python poetry

python

POETRY

每个使用 Poetry 的项目都会有自己的虚拟环境，这样可以避免不同项目之间的依赖冲突。因此，每个项目的依赖项都会独立存放在各自的虚拟环境中。

  • 查看安装依赖目录

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    poetry env info --path

  • 列出所有虚拟环境

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    poetry env list

  • 删除指定虚拟环境

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    poetry env remove <虚拟环境名称>

  • 进入 Poetry 创建的虚拟环境

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    poetry shell

  • 锁定并安装项目依赖项的确切版本

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    poetry lock
    poetry install

  • 安装test相关依赖

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    [tool.poetry.group.test.dependencies]
    pytest = "^7.3.0"
    ...
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    poetry install --with test

  • 通过requirement添加依赖

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    poetry add $( cat requirements.txt )

  • build编译

    如果使用build backend非默认的poetry core，则直接使用其他编译工具命令执行编译

一个典型的使用流程如下:

  1. 在一个新项目中,首先执行 poetry install 安装依赖并生成 poetry.lock 文件。
  2. 在开发过程中,如果需要新增或更新依赖,先执行 poetry add/remove 依赖名。
  3. 然后执行 poetry lock 更新 poetry.lock 文件。
  4. 再执行 poetry install 安装新的依赖。
  5. 开发或运行代码时,执行 poetry shell 进入虚拟环境。
  6. 在虚拟环境中进行开发、测试和运行。

HATCH

准备

  • 新建项目

    hatch new "Hatch Demo"

  • 已有项目初始化

    hatch new --init

  • 虚拟环境

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    python -m venv venv
    source venv/bin/activate

  • 创建hatch虚拟环境

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    hatch env create

  • pycharm配置

    虚拟环境需配置成 hatch shell提示的目录

  • 更新依赖

    • 运行 hatch shell命令

  • 查看环境信息

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    hatch env show --ascii

  • 查看当前项目环境信息

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    hatch env find

  • 退出当前环境

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    exit

  • 格式化

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    hatch run lint:fmt

编译

  • 方式一：

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    python -m pip install --upgrade build
    python3 -m build
    # 一旦完成应该在 dist 目录下产生两个文件：

    方式二：

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    hatch build

代码格式化

  • 配置
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[tool.hatch.envs.lint.scripts]
typing = "mypy --install-types --non-interactive {args:src/jarvex_auth tests}"
style = [
  "ruff {args:.}",
  "black --check --diff {args:.}",
]
fmt = [
  "black {args:.}",
  "ruff --fix {args:.}",
  "style",
]
all = [
  "style",
  "typing",
]
  • 执行命令hatch run lint:fmt

Flit

安装依赖

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flit install

Reference