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conda、poetry,pip相关

poetry

poetry 是一个 Python 打包和依赖管理工具,旨在简化 Python 包的创建、发布和依赖管理。与传统的 setuptools、pip 和 requirements.txt 的组合相比,poetry 提供了一个统一和简化的工具和工作流程。

以下是关于 poetry 的详细介绍:

主要特点:

声明式的依赖管理: 通过 pyproject.toml 文件,你可以明确地指定项目的依赖和版本。

自动生成 lock 文件: 类似于 JavaScript 的 yarn 或 Ruby 的 Bundler,poetry 会生成一个 poetry.lock 文件,确保在所有环境中的依赖都是确定和一致的。

虚拟环境管理: 默认情况下,poetry 为每个项目自动创建和管理一个虚拟环境。

包构建和发布: 使用单个工具,你可以构建和发布你的包到 PyPI。

完整的依赖解析: poetry 有一个强大的依赖解析算法,确保项目的所有依赖都是相容的,且没有版本冲突。

管理 Python 版本: 你可以在 pyproject.toml 文件中指定 Python 的版本,确保所有开发者和环境使用同样版本的 Python。

使用方法:

  1. 安装:

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

2.创建新项目:

poetry new project-name

3.添加新的依赖:

poetry add package-name

4.安装依赖:

poetry install

5.查看虚拟环境路径:

poetry env info --path

6.定义和使用脚本:

在 pyproject.toml 文件中,您可以定义脚本,类似于 npm 的脚本。例如:

[tool.poetry.scripts]

start = “python main.py”

然后,您可以使用以下命令来运行该脚本:

poetry run start

这将执行 python main.py,而且这个命令将在 Poetry 的虚拟环境中执行。

poetry踩坑

1、尽量使用官网推荐的curl的方式来安装poetry

2、poetry环境可以建立在conda环境上面;

3、poetry环境如果出错,可以通过删除环境,再新建环境来解决,方式是先通过poetry env info 找到当前env的Path,然后执行rm -rf删除掉,然后再执行poetry install。

conda

在 Conda 中,可以使用 环境(Environment) 来管理不同的 Python 版本和依赖包。你可以为不同的项目或用途创建独立的环境,避免包冲突和影响全局环境。


1. 创建指定环境

你可以使用 -n 选项指定环境名称,并选择 Python 版本:

conda create -n my_env_name python=3.11

示例:

conda create -n openai_env python=3.11

这会创建一个名为 openai_env 的环境,并安装 Python 3.11。


2. 激活环境

创建后,你需要激活它:

conda activate my_env_name

示例:

conda activate openai_env

激活后,所有 conda installpip install 都会安装在该环境内,而不会影响其他环境。


3. 在环境中安装包

在指定的 Conda 环境中安装 openai

conda install -n openai_env -c conda-forge openai

如果 conda 没有 openai,可以用 pip

conda activate openai_env
pip install openai

4. 查看已有环境

要查看当前所有 Conda 环境:

conda env list

示例输出:

# conda environments:
#
base                  *  /home/user/miniconda3
openai_env               /home/user/miniconda3/envs/openai_env

* 号表示当前激活的环境。


5. 删除环境

如果不再需要,可以删除环境:

conda remove -n openai_env --all

6. 在 Jupyter Notebook 中使用 Conda 环境

如果你要在 Jupyter Notebook 中使用 Conda 环境,先激活环境:

conda activate openai_env
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=openai_env

然后在 Jupyter Notebook 选择 openai_env 作为 Kernel。


总结

任务命令
创建环境conda create -n my_env_name python=3.11
激活环境conda activate my_env_name
在环境中安装包conda install -n my_env_name package_name
查看所有环境conda env list
删除环境conda remove -n my_env_name --all
在 Jupyter 中使用pip install ipykernel + python -m ipykernel install --user --name=my_env_name

这样,你就可以在 Conda 中指定不同的环境来管理 Python 代码了!🚀

pypi包管理

类似maven仓库,可以查看发布的包,是包的源管理。


http://www.kler.cn/a/589551.html

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