Python虚拟环境管理库-Poetry

简介

Poetry 是 Python 中的依赖管理和打包工具，它允许你声明项目所依赖的库，并为你管理它们。

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相比于 Pipev，我觉得 poetry 更加清爽，显示更友好一些，虽然它的打包发布我们一般不使用，但是其他的虚拟环境管理也是非常方便的。

安装

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. pip install poetry 
    2.

在控制台执行 poetry -V 命令查看版本

升级

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. poetry self update 
    2.

poetry 配置

在使用 poetry 之前我们先进行一些设置，主要是调整一下虚拟环境的安装位置

设置项

cache-dir

Type: string

缓存目录配置，使用 poetry 安装的包源文件都会缓存到这个目录。以下是系统默认目录：

  • macOS: ~/Library/Caches/pypoetry
  • Windows: C:\Users \AppData\Local\pypoetry\Cache
  • Unix: ~/.cache/pypoetry

installer.parallel

Type: boolean

此配置会被忽略

virtualenvs.create

Type: boolean

默认为true，如果当前工程的虚拟环境不存在，就创建一个

virtualenvs.in-project

Type: boolean

  • None：poetry 会在系统特定目录创建一个.venv目录，由下面的 path 参数指定
  • true： poetry 会在项目根目录创建一个.venv目录，我推荐这种方式，在项目根目录创建虚拟环境，这样就算移动目录位置也不影响虚拟环境的使用
  • false： poetry 将会忽略已存在的.venv目录

在 Pipev 中如果想把虚拟环境安装在当前工程根目录下，则需要通过配置环境变量 PIPENV_VENV_IN_PROJECT

virtualenvs.path

Type: string

默认是{cache-dir}/virtualenvs，虚拟环境创建的目录，如果上面的 in-project 为 true，此配置就无效

配置命令

查看所有配置

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. poetry config --list 
    2.

查询单个配置

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. poetry config virtualenvs.path 
    2.

添加或者更新配置

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. poetry config virtualenvs.in-project true 
    2.

删除配置

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. poetry config virtualenvs.path --unset 
    2.

基本使用

初始化工程

创建新工程

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. poetry new poetry-demo 
    2.

已存在的工程

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. cd pre-existing-project 
    2. 
  
  
  
  
  2. poetry init 
    3.

创建成功后将得到如下目录：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. poetry-demo-  
    2. 
  
  
  
  
  2. ├── pyproject.toml 
    3. 
  
  
  
  
  3. ├── README.rst 
    4. 
  
  
  
  
  4. ├── poetry_demo 
    5. 
  
  
  
  
  5. │   └── __init__.py 
    6. 
  
  
  
  
  6. └── tests 
    7. 
  
  
  
  
  7.     ├── __init__.py 
    8. 
  
  
  
  
  8.     └── test_poetry_demo.py 
    9.

pyproject.toml会是一个非常重要的文件，包含了工程的配置和依赖库信息，其初始内容如下：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. [tool.poetry] 
    2. 
  
  
  
  
  2. name = "poetry-demo" 
    3. 
  
  
  
  
  3. version = "0.1.0" 
    4. 
  
  
  
  
  4. description = "" 
    5. 
  
  
  
  
  5. authors = ["xingxingzaixian "] 
    6. 
  
  
  
  
  6.  
    7. 
  
  
  
  
  7. [tool.poetry.dependencies] 
    8. 
  
  
  
  
  8. python = "^3.7" 
    9. 
  
  
  
  
  9.  
    10. 
  
  
  
  
  10. [tool.poetry.dev-dependencies] 
    11. 
  
  
  
  
  11. pytest = "^5.2" 
    12. 
  
  
  
  
  12.  
    13. 
  
  
  
  
  13. [build-system] 
    14. 
  
  
  
  
  14. requires = ["poetry-core>=1.0.0"] 
    15. 
  
  
  
  
  15. build-backend = "poetry.core.masonry.api" 
    16.

指定虚拟环境的 pypi 源

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. [[tool.poetry.source]]
    2. 
  
  
  
  
  2. name = "custom" 
    3. 
  
  
  
  
  3. url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple" 
    4. 
  
  
  
  
  4. default = true 
    5.

pyproject.toml 文件配置介绍

tool.poetry

  • name

项目名称，必选

  • version

项目版本号，默认0.1.0，必选

  • description

项目描述，必选

  • license

开源协议

  • authors

作者，这是一个列表，至少需要包含一个作者信息，必选

  • maintainers

维护者

  • readme

README文件

  • homepage

项目首页地址

基本命令

new

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 创建新项目 
    2. 
  
  
  
  
  2. poetry new project 
    3.

init

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 初始化已存在的项目 
    2. 
  
  
  
  
  2. poetry init project 
    3.

可选项：

  • --name: 名称.
  • --description: 描述.
  • --author: 作者.
  • --python: Python 版本.
  • --dependency: 要使用版本约束的包. 格式应该为 foo:1.0.0.
  • --dev-dependency: 开发需求

install

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. poetry install 
    2.

install 命令从当前项目读取 pyproject.toml 文件中的依赖性并安装它们。

如果当前目录中有poetry.lock文件，它将使用其中的确切版本，而不是解析它们。这确保使用库的每个人都将获得相同版本的依赖项。如果没有poetry.lock文件，poetry将在依赖项解析后创建一个。

update

升级安装包

add

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. poetry add requests  # ==> pip install requests 
    2. 
  
  
  
  
  2. poetry add requests@^2.20.0 # 安装大于2.20.0版本的包 
    3. 
  
