Python 项目及依赖管理工具,类似于 Java 中的 Maven 与 Node 中的 npm + webpack,在开发和维护项目时起着重要的作用。使用适当的依赖管理工具可以显著提高开发效率,减少依赖冲突,确保项目的稳定性、可靠性和安全性。
一、常见项目及依赖管理工具需具备的功能
1. 依赖管理
(1)自动化依赖安装
依赖管理工具可以自动安装项目所需的所有依赖包,而不需要手动逐个安装。
(2)依赖版本控制
这些工具允许开发者指定和锁定依赖包的版本,确保项目在不同环境中运行时依赖的一致性
2. 虚拟环境管理
虚拟环境允许在同一台机器上运行多个项目,而不会发生依赖冲突。依赖管理工具通常会自动创建和管理虚拟环境,确保项目依赖的隔离性。
3. 依赖冲突解决
依赖管理工具可以自动解决依赖冲突,确保安装的依赖包版本兼容。例如,pipenv
和 poetry
都有内置的依赖冲突解决机制。
4. 安全性检查
一些工具(如 pipenv
)提供了内置的安全性检查功能,可以扫描依赖包的已知漏洞,并提供修复建议。
# 使用 pipenv 进行安全性检查
pipenv check
5. 项目初始化和模板
一些工具(如 poetry
和 hatch
)提供了项目模板和脚手架功能,帮助开发者快速创建新项目。
6. 发布依赖包
一些工具(如 poetry
)内置了包发布功能,可以方便地将项目发布到 PyPI(Python Package Index)。
# 使用 poetry 发布包
poetry publish --build
7. 生成依赖配置文件
部分依赖管理工具可以生成描述项目依赖的文件,方便团队协作和部署。例如,pip-tools
可以生成 requirements.txt
文件。
8. 版本管理
这是指如何管理和控制你的项目版本。每次发布新版本时,你需要更新项目的版本号(如从 1.0.0 到 1.1.0),并确保版本号的变化遵循一定的规则(如语义化版本控制)。
版本管理工具可以帮助你自动更新版本号、生成变更日志、创建发布标签等。
二、常见工具及其技术对比
常见 Python 项目及依赖管理工具,包括 Pipenv、Poetry、Conda、Pip-tools 、Hatch)和 venv。以下从工具简介、特性介绍、功能对比及流行度三方面进行对比。
1. 工具简介
(1)Pipenv
Pipenv
一度被官方推荐为 Python 项目的依赖管理工具,尤其是在需要自动管理虚拟环境和依赖锁定的场景中。然而,随着时间的推移,它的热度有所下降。
(2)Poetry
Poetry 近年来越来越流行,尤其在需要现代化依赖管理和包发布的项目中。它提供了更好的用户体验和更强大的功能。
(3)Conda
Conda 在数据科学和机器学习领域非常流行,因为它不仅支持 Python,还支持 R 和其他语言,并且其环境管理功能非常强大。
(4)Pip-tools
Pip-tools 在一些需要精确控制依赖版本的项目中很受欢迎,尤其是那些仍然使用 requirements.txt
的项目。
(5)Hatch
Hatch 是一个相对较新的工具,虽然功能强大,但目前还没有达到 Poetry
或 Conda
的流行度。
(6)venv
venv 是 Python 标准库中的模块,用于创建轻量级的虚拟环境,方便项目间的依赖隔离。
2. 特性介绍
工具 | 主要使用场景 | 主要特性 |
---|---|---|
Pipenv | 一般项目,自动管理虚拟环境 | 自动创建和管理虚拟环境、依赖锁定文件(Pipfile.lock)、友好的 CLI 接口 |
Poetry | 现代化项目,依赖管理和包发布 | 全面的依赖管理、内置虚拟环境管理、项目构建和发布、依赖解析和锁定 |
Conda | 数据科学和机器学习 | 跨语言支持、强大的环境管理、包管理、支持多种平台(Windows, macOS, Linux) |
Pip-tools | 精确控制依赖版本的项目 | 生成和更新 requirements 文件、依赖锁定、与 pip 兼容 |
Hatch | 现代化项目管理和版本控制 | 项目模板、环境管理、版本控制、依赖管理、灵活的插件系统 |
venv | 基本虚拟环境管理 | Python 内置模块,轻量级虚拟环境管理 |
3. 功能对比
功能 | venv | Pipenv | Poetry | Conda | Pip-tools | Hatch |
---|---|---|---|---|---|---|
创建虚拟环境 | 是 | 是 | 是 | 是 | 否 | 是 |
自动管理虚拟环境 | 否 | 是 | 是 | 是 | 否 | 是 |
依赖文件 | 否 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
