poetry build# 发布到 PyPI poetry publish pdm pdm 是一个相对较新的包和依赖项管理器(于 2019 年开始),受到 Poetry 和 PyFlow 的启发。您会注意到,我在本文中并没有讨论 PyFlow。这是因为 PyFlow 不再活跃,这不再适合快速发展的打包工具领域。作为一种新工具,pdm 需要 Python 3.7 或更高版本。与其他工具...
这个构建的步骤就是构建后端的工作——生成 sdist 并编译出各种目标平台的 wheel. Poetry 使用的构建后端只能是它自己的 poetry-core,Hatch 也主要使用自己的 Hatchling,PDM 默认使用 PDM-Backend,但对其他构建后端有良好的兼容性,可以比较轻松地换成 setuptools、Flit、Hatchling、Maturin等。
pdm 有非常多的命令，使用-h可以看到帮助菜单 4.1 安装包 和 Poetry 一样，安装使用的是 add 命令...
锁定文件:pdm 的锁定功能与 poetry 类似。首次安装软件包时,pdm 会解析 pyproject.toml 文件中列出的所有依赖项并下载最新版本的软件包。pdm 完成安装后,会将所有包及其下载的确切版本写入文件中 pdm.lock,从而将项目锁定到这些特定版本。建议将锁定文件提交到您的项目存储库,以便所有从事该项目的人员都被锁定到相同...
许多工具允许用户创建和管理环境。它们是:venv, virtualenv, pipenv, conda, pdm, poetry, hatch, rye 和 PyFlow。其中只有两个是单一用途工具:venv 和 virtualenv。让我们先来看看这两个: venv venv(docs.python.org/3/library/v…) 是用于创建虚拟环境的内置 Python 包。最重要的命令如下: ...
优先使用项目根目录中的依赖，减少虚拟环境的使用。总结综上所述，Conda、Poetry和Pdm各有优势，适用于不同场景。Conda适合对Python版本管理有严格要求的项目，Poetry适用于依赖分析和项目管理需求，而Pdm则简化了依赖管理和环境配置。选择合适的工具，将有助于提升开发效率和项目管理能力。
Python生态中有很多优秀的包管理工具,如pdm、poetry、pipenv等,可以帮助我们解决包管理的问题。它们有着不同的特点和优势,也有着不同的使用方式和学习曲线。 有国外Python开发者好奇各自的性能表现,于是写了一个基础性能测试脚本,利用 Github Actions 来实现,每隔 6 个小时自动跑一遍脚本。
许多工具允许用户创建和管理环境。它们是:venv, virtualenv, pipenv, conda, pdm, poetry, hatch, rye 和 PyFlow。其中只有两个是单一用途工具:venv 和 virtualenv。让我们先来看看这两个: venv venv(docs.python.org/3/library/v…) 是用于创建虚拟环境的内置 Python 包。最重要的命令如下: ...
能创建和管理环境的工具有很多:venv、virtualenv、pipenv、conda、pdm、poetry、hatch、rye和PyFlow。其中venv和virtualenv是单兵作战型,我们先说这两个。venv venv(docs.python.org/3/library/v…)是Python内置的用于创建虚拟环境的包。最常用的命令如下:# 创建新环境python3 -m venv <env_name># 激活环境. <env...
PDM 是一个新的 Python 的包管理器,也许你还未知晓它的存在,但实际上PDM 已经诞生两年,并在 2021 年发布 1.0 版本,目前最高的版本是 1.12.8。 在刚听到 PDM 时,我下意识认为它是 Python Development Manager,又一个和 Pipenv 和 Poetry 一样换汤不换药的虚拟环境管理工具。