代码项目管理包含多个方面,如依赖管理、虚拟环境管理、项目构建、打包和发布等。Java 项目通常使用 Maven 或 Gradle,Node.js 项目则常用 npm 或 yarn。对于 Python 项目,有多种工具可供选择。最近,我打算以 Python 代码为主开发一些开源项目,首先面临的问题是选择何种工具进行项目管理。在 AI 的辅助下,我调研了当前主流的 Python 项目管理工具,并最终选择了 PDM。你选择了哪个工具呢?
相关概念:
requirements.txt
:传统上用于列出项目依赖的文件。它简单直接,但缺乏依赖锁定和解析冲突的能力。Pipfile
/ Pipfile.lock
: Pipenv 使用的依赖管理文件,提供了更好的依赖锁定和可复现性。pyproject.toml
: PEP 518 引入的配置文件,旨在成为 Python 项目的通用配置入口,可以用于配置构建系统、依赖、工具等。Poetry、PDM、Hatch 和 uv 都广泛使用此文件。pip
是 Python 的官方包安装程序,用于从 Python Package Index (PyPI) 或其他索引安装和管理 Python 包。它通常与 Python 一起安装。
优势:
pip
。pip install package_name
)。不足:
pip
主要用于包的安装和卸载,不直接管理虚拟环境,也不处理项目依赖的锁定和解析冲突。pip
可能会遇到依赖冲突问题,因为它默认不会锁定所有依赖的版本。virtualenv
或 venv
来实现环境隔离。virtualenv
和 venv
(Python 3.3+ 内置) 是用于创建独立 Python 环境的工具。它们允许每个项目拥有自己的依赖集合,而不会干扰系统级的 Python 安装或其他项目。
优势:
venv
是 Python 内置模块,无需额外安装。不足:
pip
来安装包。requirements.txt
文件。Poetry 是一个集依赖管理、打包和发布于一体的 Python 工具。它旨在提供一个更统一、更友好的项目管理体验,通过 pyproject.toml
文件来声明项目依赖和元数据。
优势:
poetry.lock
文件锁定所有依赖的精确版本,确保项目在不同环境中的可复现性。不足:
pip
和 virtualenv
的用户来说,需要一定的学习成本来适应其工作流。pip
相比,其生态系统和社区规模相对较小。uv
)。PDM (Python Development Master) 是另一个现代的 Python 包管理工具,它也使用 pyproject.toml
来管理项目,并支持 PEP 582 (Python 包安装到 __pypackages__
目录) 提案,旨在提供一个更轻量级、更快速的依赖管理方案。
优势:
__pypackages__
目录,无需激活虚拟环境即可运行项目,简化了开发流程。pip
和 setuptools
。venv
和 conda
。不足:
Pipenv 是 Python 官方推荐的包管理工具,旨在结合 pip
和 virtualenv
的优点,提供一个更简单、更可靠的 Python 项目工作流。它使用 Pipfile
和 Pipfile.lock
来管理项目依赖。
优势:
Pipfile.lock
文件确保了项目在不同环境中的可复现性。不足:
Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统,不仅限于 Python,还可以管理其他语言 (如 R、Julia) 的包和环境。它特别受到数据科学和机器学习社区的欢迎。
优势:
不足:
pip
来安装 PyPI 上的包。uv
是一个用 Rust 编写的极速 Python 包安装器和解析器,旨在作为 pip
和 pip-tools
工作流的替代品。它由 ruff
的创建者开发,目标是提供比现有工具快 10-100 倍的性能。
优势:
pip
和 pip-tools
的工作流兼容,可以作为它们的直接替代品。不足:
setuptools
是 Python 项目的构建系统,用于定义、打包和分发 Python 项目。它允许开发者创建可安装的包 (如 .whl
或 .tar.gz
文件),并处理项目的元数据和依赖关系。
优势:
不足:
setup.py
或 pyproject.toml
中) 可能显得有些复杂。setuptools
主要用于构建和打包,不直接管理运行时依赖的安装和锁定,通常需要配合 pip
或其他工具使用。Hatch 是一个现代的 Python 项目管理工具,旨在提供一个统一的、可扩展的平台,用于管理项目、依赖、虚拟环境、构建和发布。它也使用 pyproject.toml
进行配置。
优势:
venv
、conda
等多种环境。不足:
Rye 是一个实验性的 Python 项目管理工具,由 Rust 编写,旨在提供一个更快速、更可靠的 Python 开发环境。它试图统一 Python 版本管理、虚拟环境和包管理。
优势:
不足: