主要特点是怎样的npm与之比较pip, pipenv and Poetry https://python-poetry.org/包管理器？我该如何使用这些功能pipenv or Poetry?

这主要可以帮助某人从 JavaScript 开发人员过渡到 Python 开发人员。

我从来没有用过RubyGems https://en.wikipedia.org/wiki/RubyGems，但将其主要功能与主要 Python 包管理器进行比较也可能有用。帮助任何有 Ruby 背景的人。

Overview

• 直接发布pipenv如果使用第 3 方开发依赖项以及将其全部绑定在一起的脚本，这是可能的，请参见下文。

免责声明：我只有这些包管理器的经验类Unix https://en.wikipedia.org/wiki/Unix-like系统（OS X https://en.wikipedia.org/wiki/MacOS尤其），pipenv营销自己认为 Windows 是一等公民，我不知道如果没有pyenv，据我所知，这在 Windows 上不可用。

基本用法

pipenv:

为了充分利用pipenv, pyenv应该安装。pipenv将能够检测和使用安装的任何版本的Pythonpyenv，即使它没有被激活。例如，如果一个Pipfile已将 Python 3.4 列为要求：成功运行pipenv install, pyenv install 3.4.0应该首先运行。

创建一个新的Pipfile and venv https://docs.python.org/3/library/venv.html（使用 Python 3.7.x）：

>>> pipenv --python 3.7

如果您使用的是 Linux，则可能需要使用稍微不同的命令：

>>> python3 -m pipenv --python 3.7

或者从现有的安装依赖项Pipfile.lock使用下面的命令。该命令也可用于创建Pipfile和 venv（默认为最新的可用 Python 版本）。

>>> pipenv install

要在创建的 venv 中运行命令：

>>> pipenv run <script or command>

E.g.,

>>> pipenv run python main.py

Poetry

Poetry https://python-poetry.org/仍然使用pyenv，但以不同的方式：您希望使用的 Python 版本必须在调用之前激活poetry install or poetry run.

A pyproject.toml可以使用以下方法创建：

>>> poetry init

或者可以使用以下命令创建完整的目录结构：

>>> poetry new <dir>

在安装之前，我们必须激活与中指定的版本相匹配的 Python 版本pyproject.toml file.

>>> pyenv global <python version specified in pyproject.toml>

现在我们可以使用下面的命令创建 venv，如果poetry.lock文件存在，它将安装其中列出的所有依赖项。

>>> poetry install

要在创建的 venv 中运行命令：

>>> poetry run <command>

如果我们使用以下命令更改全局 Python 版本pyenv我们将无法再在创建的 venv 中运行命令。如果我们使用本地创建的 venv，则有一个例外，请参见下文。

使用不同的 Python 版本运行代码

有时，最好检查一下您的代码是否可以在 Python 3.7 和 Python 3.4 上运行。这不是我们可以认为理所当然的事情。

pipenv

只能通过删除 venv 并使用不同的 Python 版本重新创建它来实现：

>>> rm -rf <path to venv>
>>> pipenv --python <different python version>

可能会显示一条警告，指出 venv 的 Python 版本与Pipfile，但据我所知这只是一个警告。

多个并行环境#1071 https://github.com/pypa/pipenv/issues/1071

Poetry

Poetry 更适合这种用例：可以并排创建多个 venv。要创建和使用新的 venv，请使用以下命令切换 Python 版本pyenv然后创建一个新的venv。

>>> pyenv global <different Python version>
>>> poetry install

如果Python版本与指定的版本不匹配，将会抛出错误pyproject.toml但是可以使用指定一系列 Python 版本语义版本控制 https://semver.org/版本控制。

本地venv

我更喜欢将 venv 安装在.venv我的项目本地文件夹，这类似于npm如果发生任何奇怪的情况或者（在 pipelinev 的情况下）我想轻松更改我正在使用的 Python 版本，它可以工作并允许我删除该文件夹并重新安装。

pipenv

要启用此功能：设置以下环境变量。

>>> export PIPENV_VENV_IN_PROJECT="enabled"

or

只需创建一个空的.venv创建 Pipenv 环境之前，将其放在项目根目录中的文件夹中。

poetry

可以使用以下命令启用此功能：

>>> poetry config settings.virtualenvs.in-project true

但请注意，这会改变poetry，将不再能够使用Python不同版本之间的快速切换：即使使用Python版本进行切换pyenv所有命令都使用运行poetry run将使用驻留在本地目录中的 venv（及其关联的 Python 版本）。

在项目根目录 (.venv) 中创建虚拟环境的选项 #108 https://github.com/sdispater/poetry/issues/108

安装软件包

pipenv

软件包可以轻松安装并自动添加到Pipfile and Pipfile.lock文件使用：

>>> pipenv install [--dev] <package name>

The --dev标志表示开发依赖。使用时默认不会安装开发依赖pipenv install.

还可以安装本地软件包，以便您可以使用它们并立即看到您的更改：

>>> pipenv install -e <path to local package>

Poetry

软件包可以轻松安装并自动添加到pyproject.toml and poetry.lock文件使用：

>>> poetry add [--dev] <package name>

The --dev标志表示开发依赖。使用时默认不会安装开发依赖poetry install或者发布时添加到包中。

还可以安装本地软件包，以便您可以使用它们并立即看到您的更改：

>>> poetry add --path <path to local package> <name of package>

我不确定为什么需要包的名称，因为它应该已经由本地包定义。此外，作者似乎对链接本地包一般不相信（pip install -e 。相等的？ #34 https://github.com/sdispater/poetry/issues/34）所以随着时间的推移，这个功能可能会被遗忘。

运行脚本

为了清楚起见，我指的是npm调用脚本，这与在 a 中指定的脚本不同setup.py file.

