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poetry 入门完全指南 ​

使用 poetry 作为项目的虚拟环境已经蛮久了，这个工具虽然非常好用，但是一致没有用于生成环境之中，也没有力荐这个工具的使用。 如果感觉差不多是时候了，所以打算把虚拟环境改为 poetry ，不在使用其他的虚拟环境。

相比 pip 与 venv 的使用，poetry 确实有一定的学习门槛，需要先理清楚 pip 与 虚拟环境之间的关系，然后才能学习 poetry 的使用。 现在我把自己的项目全部用 poetry 来进行管理，使用体验远远大于我之前用过的 pip + venv 、 pyenv 、 conda 的虚拟环境。

poetry 是什么 ​

https://python-poetry.org/

Poetry 差不多是 pip + venv，的结合体。可以类似 pip 用于管理第三方模块的管理，但是比 pip 的功能强大许多，同时还包含 venv 的虚拟环境管理功能。大致的功能如下：

1. 管理第三方模块的安装与卸载
2. 管理虚拟环境
3. 管理虚拟环境的依赖
4. 管理打包与发布 其中最重要的是 虚拟环境的依赖 ，意识本文的重点。至于 打包与发布 对于开发者用的不是很多，在这里就不介绍了。

名词解释：虚拟环境管理、模块管理、模块依赖管理 ​

在开始之前，先介绍一下它们之间的关系。

虚拟环境 ​

虚拟环境是指内建的 venv 或 virtualenv 、 conda 以及其他用来创建与管理 Python 虚拟环境的工具，不同的虚拟环境各自独立，存放的位置、安装的模块也都不一样。

模块管理、模块依赖管理 ​

模块是指虚拟环境中安装的第三方模块及其版本。大多数项目对第三方库的版本都是有特定要求，如果对旧版本的项目使用新版本的依赖，可能会报很奇怪的错误。

当安装第三方模块时，第三方模块可能会安装自己依赖的模块。当安装两个以上模块时，就可能出现第三方模块的依赖出现冲突。这种情况一般是依赖的版本冲突。这种就叫做相关性依赖

pip 的不足 ​

大概在三年前就听说过 poetry 的大名，不过那时候 venv 能满足我的需求，并且对虚拟环境及其依赖管理了解不多， poetry 官方文档是英文的也不怎么看的懂， 学习起来有一定的成本，所以就搁置了。知道真正的体会到了 pip + venv 的不足。

pip 是 python 内置的依赖管理工具，而它最大的不足在于 第三方模块的相关性依赖管理 的能力不足。尤其是在删除第三方模块是的依赖解析， 可以说是不会分析依赖。这也是我选择 poetry 的一个重要原因。

接下来我们看一个案例：

1、创建虚拟环境

D:\code_demo> python -m venv venv
D:\code_demo> venv\Script\active
(venv) D:\code_demo>

2、安装 flask 并查看安装好的第三方模块（依赖）

(venv) D:\code_demo>pip install flask
(venv) D:\code_demo>pip list
Package      Version
------------ -------
blinker      1.6.2
click        8.1.3
colorama     0.4.6
Flask        2.3.2
itsdangerous 2.1.2
Jinja2       3.1.2
MarkupSafe   2.1.2
pip          22.3.1
setuptools   65.5.0
Werkzeug     2.3.6

3、然后删除 flask 模块

(venv) D:\code_demo>pip uninstall flask
Found existing installation: Flask 2.3.2
Uninstalling Flask-2.3.2:
  Would remove:
    d:\code_demo\venv\lib\site-packages\flask-2.3.2.dist-info\*
    d:\code_demo\venv\lib\site-packages\flask\*
    d:\code_demo\venv\scripts\flask.exe
Proceed (Y/n)? y
  Successfully uninstalled Flask-2.3.2
(venv) D:\code_demo>pip list
Package      Version
------------ -------
blinker      1.6.2[pyproject.toml](..%2F..%2F..%2Fpoetry-demo%2Fpyproject.toml)
click        8.1.3
colorama     0.4.6
itsdangerous 2.1.2
Jinja2       3.1.2
MarkupSafe   2.1.2
pip          22.3.1
setuptools   65.5.0
Werkzeug     2.3.6

然后就会发现，只少了 flask 模块，而安装 flask 时顺带安装的依赖全部被留下了。也就是说 pip 安装模块是，相关的依赖都会被下载安装。但是在删除是，pip 就不会进行管理了，而是直接把指定的模块移除，留下一堆依赖。

从零开始使用 Poetry ​

安装 ​

poetry 是一个命令行工具，安装之后就可以使用 poetry 指令。可以将其安装全局环境或者是虚拟环境，我推荐安装在全局环境，这样在后面使用时不需要单独激活虚拟环境。同时 poetry 也依赖了比较多的模块，每个虚拟环境都安装一次也会比较麻烦。

pip install poetry

安装之后就会在 python 解释器的安装目录下的 Scripts 目录里面出现 poetry.exe ，因为在安装 python 解释器是配置过环境变量，然后就可以直接全局使用了。

