pip tools

pip-tools = pip-compile + pip-sync

Eine Reihe von Befehlszeilentools, die Ihnen helfen, Ihre pip -basierten Pakete aktuell zu halten, auch wenn Sie sie angeheftet haben. Du pinnst sie doch, oder? (Beim Erstellen Ihrer Python-Anwendung und ihrer Abhängigkeiten für die Produktion möchten Sie sicherstellen, dass Ihre Builds vorhersehbar und deterministisch sind.)

Installation

Ähnlich wie pip müssen pip-tools in jeder virtuellen Umgebung Ihres Projekts installiert werden:

$ source /path/to/venv/bin/activate
(venv) $ python -m pip install pip-tools

Hinweis : Bei allen verbleibenden Beispielbefehlen wird davon ausgegangen, dass Sie die virtuelle Umgebung Ihres Projekts aktiviert haben.

Beispielverwendung für pip-compile

Mit dem Befehl pip-compile können Sie eine Datei requirements.txt aus Ihren Abhängigkeiten kompilieren, die entweder in pyproject.toml , setup.cfg , setup.py oder requirements.in angegeben sind.

Führen Sie es mit pip-compile oder python -m piptools compile (oder pipx run --spec pip-tools pip-compile wenn pipx mit der entsprechenden Python-Version installiert wurde). Wenn Sie mehrere Python-Versionen verwenden, können Sie auch py -XY -m piptools compile unter Windows und pythonX.Y -m piptools compile auf anderen Systemen ausführen.

pip-compile sollte in derselben virtuellen Umgebung wie Ihr Projekt ausgeführt werden, damit bedingte Abhängigkeiten, die eine bestimmte Python-Version oder andere Umgebungsmarkierungen erfordern, relativ zur Umgebung Ihres Projekts aufgelöst werden.

Hinweis : Wenn pip-compile eine vorhandene Datei requirements.txt findet, die die Abhängigkeiten erfüllt, werden keine Änderungen vorgenommen, auch wenn Updates verfügbar sind. Um von Grund auf zu kompilieren, löschen Sie zunächst die vorhandene Datei requirements.txt oder lesen Sie „Anforderungen aktualisieren“ für alternative Ansätze.

Anforderungen von pyproject.toml

Die Datei pyproject.toml ist der neueste Standard zum Konfigurieren von Paketen und Anwendungen und wird für neue Projekte empfohlen. pip-compile unterstützt sowohl die Installation Ihrer project.dependencies als auch Ihrer project.optional-dependencies . Da es sich um einen offiziellen Standard handelt, können Sie pip-compile verwenden, um die Abhängigkeiten in Projekten zu fixieren, die moderne standardkonforme Paketierungstools wie Setuptools, Hatch oder Flit verwenden.

Angenommen, Sie haben eine „foobar“-Python-Anwendung, die mit Setuptools gepackt wurde, und möchten sie für die Produktion anheften. Sie können die Projektmetadaten wie folgt deklarieren:

[ build-system ]
requires = [ " setuptools " , " setuptools-scm " ]
build-backend = " setuptools.build_meta "

[ project ]
requires-python = " >=3.9 "
name = " foobar "
dynamic = [ " dependencies " , " optional-dependencies " ]

[ tool . setuptools . dynamic ]
dependencies = { file = [ " requirements.in " ] }
optional-dependencies.test = { file = [ " requirements-test.txt " ] }

Wenn Sie eine Django-Anwendung haben, die mit Hatch gepackt wurde, und diese für die Produktion anheften möchten. Sie möchten Ihre Entwicklungstools auch in einer separaten Pin-Datei anheften. Sie deklarieren django als Abhängigkeit und erstellen eine optionale dev , die pytest enthält:

[ build-system ]
requires = [ " hatchling " ]
build-backend = " hatchling.build "

[ project ]
name = " my-cool-django-app "
version = " 42 "
dependencies = [ " django " ]

[ project . optional-dependencies ]
dev = [ " pytest " ]

Sie können Ihre Pin-Dateien so einfach erstellen wie:

$ pip-compile -o requirements.txt pyproject.toml
#
# This file is autogenerated by pip-compile with Python 3.10
# by the following command:
#
#    pip-compile --output-file=requirements.txt pyproject.toml
#
asgiref==3.6.0
    # via django
django==4.1.7
    # via my-cool-django-app (pyproject.toml)
sqlparse==0.4.3
    # via django