开发时，有时为难以记住的命令设置快捷方式很有用，例如运行目录中每个测试文件的命令是：

>>> python -m unittest discover -s <test_folder> -p '*_test.py'

拥有此类命令的快捷方式要方便得多。

pipenv

支持此功能：将以下内容放入Pipfile:

[scripts]
    test = "pipenv run python -m unittest discover -s tests -p '*_test.py'"

Poetry

不支持，并且将来不太可能添加。看sdispater 的评论添加任务#591 https://github.com/sdispater/poetry/pull/591#issuecomment-504762152.

发布到PyPI https://semver.org/

最好能够发布到 PyPI 而无需额外制作setup.py文件中，如果发布包所需的所有信息都包含在包管理文件中，则这是可能的。

pipenv

据我所知，这就是 Pipenv 名声不佳的原因。setup.py文件仍然需要发布到 PyPi，不，它们不会自动填充来自Pipfile.

推荐的方法是在发布时手动复制依赖项，或者让 Pipfile 安装 中列出的依赖项setup.py文件，但是，setup.py运行时不会自动更新pipenv install <package name>.

如果你真的想要你的Pipfile取决于你的setup.py文件，它是这样完成的：

>>> pipenv install '-e .'

部署到pypi？第2805章 https://github.com/pypa/pipenv/issues/2805, Pipenv：新 Python 打包工具指南 https://realpython.com/pipenv-guide/#yes-i-need-to-distribute-my-code-as-a-package, and 如何与 setup.py 集成？第209章 https://github.com/pypa/pipenv/issues/209.

Yuck!

所以理想情况下我们想要导出一个setup.py文件来自Pipfile:

我发现两个现有的软件包声称可以做到这一点：

1. Pipenv 工具 https://pypi.org/project/pipenv-tools/- 但是已经两年没有更新了，里面没有代码src目录，但我无法让它工作。

2. Pipenv-设置 https://pypi.org/project/pipenv-setup/- 但它同步Pipfile.lock而不是Pipfile，这是一个反模式。锁定文件旨在创建可重现的环境，它的限制过于严格（例如，不允许更新依赖项）setup.py。由于这个原因，我什至没有尝试使用它。

我的解决方案：

我很快写了一个包来生成install_requires.py可以导入的文件setup.py file: Pipenv2安装程序 https://pypi.org/project/pipenv2setup/（未经 Windows 测试）。

有关在发布 pipelinev 项目时如何使用该包的示例，请参阅此 GitHub 存储库：

使用pipenv和pipenv2setup部署到Pypi的示例 https://github.com/alanbacon/pipenvExample

Poetry

使用 Poetry 发布你的包非常简单。您不需要setup.py根本没有文件。只需运行：

>>> poetry publish [--build] [--username <username>] [--password <password>]

可以使用以下命令安装已发布的包pip，不仅仅是诗歌的其他实例。

有关如何从使用迁移的信息setup.py纯粹为了一个pyproject.toml文件，请参见此处：使用 Poetry 创建并发布 Python 包 https://johnfraney.ca/posts/2019/05/28/create-publish-python-package-poetry/

IntelliJ https://en.wikipedia.org/wiki/IntelliJ_IDEA or PyCharm https://en.wikipedia.org/wiki/PyCharm一体化

pipenv

PyCharm 能够通过使用检测 venvPiplock文件。但是，使用 PyCharm 接口添加新包不会修改Piplock files.

Poetry

在撰写本文时，PyCharm 似乎不知道任何 Poetry 虚拟环境，或者似乎无法解析pyproject.toml以任何方式归档。

关于诗歌的其他要点

语义版本控制

在 Poetry 中，您必须使用以下命令指定 Python 和包的版本语义版本控制 https://en.wikipedia.org/wiki/PyCharm（必须使用~ and ^, not >= or <).

See Semver：波形符和插入符 https://nodesource.com/blog/semver-tilde-and-caret

越野车

Poetry 使用 Python 运行，但它不适用于旧版本的 Python。因此，要针对旧版本的 Python 进行开发：必须运行一些命令pyenv设置为 >3.6，但随后pyenv需要切换回旧版本来创建 venv。看来 venvs 必须大于 3.5。python 3.4 中发生 subprocess.run AttributeError #1223 https://github.com/sdispater/poetry/issues/1223

我也不确定 Windows 对 Poetry 的兼容性。

结论

对我来说，两者之间的主要区别poetry and pipenv在于他们的使用pyenv以及他们直接发布到 PyPI 的能力（或缺乏能力）。诗歌中也缺乏剧本，我个人觉得这很令人沮丧。

我发现当使用 Poetry 时，Python 环境之间的切换会更多，使用pyenv。尽管目前可以通过使用本地安装 venv 来缓解这一问题。我知道这限制了我在不同 Python 环境中快速测试代码的能力，但是还有其他工具，例如tox要做到这一点。

使用 Poetry 发布到 PyPI 非常简单，我用一行解释了它（上面）。发布到 PyPIpipenv这是一个雷区，为了解释它，我必须链接到整个 Git 存储库（见上图）。