Poetry 是虚拟 Python 中的依赖管理和打包工具,它允许你声明项目所依赖的环境库,并为你管理它们。管理 相比于 Pipev,虚拟我觉得 poetry 更加清爽,环境显示更友好一些,管理虽然它的虚拟打包发布我们一般不使用,但是环境其他的虚拟环境管理也是非常方便的。 在控制台执行 poetry -V 命令查看版本 在使用 poetry 之前我们先进行一些设置,管理主要是虚拟调整一下虚拟环境的安装位置 Type: string 缓存目录配置,使用 poetry 安装的环境包源文件都会缓存到这个目录。以下是管理系统默认目录: Type: boolean 此配置会被忽略 Type: boolean 默认为true,如果当前工程的虚拟虚拟环境不存在,就创建一个 Type: boolean 在 Pipev 中如果想把虚拟环境安装在当前工程根目录下,高防服务器则需要通过配置环境变量 PIPENV_VENV_IN_PROJECT 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 查看所有配置 查询单个配置 添加或者更新配置 删除配置 基本使用 初始化工程 创建新工程 已存在的工程 创建成功后将得到如下目录: 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: tool.poetry 项目名称,必选 项目版本号,默认0.1.0,必选 项目描述,必选 开源协议 作者,这是一个列表,至少需要包含一个作者信息,必选 维护者 README文件 项目首页地址 可选项: 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。源码库如果没有poetry.lock文件,poetry将在依赖项解析后创建一个。 升级安装包 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 删除已经安装的依赖包 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 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: 可以执行以下命令: 在 poetry 中支持类似 webpack 里面的版本关系,例如 ^2.3.0、香港云服务器~2.3.0,这是什么对应关系呢简介
安装
pip install poetry 升级
poetry self update poetry 配置
设置项
cache-dir
installer.parallel
virtualenvs.create
virtualenvs.in-project
virtualenvs.path
配置命令
指定虚拟环境的 pypi 源
[[tool.poetry.source]] name = "custom" url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple" default = true pyproject.toml 文件配置介绍
基本命令
new
# 创建新项目 poetry new project init
# 初始化已存在的项目 poetry init project install
poetry install update
add
poetry add requests # ==> pip install requests poetry add requests@^2.20.0 # 安装大于2.20.0版本的包 poetry add "requests=2.20.0" # ==> pip install requests==2.20.0 poetry add "uvicorn[standard]" # ==> pip install uvicorn[standard] # 从 git 仓库安装 poetry add git+https://github.com/sdispater/pendulum.git poetry add git+ssh://git@github.com/sdispater/pendulum.git poetry add git+https://github.com/sdispater/pendulum.git#develop poetry add git+https://github.com/sdispater/pendulum.git#2.0.5 # 从本地文件安装 poetry add ./my-package/ poetry add ../my-package/dist/my-package-0.1.0.tar.gz poetry add ../my-package/dist/my_package-0.1.0.whl remove
poetry remove show
# 显示已经安装的包和版本号 poetry show # 显示非开发环境的安装包 poetry show --no-dev # 显示依赖包的层级关系 poetry show --tree # 显示已安装包的当前版本和最新版本 poetry show -l # 显示可更新的包 poetry show -o run
shell
# 进入虚拟环境内 poetry shell check
# 检查 pyproject.toml 配置是否正确 poetry check search
# 查询包 poetry search requests export
# 将依赖包导出为 requirements.txt 格式,导出文件名为 requirements.txt poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt env
# 使用指定环境的python poetry env use /full/path/to/python # 如果python在环境变量中,可以使用一下方式指定 poetry env use python3.7 # 显示当前虚拟环境信息 poetry env info # 仅显示虚拟环境的路径 poetry env info --path # 显示当前工程的所有虚拟环境列表 poetry env list # 显示当前工程的虚拟环境绝对路径 poetry env list --full-path # 删除虚拟环境 poetry env remove /full/path/to/python poetry env remove python3.7 cache
# 查看缓存列表 poetry cache list # 清除指定的缓存 poetry cache clear <cache> # 清除所有缓存 poetry cache clear --all 依赖包的版本关系