的速度比替代方案快三倍。它应该与pip.
distlib是一个提供更高级别工具（如pip.
packaging也是一个库，提供更高级别工具使用的功能，例如pip和setuptools
distribute是一个叉子setuptools。它共享相同的命名空间，因此如果您安装了 Distribute，import setuptools实际上会导入使用 Distribute 分发的包。Distribute 已合并回 Setuptools 0.7，因此您不再需要使用 Distribute。实际上，Pypi 上的版本只是安装了 Setuptools 的兼容层。
distutils2是一次尝试充分利用distutils，setuptools并distribute成为 Python 标准库中包含的标准工具。这个想法是distutils2为旧的 Python 版本分发，然后distutils2将其重命名packaging为 Python 3.3，将其包含在其标准库中。然而，这些计划并没有按预期进行，目前distutils2是一个废弃的项目。最新版本是在 2012 年 3 月，它的 Pypi 主页终于更新以反映它的死亡。
还有其他工具，如果您有兴趣，请阅读Python 打包用户指南中的项目摘要。我不会将它们全部列出，也不会重复该页面，并保持答案与问题相匹配，该问题只是关于distribute,distutils和.setuptoolsdistutils2
如果所有这些对您来说都是新的，并且您不知道从哪里开始，我建议您学习setuptools，以及pip和virtualenv，它们可以很好地协同工作。
如果您正在研究virtualenv，您可能会对这个问题感兴趣：, , , ,等之间有什么区别？venvpyvenvpyenvvirtualenvvirtualenvwrapper. （是的，我知道，我和你一起呻吟。）
我是 distutils 维护者和 distutils2/packaging 贡献者。我在 ConFoo 2011 上做了一个关于 Python 打包的演讲，这些天我正在编写它的扩展版本。它还没有发布，所以这里有一些可以帮助定义事物的摘录。
Distutils是用于打包的标准工具。它适用于简单的需求，但它是有限的，而且扩展起来并不简单。
Setuptools是一个出于填补 distutils 缺失功能和探索新方向的愿望而诞生的项目。在某些子社区中，这是事实上的标准。它使用了 Python 核心开发人员不喜欢的猴子补丁和魔法。
Distribute是 Setuptools 的一个分支，由开发人员开始，他们觉得它的开发速度太慢并且无法发展它。当 distutils2 由同一组启动时，它的开发速度大大减慢。2013 年 8 月更新：distribute 被合并回 setuptools 并停止。
Distutils2是一个新的 distutils 库，作为 distutils 代码库的一个分支开始，它的好想法来自设置工具（其中一些在 PEP 中进行了全面讨论），以及受 pip 启发的基本安装程序。 您用于导入 Distutils2 的实际名称 Distutils2 没有发布 Python 3.3 版本，因此被搁置了。packaging在 Python 3.3+ 标准库中，或者distutils2在 2.4+ 和 3.1–3.2 中。（很快就会有一个反向移植。）
更多信息：
我希望尽快完成我的指南，它将包含有关每个图书馆的强项和弱点的更多信息以及过渡指南。
注意：不推荐使用答案，现在分发已过时。自 Python Packaging Authority 成立以来，这个答案不再有效，并且已经做了很多清理工作。
是的，你明白了。:-o 我认为此时首选的包是Distribute，它是 setuptools 的一个分支，它是 distutils （原始打包系统）的扩展。Setuptools 没有得到维护，因此被分叉并重命名，但是在安装时它使用 setuptools 的包名！我认为大多数 Python 开发人员现在都使用 Distribute，而且我可以肯定地说我会使用。
我意识到我已经回答了您的第二个问题，但没有解决您原始问题中毫无疑问的假设：
我正在尝试将一个开源库（SymPy，如果有人想知道的话）移植到 Python 3。为此，我需要在为 Python 3 构建时自动运行 2to3。
你可能，不需要。http://docs.python.org/dev/howto/pyporting中描述了其他策略
为此，我需要使用分发，
你可以:) distutils 支持代码（不是文档字符串）的构建时 2to3 转换，以不同的方式分发：http ://docs.python.org/dev/howto/pyporting#during-installation
在 2014 年底更新了这个问题，幸运的是，Continuum 的“ conda ”包管理器 已经极大地清理了 Python 打包混乱。
特别是，conda 可以快速创建 conda“环境”。您可以使用不同版本的 Python 配置您的环境。例如：
conda create -n py34 python=3.4 anaconda
conda create -n py26 python=2.6 anaconda
将使用不同版本的 Python 创建两个（“py34”或“py26”）Python 环境。
之后，您可以使用特定版本的 Python 调用环境：
source activate <env name>
在您必须处理不同版本的 Python 的情况下，此功能似乎特别有用。
此外，conda 具有以下特点：
如果您在科学计算领域，最后一点尤其重要。