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）CondaConda 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

3. 功能对比

4. 流行度

当前（2024 年 7 月 30 日）各工具流行度，如下：

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

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。

文章转载自：曾左

原文链接：https://www.cnblogs.com/zengzuo613/p/18386370

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