$ pip-compile --extra dev -o dev-requirements.txt pyproject.toml
#
# This file is autogenerated by pip-compile with Python 3.10
# by the following command:
#
#    pip-compile --extra=dev --output-file=dev-requirements.txt pyproject.toml
#
asgiref==3.6.0
    # via django
attrs==22.2.0
    # via pytest
django==4.1.7
    # via my-cool-django-app (pyproject.toml)
exceptiongroup==1.1.1
    # via pytest
iniconfig==2.0.0
    # via pytest
packaging==23.0
    # via pytest
pluggy==1.0.0
    # via pytest
pytest==7.2.2
    # via my-cool-django-app (pyproject.toml)
sqlparse==0.4.3
    # via django
tomli==2.0.1
    # via pytest

Dies eignet sich hervorragend zum Fixieren Ihrer Anwendungen, aber auch, um die CI Ihres Open-Source-Python-Pakets stabil zu halten.

Anforderungen aus setup.py und setup.cfg

pip-compile bietet außerdem volle Unterstützung für setup.py und setup.cfg -basierte Projekte, die setuptools verwenden.

Definieren Sie einfach wie gewohnt Ihre Abhängigkeiten und Extras und führen Sie pip-compile wie oben aus.

Anforderungen aus requirements.in

Sie können für Ihre Anforderungen auch reine Textdateien verwenden (z. B. wenn Sie nicht möchten, dass Ihre Anwendung ein Paket ist). So verwenden Sie eine Datei requirements.in zum Deklarieren der Django-Abhängigkeit:

 # requirements.in
django

Führen Sie nun pip-compile requirements.in aus:

$ pip-compile requirements.in
#
# This file is autogenerated by pip-compile with Python 3.10
# by the following command:
#
#    pip-compile requirements.in
#
asgiref==3.6.0
    # via django
django==4.1.7
    # via -r requirements.in
sqlparse==0.4.3
    # via django

Und es wird Ihre requirements.txt mit allen Django-Abhängigkeiten (und allen zugrunde liegenden Abhängigkeiten) erstellen.

(Aktualisierungsanforderungen)=

Anforderungen aktualisieren

pip-compile generiert eine Datei requirements.txt unter Verwendung der neuesten Versionen, die die von Ihnen in den unterstützten Dateien angegebenen Abhängigkeiten erfüllen.

Wenn pip-compile eine vorhandene Datei requirements.txt findet, die die Abhängigkeiten erfüllt, werden keine Änderungen vorgenommen, auch wenn Updates verfügbar sind.

Um pip-compile zu zwingen, alle Pakete in einer vorhandenen requirements.txt zu aktualisieren, führen Sie pip-compile --upgrade aus.

Um ein bestimmtes Paket auf die neueste Version oder eine bestimmte Version zu aktualisieren, verwenden Sie das Flag --upgrade-package oder -P :

# only update the django package
$ pip-compile --upgrade-package django

# update both the django and requests packages
$ pip-compile --upgrade-package django --upgrade-package requests

# update the django package to the latest, and requests to v2.0.0
$ pip-compile --upgrade-package django --upgrade-package requests==2.0.0

Sie können --upgrade und --upgrade-package in einem Befehl kombinieren, um Einschränkungen für die zulässigen Upgrades festzulegen. Um beispielsweise alle Pakete zu aktualisieren und gleichzeitig Anfragen auf die neueste Version unter 3.0 zu beschränken:

$ pip-compile --upgrade --upgrade-package ' requests<3.0 '

Verwendung von Hashes

Wenn Sie den seit Version 8.0 in pip verfügbaren Hash-Checking-Modus verwenden möchten, bietet pip-compile das Flag --generate-hashes :

