包管理

Python 的包管理历史是一部混乱史。这篇文章梳理一下各种工具的演变，以及我现在的实践选择。 为什么需要虚拟环境 不同项目依赖不同版本的库。不用虚拟环境，所有包都装在系统 Python 里，版本冲突是迟早的事： 项目 A：需要 Django 3.2 项目 B：需要 Django 4.2 → 只能装一个，两个项目不能同时开发 虚拟环境为每个项目创建独立的 Python 环境，依赖互不干扰。 各种工具的演变 venv（Python 3.3+ 内置） python -m venv .venv source .venv/bin/activate # macOS/Linux .venv\Scripts\activate # Windows pip install requests pip freeze > requirements.txt 最基础，不需要额外安装，但功能简单，requirements.txt 不区分开发依赖和生产依赖。 virtualenv + pip-tools pip install pip-tools # requirements.in（只写直接依赖） requests>=2.28 flask>=2.0 # 生成锁定版本的 requirements.txt pip-compile requirements.in # 安装 pip-sync requirements.txt pip-compile 解决了依赖锁定的问题，是很长一段时间内的最佳实践。 Poetry poetry new my-project poetry add requests poetry add pytest --group dev poetry install # pyproject.toml 管理所有配置 Poetry 把依赖管理、打包、发布整合在一起，pyproject.toml 是单一配置文件。问题是速度慢，解析依赖时间长。 ...