Python 项目管理工具盘点


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:


pip

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:

不足:


virtualenv/ venv

virtualenvvenv (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:

不足:


Poetry

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:

不足:


PDM

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:

不足:


Pipenv

Pipenv 是 Python 官方推荐的包管理工具,旨在结合 pipvirtualenv 的优点,提供一个更简单、更可靠的 Python 项目工作流。它使用 PipfilePipfile.lock 来管理项目依赖。

优势:

不足:


Conda

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:


uv

uv 是一个用 Rust 编写的极速 Python 包安装器和解析器,旨在作为 pippip-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:

不足:


setuptools

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.tar.gz 文件),并处理项目的元数据和依赖关系。

优势:

不足:


Hatch

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:

不足:


Rye

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:

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