$ pip-compile --generate-hashes requirements.in
#
# This file is autogenerated by pip-compile with Python 3.10
# by the following command:
#
#    pip-compile --generate-hashes requirements.in
#
asgiref==3.6.0 
    --hash=sha256:71e68008da809b957b7ee4b43dbccff33d1b23519fb8344e33f049897077afac 
    --hash=sha256:9567dfe7bd8d3c8c892227827c41cce860b368104c3431da67a0c5a65a949506
    # via django
django==4.1.7 
    --hash=sha256:44f714b81c5f190d9d2ddad01a532fe502fa01c4cb8faf1d081f4264ed15dcd8 
    --hash=sha256:f2f431e75adc40039ace496ad3b9f17227022e8b11566f4b363da44c7e44761e
    # via -r requirements.in
sqlparse==0.4.3 
    --hash=sha256:0323c0ec29cd52bceabc1b4d9d579e311f3e4961b98d174201d5622a23b85e34 
    --hash=sha256:69ca804846bb114d2ec380e4360a8a340db83f0ccf3afceeb1404df028f57268
    # via django

Ausgabedatei

Um die angehefteten Anforderungen in einem anderen Dateinamen als requirements.txt auszugeben, verwenden Sie --output-file . Dies kann zum Kompilieren mehrerer Dateien nützlich sein, beispielsweise mit unterschiedlichen Einschränkungen für Django, um eine Bibliothek mit beiden Versionen mithilfe von tox zu testen:

$ pip-compile --upgrade-package ' django<1.0 ' --output-file requirements-django0x.txt
$ pip-compile --upgrade-package ' django<2.0 ' --output-file requirements-django1x.txt

Oder verwenden Sie zur Ausgabe in die Standardausgabe --output-file=- :

$ pip-compile --output-file=- > requirements.txt
$ pip-compile - --output-file=- < requirements.in > requirements.txt

Weiterleitungsoptionen an pip

Alle gültigen pip Flags oder Argumente können mit der Option --pip-args von pip-compile übergeben werden, z

$ pip-compile requirements.in --pip-args " --retries 10 --timeout 30 "

Konfiguration

Sie können Standardeinstellungen auf Projektebene für pip-compile und pip-sync definieren, indem Sie sie in eine Konfigurationsdatei im selben Verzeichnis wie Ihre Anforderungseingabedateien schreiben (oder im aktuellen Arbeitsverzeichnis, wenn Eingaben von stdin weitergeleitet werden). Standardmäßig suchen sowohl pip-compile als auch pip-sync zuerst nach einer .pip-tools.toml Datei und dann in Ihrer pyproject.toml . Sie können auch eine alternative TOML-Konfigurationsdatei mit der Option --config angeben.

Es ist möglich, Konfigurationswerte sowohl global als auch befehlsspezifisch anzugeben. Um beispielsweise standardmäßig pip Hashes in der resultierenden Anforderungsdateiausgabe zu generieren, können Sie in einer Konfigurationsdatei Folgendes angeben:

[ tool . pip-tools ]
generate-hashes = true

Optionen für pip-compile und pip-sync die mehr als einmal verwendet werden können, müssen als Listen in einer Konfigurationsdatei definiert werden, auch wenn sie nur einen Wert haben.

pip-tools unterstützt Standardwerte für alle gültigen Befehlszeilen-Flags seiner Unterbefehle. Konfigurationsschlüssel können Unterstriche anstelle von Bindestrichen enthalten, daher könnte das Obige auch in diesem Format angegeben werden:

[ tool . pip-tools ]
generate_hashes = true

Spezifische Konfigurationsstandards für pip-compile und pip-sync können in separaten Abschnitten abgelegt werden. Um beispielsweise standardmäßig einen Probelauf mit pip-compile durchzuführen:

[ tool . pip-tools . compile ] # "sync" for pip-sync
dry-run = true

Dies hat keine Auswirkungen auf den Befehl pip-sync , der auch über die Option --dry-run verfügt. Beachten Sie, dass lokale Einstellungen Vorrang vor den globalen Einstellungen mit demselben Namen haben, wenn beide deklariert werden. Dies würde also dazu führen, dass pip-compile auch Hashes generiert, aber die globale Probelaufeinstellung verwirft:

[ tool . pip-tools ]
generate-hashes = true
dry-run = true

[ tool . pip-tools . compile ]
dry-run = false

Möglicherweise schließen Sie den Befehl pip-compile in ein anderes Skript ein. Um Verbraucher Ihres benutzerdefinierten Skripts nicht zu verwirren, können Sie den oben in den Anforderungsdateien generierten Aktualisierungsbefehl überschreiben, indem Sie die Umgebungsvariable CUSTOM_COMPILE_COMMAND festlegen.

