部署 Python 项目
Zeabur 支持多种类型的 Python 项目，包括但不限于以下：
如果您的源代码中有 app.py、main.py 等入口文件，Zeabur 也将自动启动。
NPM 支持
如果你的项目根目录有 package.json，Zeabur 会自动帮您安装 Node.js 和 NPM；如果你的 package.json 有 build 脚本，Zeabur 会自动帮你运行 npm install && npm run build 编译产物。
如果需要更改编译的命令（如改运行 npm run build:dist），请参阅〈自定义编译与启动命令〉。
自定义入口文件
Zeabur 默认会识别 main.py、app.py、manage.py、server.py、app/__init__.py 这些 Entrypoint，但如果你的 Entrypoint 不在上面列出的清单中，可以设置环境变量
ZBPACK_PYTHON_ENTRY=your-entrypoint.py或者是在 zbpack.json 中加入以下设置：
{
"python": {
"entry": "your-entrypoint.py"
}
}这样 Zeabur 就会以 your-entrypoint.py 作为 Python 的运行文件。
如果你想部署 WSGI/ASGI 应用程序（比如 Django、Flask、FastAPI），且 entrypoint 是在 __init__.py 里面，则必须写出完整路径（包含 __init__.py 在内）：
# server/__init__.py
app = Flask(__name__)ZBPACK_PYTHON_ENTRY=server/__init__.py如果你的 entrypoint 在 __main__.py，亦需要写出完整路径：
# server/__main__.py
print("Hello!")ZBPACK_PYTHON_ENTRY=server/__main__.py自定义编译和启动命令
Zeabur 允许你使用环境变量或配置文件自定义 Python 的编译和启动命令。
“编译命令”适合用在需要下载或编译自定义产物（如 CSS、JavaScript 等等），或者是写入配置文件的情境。举例来说，你想往 /etc 文件夹写入配置文件，你可以设置环境变量
ZBPACK_BUILD_COMMAND=echo 'your-configuration' > /etc/somewhere或者是在 zbpack.json 中加入以下设置：
{
"build_command": "echo 'your-configuration' > /etc/somewhere"
}你亦可以在这里运行 npm 的命令。注意 Zeabur 只会在 项目根目录 有 package.json 的情况下安装 Node.js 和 NPM，如果你的项目没有 package.json，则不会有 npm 命令可用：
{
"build_command": "npm install && npm run build:dist"
}“启动命令”则适合用在启动 Python 应用时运行的情境，如在原有的命令基础上加上 python3 migrate.py 来建立数据库的 tables。举例来说，你可以设置环境变量
ZBPACK_START_COMMAND="python3 migrate.py && _startup"或者是在 zbpack.json 中加入以下设置：
{
"start_command": "python3 migrate.py && _startup"
}其中 _startup 是 Zeabur 原本的启动命令（可以在 zbpack 查阅）。如果你有自定义 start_command，_startup 必须在你的启动命令中运行，否则不会启动 Python 应用。
build_command 和 start_command 均会使用 POSIX 兼容的 shell 运行，所以你可以使用 && 串接多个命令，或者使用 ; 分隔多个命令。
网页爬取
Playwright 支持
如果你的依赖清单（requirements.txt、Pipfile、pyproject.toml⋯⋯）有声明 playwright，Zeabur 会自动帮您准备好运行 Playwright 必要的环境。
注意 Playwright 应以 Headless 模式运行，通常默认就是如此。
Selenium 支持
如果你的依赖清单（requirements.txt、Pipfile、pyproject.toml⋯⋯）有声明 seleniumbase 或 selenium，Zeabur 会自动帮您准备好运行 Selenium 必要的环境。
注意 Selenium 应以 Headless 模式运行。
Serverless
Zeabur 支持将 Python 项目部署为 serverless 项目。但是目前需要 opt-in。 请参考 启用 Serverless 页面启用 serverless 支持。
设置 Python 版本
Zeabur 默认使用 Python 3.10 作为运行环境，不过 Zeabur 会根据你项目设置的 Python 版本选择运行环境，你也可以根据需要自定义运行环境。
在项目中指定 Python 版本
“在项目中指定 Python 版本”是比较通用的做法，在每个环境都能使用。
如果是 Pipenv，请在 Pipfile 中指定 Python 版本：
[requires]
python_version = "3.8" # 在这里指定 Python 版本如果是 Poetry，请在 pyproject.toml 中指定 Python 版本：
[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.8" # 在这里指定 Python 版本如果是 PDM，请在 pyproject.toml 中指定 requires-python：
[project]
requires-python = ">= 3.8" # 在这里指定 Python 版本如果是 Rye，则使用 rye pin 命令设置 Python 版本：
rye pin 3.8 # 在这里指定 Python 版本在 Zeabur 中指定 Python 版本
如果你使用的是传统的 requirements.txt，或你需要在 Zeabur 覆盖项目指定的 Python 版本，你可以在 zbpack.json 中指定 Python 版本。
{
"python": {
"version": "3.8"
}
}或者使用 ZBPACK_PYTHON_VERSION 环境变量指定 Python 版本：
ZBPACK_PYTHON_VERSION=3.8指定 Streamlit 启动文件
如果你有安装 streamlit 依赖，且文件名是 app.py、main.py 和 streamlit_app.py，Zeabur 默认会以 Streamlit 模式启动你的应用程序。
不过假如文件名不是上面这三个，你可以在 zbpack.json 中指定文件名。比如你的 Streamlit 应用程序的文件名是 myapp.py：
{
"streamlit": {
"entry": "myapp.py"
}
}这样 Zeabur 就会以 Streamlit 模式启动你的 myapp.py。你也可以使用环境变量 ZBPACK_STREAMLIT_ENTRY 指定文件名：
ZBPACK_STREAMLIT_ENTRY=myapp.py自定义包管理器
Zeabur 支持多种 Python 包管理器：
Zeabur 会根据项目结构选择最适合的包管理器。如果你没有提交包管理的 lockfile，且无法从项目结构中明显判断出该项目使用的包管理器，那么 Zeabur 将不会安装任何包。此时，你可以选择在 zbpack.json 中指定包管理器：
{
"python": {
"package_manager": "pipenv"
}
}或者通过环境变量 ZBPACK_PYTHON_PACKAGE_MANAGER 指定包管理器：
ZBPACK_PYTHON_PACKAGE_MANAGER=pipenv值可以是 pip, pipenv, poetry, pdm, rye, uv 其中之一。