  
  
  
  3. poetry add "requests=2.20.0" # ==> pip install requests==2.20.0 
    4. 
  
  
  
  
  4. poetry add "uvicorn[standard]" # ==> pip install uvicorn[standard] 
    5. 
  
  
  
  
  5.  
    6. 
  
  
  
  
  6. # 从 git 仓库安装 
    7. 
  
  
  
  
  7. poetry add git+https://github.com/sdispater/pendulum.git 
    8. 
  
  
  
  
  8. poetry add git+ssh://git@github.com/sdispater/pendulum.git 
    9. 
  
  
  
  
  9. poetry add git+https://github.com/sdispater/pendulum.git#develop 
    10. 
  
  
  
  
  10. poetry add git+https://github.com/sdispater/pendulum.git#2.0.5 
    11. 
  
  
  
  
  11.  
    12. 
  
  
  
  
  12. # 从本地文件安装 
    13. 
  
  
  
  
  13. poetry add ./my-package/ 
    14. 
  
  
  
  
  14. poetry add ../my-package/dist/my-package-0.1.0.tar.gz 
    15. 
  
  
  
  
  15. poetry add ../my-package/dist/my_package-0.1.0.whl 
    16.

安装依赖库并添加到 pyproject.toml，如果没有指定版本约束，就安装最新版本

remove

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. poetry remove 
    2.

删除已经安装的依赖包

show

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 显示已经安装的包和版本号 
    2. 
  
  
  
  
  2. poetry show  
    3. 
  
  
  
  
  3.  
    4. 
  
  
  
  
  4. # 显示非开发环境的安装包 
    5. 
  
  
  
  
  5. poetry show --no-dev 
    6. 
  
  
  
  
  6.  
    7. 
  
  
  
  
  7. # 显示依赖包的层级关系 
    8. 
  
  
  
  
  8. poetry show --tree 
    9. 
  
  
  
  
  9.  
    10. 
  
  
  
  
  10. # 显示已安装包的当前版本和最新版本 
    11. 
  
  
  
  
  11. poetry show -l 
    12. 
  
  
  
  
  12.  
    13. 
  
  
  
  
  13. # 显示可更新的包 
    14. 
  
  
  
  
  14. poetry show -o 
    15.

run

这个命令也是一个比较重要的命令，可以让我们不进入虚拟环境就执行虚拟环境内的命令

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 查询虚拟环境内的 Python 版本 
    2. 
  
  
  
  
  2. poetry run python -V 
    3. 
  
  
  
  
  3.  
    4. 
  
  
  
  
  4. # 执行虚拟环境内的脚本 
    5. 
  
  
  
  
  5. poetry run python test.py 
    6.

除了以上可以直接执行python命令外，我们还可以配置自定义的脚本命令，在 pyproject.toml 文件中配置 [tool.poetry.scripts]，例如配置：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. [tool.poetry.scripts] 
    2. 
  
  
  
  
  2. test = "python test.py" 
    3. 
  
  
  
  
  3. serve = "python run.py" 
    4.

可以执行以下命令：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. poetry run serve 
    2.

shell

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 进入虚拟环境内 
    2. 
  
  
  
  
  2. poetry shell 
    3.

check

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 检查 pyproject.toml 配置是否正确 
    2. 
  
  
  
  
  2. poetry check 
    3.

search

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 查询包 
    2. 
  
  
  
  
  2. poetry search requests 
    3.

export

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 将依赖包导出为 requirements.txt 格式，导出文件名为 requirements.txt 
    2. 
  
  
  
  
  2. poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt 
    3.

env

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 使用指定环境的python 
    2. 
  
  
  
  
  2. poetry env use /full/path/to/python 
    3. 
  
  
  
  
  3.  
    4. 
  
  
  
  
  4. # 如果python在环境变量中，可以使用一下方式指定 
    5. 
  
  
  
  
  5. poetry env use python3.7 
    6. 
  
  
  
  
  6.  
    7. 
  
  
  
  
  7. # 显示当前虚拟环境信息 
    8. 
  
  
  
  
  8. poetry env info 
    9. 
  
  
  
  
  9.  
    10. 
  
  
  
  
  10. # 仅显示虚拟环境的路径 
    11. 
  
  
  
  
  11. poetry env info --path 
    12. 
  
  
  
  
  12.  
    13. 
  
  
  
  
  13. # 显示当前工程的所有虚拟环境列表 
    14. 
  
  
  
  
  14. poetry env list 
    15. 
  
  
  
  
  15.  
    16. 
  
  
  
  
  16. # 显示当前工程的虚拟环境绝对路径 
    17. 
  
  
  
  
  17. poetry env list --full-path 
    18. 
  
  
  
  
  18.  
    19. 
  
  
  
  
  19. # 删除虚拟环境 
    20. 
  
  
  
  
  20. poetry env remove /full/path/to/python 
    21. 
  
  
  
  
  21. poetry env remove python3.7 
    22.

cache

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. # 查看缓存列表 
    2. 
  
  
  
  
  2. poetry cache list 
    3. 
  
  
  
  
  3.  
    4. 
  
  
  
  
  4. # 清除指定的缓存 
    5. 
  
  
  
  
  5. poetry cache clear  
    6. 
  
  
  
  
  6.  
    7. 
  
  
  
  
  7. # 清除所有缓存 
    8. 
  
  
  
  
  8. poetry cache clear --all 
    9.

依赖包的版本关系

在 poetry 中支持类似 webpack 里面的版本关系，例如 ^2.3.0、~2.3.0，这是什么对应关系呢

文章名称：Python虚拟环境管理库-Poetry
标题URL：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news8/543408.html

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