$ CUSTOM_COMPILE_COMMAND= " ./pipcompilewrapper " pip-compile requirements.in
#
# This file is autogenerated by pip-compile with Python 3.10
# by the following command:
#
#    ./pipcompilewrapper
#
asgiref==3.6.0
    # via django
django==4.1.7
    # via -r requirements.in
sqlparse==0.4.3
    # via django

Workflow für mehrschichtige Anforderungen

Wenn Sie unterschiedliche Umgebungen haben, für die Sie unterschiedliche, aber kompatible Pakete installieren müssen, können Sie mehrschichtige Anforderungsdateien erstellen und eine Schicht verwenden, um die andere einzuschränken.

Wenn Sie beispielsweise ein Django-Projekt haben, bei dem Sie die neueste Version 2.1 in Produktion haben möchten und bei der Entwicklung die Django-Debug-Symbolleiste verwenden möchten, können Sie zwei *.in Dateien erstellen, eine für jede Ebene:

 # requirements.in
django<2.2

Oben in den Entwicklungsanforderungen dev-requirements.in verwenden Sie -c requirements.txt um die Entwicklungsanforderungen auf Pakete zu beschränken, die bereits in requirements.txt für die Produktion ausgewählt wurden.

 # dev-requirements.in
-c requirements.txt
django-debug-toolbar<2.2

Kompilieren Sie zunächst requirements.txt wie gewohnt:

 $ pip-compile
#
# This file is autogenerated by pip-compile with Python 3.10
# by the following command:
#
#    pip-compile
#
django==2.1.15
    # via -r requirements.in
pytz==2023.3
    # via django

Kompilieren Sie nun die Entwicklungsanforderungen und die Datei requirements.txt wird als Einschränkung verwendet:

$ pip-compile dev-requirements.in
#
# This file is autogenerated by pip-compile with Python 3.10
# by the following command:
#
#    pip-compile dev-requirements.in
#
django==2.1.15
    # via
    #   -c requirements.txt
    #   django-debug-toolbar
django-debug-toolbar==2.1
    # via -r dev-requirements.in
pytz==2023.3
    # via
    #   -c requirements.txt
    #   django
sqlparse==0.4.3
    # via django-debug-toolbar

Wie Sie oben sehen können, umfassen die Entwickleranforderungen, obwohl eine 2.2 Version von Django verfügbar ist, nur eine 2.1 Version von Django, da diese eingeschränkt waren. Jetzt können beide kompilierten Anforderungsdateien sicher in der Entwicklungsumgebung installiert werden.

Um Anforderungen in der Produktionsphase zu installieren, verwenden Sie:

$ pip-sync

Sie können Anforderungen in der Entwicklungsphase installieren, indem Sie:

$ pip-sync requirements.txt dev-requirements.txt

Integration der Versionskontrolle

Sie können pip-compile als Hook für das Pre-Commit verwenden. Anweisungen finden Sie in den Pre-Commit-Dokumenten. Beispiel .pre-commit-config.yaml :

 repos :
  - repo : https://github.com/jazzband/pip-tools
    rev : 7.4.1
    hooks :
      - id : pip-compile

Möglicherweise möchten Sie die Argumente pip-compile anpassen, indem Sie args und/oder files konfigurieren, zum Beispiel:

 repos :
  - repo : https://github.com/jazzband/pip-tools
    rev : 7.4.1
    hooks :
      - id : pip-compile
        files : ^requirements/production.(in|txt)$
        args : [--index-url=https://example.com, requirements/production.in]

Wenn Sie über mehrere Anforderungsdateien verfügen, stellen Sie sicher, dass Sie für jede Datei einen Hook erstellen.

 repos :
  - repo : https://github.com/jazzband/pip-tools
    rev : 7.4.1
    hooks :
      - id : pip-compile
        name : pip-compile setup.py
        files : ^(setup.py|requirements.txt)$
      - id : pip-compile
        name : pip-compile requirements-dev.in
        args : [requirements-dev.in]
        files : ^requirements-dev.(in|txt)$
      - id : pip-compile
        name : pip-compile requirements-lint.in
        args : [requirements-lint.in]
        files : ^requirements-lint.(in|txt)$
      - id : pip-compile
        name : pip-compile requirements.in
        args : [requirements.in]
        files : ^requirements.(in|txt)$

Beispielverwendung für pip-sync

Nachdem Sie nun eine requirements.txt haben, können Sie pip-sync verwenden, um Ihre virtuelle Umgebung so zu aktualisieren, dass sie genau widerspiegelt, was sich darin befindet. Dadurch wird alles installiert/aktualisiert/deinstalliert, was erforderlich ist, um den Inhalten der requirements.txt zu erfüllen.

