Python 管理版本和包
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1 pip 官方包管理工具

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常用指令：

pip install sampleproject
pip install sampleproject==1.0.4 # 指定版本
pip install 'SomePackage>=1.0.4' # 指定最低版本

# 不同类型的安装：url/本地压缩包/本地whl文件
pip install git+https://github.com/pypa/sampleproject.git@main
pip install sampleproject-1.0.tar.gz
pip install sampleproject-1.0-py3-none-any.whl

pip install -r requirements.txt # 批量安装
pip install --upgrade sampleproject # 升级
pip uninstall sampleproject # 卸载

# 离线安装
pip wheel --wheel-dir DIR -r requirements.txt # 先打包，再安装
pip install --no-index --find-links=DIR -r requirements.txt

其他参数或指令：

  • --proxy：使用代理服务器
  • -c constraints.txt：约束版本（不会安装）
  • pip list：查看已安装包的列表
  • pip search "query"：搜索已安装包的列表
  • --upgrade-strategy：升级包时的策略（默认是非必要不升级）

2 venv 官方虚拟环境管理

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虚拟环境：包含支持一个项目/软件所需的特定 Python 解释器、软件库和二进制文件

venv模块支持创建轻量的“虚拟环境”

  • 每个虚拟环境将拥有它们自己独立的安装在其 site 目录中的 Python 包集合
  • 在虚拟环境中，可选择使用基础环境中的软件包，也可以单独隔离安装所需的软件包
# 执行venv指令来创建一个虚拟环境:
python -m venv /path/to/new/virtual/environment

3 virtualenv 虚拟环境管理

virtualenv 的部分功能子集已集成到了官方venv模块中

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virtualenv env_name # 创建虚拟环境（对应一个新文件夹）
source env_name/bin/activate # 激活虚拟环境 linux/mac
.\env_name\Scripts\activate # 激活虚拟环境 windows
deactivate # 停用虚拟环境

4 pipenv 附带虚拟环境的包管理

pipenv 相当于 pip 和 virtualenv的组合

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virtualenv venv # 创建虚拟环境
pipenv run # 在虚拟环境中运行命令
pipenv shell # 激活虚拟环境并返回shell

pipenv install/uninstall/update # 安装/卸载/升级包
pipenv graph # 显示当前安装的依赖关系图
pipenv lock # 生成 Pipfile.lock
pipenv requirements # 生成 requirements

pipenv 使用的 Pipfile.lock 替换了大多数 Python 项目中使用的 requirements.txt 文件，并增加了跟踪上次锁定的包哈希的安全优势。该文件通过锁定操作自动管理

5 pyenv 灵活切换Python版本

pyenv 进行 Python 版本选择的顺序

  • 优先级最高的是环境变量PYENV_VERSION，其次是当前目录的.python-version 文件
  • 再其次是父目录下搜索到的第一个.python-version 文件，最后是全局配置文件
pyenv install 3.10.4 # 下载并安装 Python 3.10.4
pyenv global 3.10 # 下载并进行全局安装
pyenv uninstall 3.10.4 # 卸载 Python 3.10.4

pyenv local xxx # 指定Python版本/生成.python-version文件
pyenv global xxx # 指定Python版本/修改全局配置文件

6 Poetry 依赖管理和打包工具

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Poetry 允许您声明您的项目所依赖的库，并且它将为您管理（安装/更新）它们。 Poetry 提供了一个锁定文件来确保可重复安装，并可以构建您的项目以进行分发。Poetry 需要 Python 3.8+

poetry new poetry-demo # 创建新项目
poetry init # 初始化一个已存在的项目
# pyproject.toml 文件是项目中最重要的文件，用于编排项目及其依赖项

poetry add pendulum # 添加新模块（自动满足约束和依赖）
poetry run xxx # 在虚拟环境中执行命令
poetry shell # 激活虚拟环境
poetry install # 安装预定义的项目依赖
# 完成安装后，完整依赖会写入poetry.lock 文件
# 开发人员应提交 `poetry.lock` 以获得更具可重复性的构建

7 Hatch 可扩展的 Python 包管理器

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Hatch 也可以管理环境（它允许每个项目有多个环境，但不允许把它们放在项目目录中），并且可以管理包（但不支持 lockfile）

hatch new "Hatch Demo" # 创建新项目
hatch new --init # 初始化一个已存在的项目
# `pyproject.toml` 文件中定义许可证、Python版本和依赖

hatch env create # 创建环境
hatch shell # 进入环境
hatch run # 在环境内执行命令

8 PDM 现代的 Python 包管理器

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PDM 旨在成为下一代 Python 软件包（仅支持 Python≥3.8）管理工具

  • PDM 也可以像 Pipenv 那样在项目或集中的位置管理 venvs。它从一个标准化的 pyproject.toml 文件中读取项目元数据，并支持 lockfile。
  • 用户可以在插件中添加更多的功能，并将其作为一个发行版上传，以供分享。
  • 此外，与 Poetry 和 Hatch 不同，PDM 并没有被和一个特定的构建后端绑定
pdm init # 项目初始化
pdm add requests flask # 添加依赖

9 Rye 实验性包管理方案

目前只是实验性工具，作者暂不推荐生产环境中使用

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Rye 能安装和管理 Python 安装，帮助处理 pyproject.toml 文件，安装和卸载依赖项，在幕后创建和更新 virtualenvs。它支持 monorepos 和全局工具安装

rye init my-project # 项目初始化
rye pin 3.10 # 更改Python版本
rye add "flask>=2.0" # 添加依赖
rye remove flask # 删除依赖

rye add black # 添加可执行文件
rye sync # 同步更新（锁定文件并写入lock文件）

. .venv/bin/activate # 激活虚拟环境（unix）
.venv\Scripts\activate # 激活虚拟环境（windows）
rye run black # 在虚拟环境内执行脚本
deactivate # 停用虚拟环境

10 UV 基于 Rust 的高效 Python 项目管理

比官方的 pip 快 10~100 倍

项目地址 16.7k⭐️

主要特点：

  • 跨平台（macOS，Linux，Windows），兼容 pip 的接口
  • 支持多 Python 版本的管理和切换，支持依赖项的管理
uv init example # 项目初始化
uv add ruff # 添加依赖项 Python包
uv run ruff check # 项目环境检查

uvx install ruff # 安装Python包
uv python install 3.10 3.11 3.12 # 安装多版本Python

uv add --script example.py requests # 添加脚本的依赖项
uv run example.py # 运行脚本

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