版本锁定 | 否 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
安全性检查 | 否 | 是 | 否 | 否 | 否 | 否 |
包发布 | 否 | 否 | 是 | 否 | 否 | 是 |
依赖冲突解决 | 否 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
项目模板和脚手架 | 否 | 否 | 是 | 否 | 否 | 是 |
版本管理 | 否 | 否 | 是 | 否 | 否 | 是 |
4. 流行度
当前(2024 年 7 月 30 日)各工具流行度,如下:
工具 | GitHub Stars | PyPI 近半年下载量(万) | Forks | Open Issues | Open PRs |
---|---|---|---|---|---|
Pipenv | 24k+ | 6466 | 1862 | 260 | 14 |
Poetry | 30k+ | 20502 | 2236 | 602 | 74 |
Conda | 6k+ | 97 | N/A | N/A | N/A |
Pip-tools | 7k+ | 7254 | 608 | 160 | 27 |
Hatch | 5k+ | 1163 | 285 | 239 | 26 |
venv | Python 内置 | N/A | N/A | N/A | N/A |
三、结论
从上述技术对比来看,无论是功能特性还是流程程度,Poetry 都是当前最适合新 Python 项目的依赖管理工具。不过,部分其他工具也有一定适用场景,如 Pip-tools 适用于有 requirements 的老项目,Conda 适用于多编程语言项目。
四、VS pip
以 poetry 为例,简要介绍上述项目及包依赖管理工具与 pip 的区别。 pip
是一个轻量级的包管理工具,适合简单的包安装和管理任务。 poetry
是一个功能强大的项目管理工具,适合需要全面管理项目依赖和配置的场景。
1. 功能对比
特性 | pip | poetry |
---|---|---|
功能和用途 | pip 是 Python 的包管理工具,用于安装和管理 Python 包。主要用于从 Python Package Index (PyPI) 下载和安装包,不涉及项目管理。 |
poetry 是一个全面的 Python 项目管理工具,不仅可以安装和管理包,还可以创建和管理项目、处理依赖关系、发布包等。 |
配置文件 | pip 使用 requirements.txt 文件来列出项目的依赖包。requirements.txt 是一个简单的文本文件,列出所有需要安装的包及其版本。 |
poetry 使用 pyproject.toml 文件来管理项目的元数据和依赖关系。pyproject.toml 是一个结构化的配置文件,包含项目的详细信息、依赖关系、脚本等。 |
依赖管理 | pip 本身不处理依赖冲突问题,需要开发者手动解决。可以结合 pip-tools 使用,以便更好地管理依赖关系。 |
poetry 内置依赖解析和锁定机制,可以自动解决依赖冲突问题。会生成一个 poetry.lock 文件,确保项目在不同环境下依赖一致。 |
虚拟环境管理 | pip 本身不管理虚拟环境,但通常与 virtualenv 或 venv 一起使用。开发者需要手动创建和激活虚拟环境。 |
poetry 内置虚拟环境管理功能,可以自动创建和管理虚拟环境。使用 poetry 时,虚拟环境的创建和激活是自动处理的。 |
2. 使用示例
(1)pip
# 安装包
pip install requests
# 列出安装的包
pip freeze > requirements.txt
# 从 requirements.txt 安装包
pip install -r requirements.txt
(2)poetry
# 创建新项目
poetry new myproject
# 进入项目目录
cd myproject
# 安装包
poetry add requests
# 安装所有依赖
poetry install
# 启动虚拟环境
poetry shell
3. 建议
示例项目可用 Python 自带的 pip,简单易用。大型线上生产项目需要做好依赖管理、依赖冲突解决、虚拟环境管理等工作,以保证项目在多种环境下交付一致且稳定运行,poetry 之类的项目及包管理工具更合适的选择。
标签:依赖,项目,Python,poetry,管理工具,选型,虚拟环境,pip From: https://www.cnblogs.com/zengzuo613/p/18386370