Führen Sie es mit pip-sync oder python -m piptools sync aus. Wenn Sie mehrere Python-Versionen verwenden, können Sie auch py -XY -m piptools sync unter Windows und pythonX.Y -m piptools sync auf anderen Systemen ausführen.

pip-sync muss in derselben virtuellen Umgebung wie Ihr Projekt installiert und ausgeführt werden, um zu ermitteln, welche Pakete installiert oder aktualisiert werden müssen.

Seien Sie vorsichtig : pip-sync ist nur für die Verwendung mit einer von pip-compile generierten requirements.txt vorgesehen.

$ pip-sync
Uninstalling flake8-2.4.1:
    Successfully uninstalled flake8-2.4.1
Collecting click==4.1
    Downloading click-4.1-py2.py3-none-any.whl (62kB)
    100% |................................| 65kB 1.8MB/s
    Found existing installation: click 4.0
    Uninstalling click-4.0:
        Successfully uninstalled click-4.0
Successfully installed click-4.1

Um mehrere *.txt Abhängigkeitslisten zu synchronisieren, übergeben Sie sie einfach über Befehlszeilenargumente, z. B

$ pip-sync dev-requirements.txt requirements.txt

Die Übergabe leerer Argumente würde dazu führen, dass standardmäßig requirements.txt verwendet wird.

Alle gültigen pip install oder -Argumente können mit der Option --pip-args von pip-sync übergeben werden, z

$ pip-sync requirements.txt --pip-args " --no-cache-dir --no-deps "

Hinweis : pip-sync aktualisiert oder deinstalliert keine Verpackungstools wie setuptools , pip oder pip-tools selbst. Verwenden Sie python -m pip install --upgrade um diese Pakete zu aktualisieren.

Soll ich requirements.in und requirements.txt in die Quellcodeverwaltung übernehmen?

Im Allgemeinen ja. Wenn Sie möchten, dass eine reproduzierbare Umgebungsinstallation über Ihre Quellcodeverwaltung verfügbar ist, dann sollten Sie sowohl requirements.in als auch requirements.txt an die Quellcodeverwaltung übergeben.

Beachten Sie, dass Sie bei der Bereitstellung in mehreren Python-Umgebungen (lesen Sie den Abschnitt unten) eine separate Ausgabedatei für jede Python-Umgebung festschreiben müssen. Wir empfehlen die Verwendung des Formats {env}-requirements.txt (z. B. win32-py3.7-requirements.txt , macos-py3.10-requirements.txt usw.).

Umgebungsübergreifende Nutzung von requirements.in / requirements.txt und pip-compile

Die Abhängigkeiten eines Pakets können sich abhängig von der Python-Umgebung, in der es installiert ist, ändern. Hier definieren wir eine Python-Umgebung als die Kombination aus Betriebssystem, Python-Version (3.7, 3.8 usw.) und Python-Implementierung (CPython, PyPy usw.). Eine genaue Definition finden Sie in den möglichen Kombinationen der PEP 508-Umgebungsmarker.

Da die resultierende requirements.txt für jede Umgebung unterschiedlich sein kann, müssen Benutzer pip-compile für jede Python-Umgebung separat ausführen, um eine für jede Umgebung gültige requirements.txt zu generieren. Dieselbe requirements.in kann als Quelldatei für alle Umgebungen verwendet werden, wobei nach Bedarf PEP 508-Umgebungsmarkierungen verwendet werden, genauso wie dies bei der regulären umgebungsübergreifenden pip -Nutzung der Fall wäre.

Wenn die generierte requirements.txt für alle Python-Umgebungen exakt gleich bleibt, kann sie sicher in allen Python-Umgebungen verwendet werden. Benutzer sollten jedoch vorsichtig sein, da jede Paketaktualisierung umgebungsabhängige Abhängigkeiten einführen kann, wodurch jede neu generierte requirements.txt ebenfalls umgebungsabhängig wird. Als allgemeine Regel wird empfohlen, dass Benutzer dennoch immer pip-compile in jeder Ziel-Python-Umgebung ausführen sollten, um Probleme zu vermeiden.

