Python包管理之poetry的使用

Posted 2020-12-17 -零

poetry是一个Python虚拟环境和依赖管理的工具，之前用pipenv，最近学习httprunner时，接触了poetry。poetry和pipenv类似，另外还提供了打包和发布的功能。
官方文档：python-poetry.org/docs/

python项目部署：poetry管理本地环境,上线用docker

poetry安装

poetry提供多种安装方式，个人推荐从以下2种方式中选择：

方式一：（推荐）

$ curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/get-poetry.py | python

方式二：（pip）

$ pip install --user poetry

工程初始化

如果当前还没有创建工程，可以使用poetry新建工程：

输入poetry new来创建一个项目脚手架，包括基本结构、pyproject.toml文件。

$ poetry new poetry-demo

这时候，会创建一个包含如下内容的工程，

poetry-demo
├── pyproject.toml
├── README.rst
├── poetry_demo
│ └── __init__.py
└── tests
├── __init__.py
└── test_poetry_demo.py

除了新建工程，还可以在已有工程的基础上进行创建，

$ poetry init

这时候，它会让你输入包名称、版本号等信息，你可以选择输入，也可以选择按下ENTER键使用默认值，完成以后，pyproject.toml如以下格式：

name = "poetry-demo"
version = "0.1.0"
description = ""
authors = ["wenli"]

[tool.poetry.dependencies]
python = "*"

[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^3.4"

依赖包管理

安装依赖包

可以使用install命令直接解析并安装pyproject.toml的依赖包

$ poetry install

pyproject.toml文件的配置如下：

[tool.poetry.dependencies]
pendulum = "^1.4"

也可以可以使用add命令来安装一款Python工具包，

$ poetry add numpy

还可以，通过添加配置参数--dev来区分不同环境下的依赖包。

详细：

poetry add flask ：安装最新稳定版本的flask
poetry add pytest --dev : 指定为开发依赖，会写到pyproject.toml中的[tool.poetry.dev-dependencies]区域
poetry add flask=2.22.0 : 指定具体的版本
poetry install : 安装pyproject.toml文件中的全部依赖
poetry install --no-dev ： 只安装非development环境的依赖，一般部署时使用<br />

更新所有锁定版本的依赖包
$ poetry update

更新指定依赖包

$ poetry update numpy
卸载依赖包
$ poetry remove numpy

查看可以更新的依赖
$ poetry show --outdated

查看项目安装的依赖

$ poetry show

树形结构查看项目安装的依赖

$ poetry show -t

虚拟环境管理

创建虚拟环境
创建虚拟环境有2种方式：

方式1：

如果在配置文件中配置了virtualenvs.create=true，执行poetry install时会检查是否有虚拟环境，否则会自动创建。

方式2：

指定创建虚拟环境时使用的Python解释器版本

$ poetry env use python3.7

激活虚拟环境
$ poetry shell
查看虚拟环境信息
$ poetry env info
显示虚拟环境列表
$ poetry env list
显示虚拟环境绝对路径
$ poetry env list --full-path

删除虚拟环境
$ poetry env remove python3.7

查看python版本
$ poetry run python -V