Maximierung der Reproduzierbarkeit

pip-tools ist ein großartiges Tool zur Verbesserung der Reproduzierbarkeit von Builds. Aber es gibt ein paar Dinge zu beachten.

• pip-compile führt in unterschiedlichen Umgebungen zu unterschiedlichen Ergebnissen, wie im vorherigen Abschnitt beschrieben.
• pip muss mit der Umgebungsvariablen PIP_CONSTRAINT verwendet werden, um Abhängigkeiten in Build-Umgebungen zu sperren, wie in #8439 dokumentiert.
• Abhängigkeiten kommen aus vielen Quellen.

Wenn wir das pyproject.toml -Beispiel von früher fortsetzen, könnte das Erstellen einer einzelnen Sperrdatei wie folgt erfolgen:

$ pip-compile --all-build-deps --all-extras --output-file=constraints.txt --strip-extras pyproject.toml
#
# This file is autogenerated by pip-compile with Python 3.9
# by the following command:
#
#    pip-compile --all-build-deps --all-extras --output-file=constraints.txt --strip-extras pyproject.toml
#
asgiref==3.5.2
    # via django
attrs==22.1.0
    # via pytest
backports-zoneinfo==0.2.1
    # via django
django==4.1
    # via my-cool-django-app (pyproject.toml)
editables==0.3
    # via hatchling
hatchling==1.11.1
    # via my-cool-django-app (pyproject.toml::build-system.requires)
iniconfig==1.1.1
    # via pytest
packaging==21.3
    # via
    #   hatchling
    #   pytest
pathspec==0.10.2
    # via hatchling
pluggy==1.0.0
    # via
    #   hatchling
    #   pytest
py==1.11.0
    # via pytest
pyparsing==3.0.9
    # via packaging
pytest==7.1.2
    # via my-cool-django-app (pyproject.toml)
sqlparse==0.4.2
    # via django
tomli==2.0.1
    # via
    #   hatchling
    #   pytest

Einige Build-Backends können Build-Abhängigkeiten auch dynamisch anfordern, indem sie die in PEP 517 und PEP 660 beschriebenen get_requires_for_build_ -Hooks verwenden. Dies wird in der Ausgabe mit einem der folgenden Suffixe angezeigt:

• (pyproject.toml::build-system.backend::editable)
• (pyproject.toml::build-system.backend::sdist)
• (pyproject.toml::build-system.backend::wheel)

Weitere nützliche Tools

• pip-compile-multi – pip-compile-Befehls-Wrapper für mehrere Querverweis-Anforderungsdateien.

• pipdeptree, um den Abhängigkeitsbaum der installierten Pakete zu drucken.

• requirements.in / requirements.txt Syntaxhervorhebung:

  • Anforderungen.txt.vim für Vim.
  • Python-Erweiterung für VS Code für VS Code.
  • pip-requirements.el für Emacs.

Abschreibungen

In diesem Abschnitt werden die derzeit veralteten pip-tools Funktionen aufgeführt.

• In der nächsten Hauptversion wird das Verhalten --allow-unsafe standardmäßig aktiviert (#989). Verwenden Sie --no-allow-unsafe um das alte Verhalten beizubehalten. Es wird empfohlen --allow-unsafe jetzt zu übergeben, um sich an die bevorstehende Änderung anzupassen.
• Der Legacy-Resolver ist veraltet und wird in zukünftigen Versionen entfernt. Der neue Standardwert ist --resolver=backtracking .
• In der nächsten Hauptversion wird das Verhalten --strip-extras standardmäßig aktiviert (#1613). Verwenden Sie --no-strip-extras um das alte Verhalten beizubehalten.

Ein Hinweis zu Resolvern

Sie können zwischen dem Standard-Backtracking-Resolver und dem veralteten Legacy-Resolver wählen.

Der Legacy-Resolver löst gelegentlich keine Abhängigkeiten auf. Der Backtracking-Resolver ist robuster, die Ausführung kann jedoch im Allgemeinen länger dauern.

Sie können den Legacy-Resolver weiterhin mit --resolver=legacy verwenden. Beachten Sie jedoch, dass er veraltet ist und in einer zukünftigen Version entfernt wird.