初始化 poetry 项目 ​

为了方便解说，我们先创建一个新的项目，名称为 poetry-demo

指定都非常简单，建议跟着一步步自己也尝试一下。

1、初始化项目

X:\>mkdir poetry-demo
X:\>cd poetry-demo
X:\poetry-demo>poetry init

然后会跳出来一连串的互动对话，用于创建项目的配置文件，这里我就直接全部一路回车，然后看一下生成的 pyproject.toml 配置文件：

[tool.poetry]
name = "poetry-demo"
version = "0.1.0"
description = ""
authors = ["zhengxinonly <[email protected]>"]
readme = "README.md"
packages = [{include = "poetry_demo"}]
[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.10"
[build-system]
requires = ["poetry-core"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"

此时项目的目录接口如下：

poetry-demo
└── pyproject.toml
0 directories, 1 file

管理虚拟环境 ​

poetry 预设了很多自己的虚拟环境配置，这些配置可以通过 poetry config 进行修改。

Windows 系统下 poetry 预设是将虚拟环境创建在 C:\Users\<用户名>\AppData\Local\pypoetry\Cache\virtualenvs 目录下，当用户在执行 poetry add 等指令时，poetry 都会自动检查当下是否正在使用虚拟环境：

• 如果是，则会直接安装模块到当前的虚拟环境下
• 如果否，则会自动帮你创建一个新的虚拟环境，然后再安装模块

创建虚拟环境 ​

使用指令 poetry env use python ：

X:\poetry-demo>poetry env use python
Creating virtualenv poetry-demo-Ut74gzEx-py3.10 in C:\Users\xxp\AppData\Local\pypoetry\Cache\virtualenvs
Using virtualenv: C:\Users\xxp\AppData\Local\pypoetry\Cache\virtualenvs\poetry-demo-Ut74gzEx-py3.10

可以看出 poetry 为创建创建一个名为 poetry-demo-Ut74gzEx-py3.10 的虚拟环境

重点说明

• poetry env use python 是使用当前命令行下激活的 python 解释器创建虚拟环境
  • 也可以将指令最后的 python ，改为 python3 、 python3.8 ，之类的，甚至只要需要 3.8 ，只要确保对于的解释器能够在环境变量中找到。
  • 更多的配置可以查看 官方文档
• poetry 默认会将虚拟环境统一放在指定目录，例如刚刚创建的项目就放在 C:\Users\xxp\AppData\Local\pypoetry\Cache\virtualenvs\ 目录当中
• 虚拟环境的命名模式为 项目名-随机数-python版本

对于这种命名我个人是蛮喜欢的，每个项目有一个单独虚拟环境，并且制定了对应的版本，看一眼就能知道自己使用的环境是否正确。

对于 poetry 将虚拟环境统一放在指定路径下，这一点我更偏向于 venv 的做法，也就是把虚拟环境放在项目目录下，方便用于观看依赖包的源码，在做项目部署的时候更方便一些。

所幸 poetry 提供了这样的选项。

在当前项目下创建虚拟环境 ​

我们可以使用 poetry config --list 指令来查看 poetry 的几个主要设定，

X:\poetry-demo>poetry config --list
cache-dir = "C:\\Users\\xxp\\AppData\\Local\\pypoetry\\Cache"
experimental.new-installer = true
experimental.system-git-client = false
installer.max-workers = null
installer.modern-installation = true
installer.no-binary = null
installer.parallel = true
virtualenvs.create = true
virtualenvs.in-project = null
virtualenvs.options.always-copy = false
virtualenvs.options.no-pip = false
virtualenvs.options.no-setuptools = false
virtualenvs.options.system-site-packages = false
virtualenvs.path = "C:\\Users\\xxp\\AppData\\Local\\pypoetry\\Cache\\virtualenvs"
virtualenvs.prefer-active-python = false
virtualenvs.prompt = "{project_name}-py{python_version}"

其中 virtualenvs.create = true 若改为 false ，则可以停止 poetry 在检查不到虚拟环境是自动创建的行为模式，但是建议不要改动。

而 virtualenvs.in-project = false 就是我们要修改的目标，使用指令：

poetry config virtualenvs.in-project true

先把之前创建的虚拟环境删除

X:\poetry-demo>poetry env remove python
Deleted virtualenv: C:\Users\xxp\AppData\Local\pypoetry\Cache\virtualenvs\poetry-demo-Ut74gzEx-py3.10

重新创建虚拟环境，看一下差异：

X:\poetry-demo>poetry env use python
Creating virtualenv poetry-demo in X:\poetry-demo\.venv
Using virtualenv: X:\poetry-demo\.venv

可以看出：

• 虚拟环境的路径改为项目的根目录下了
• 名称固定位 .venv

个人觉得这样的设定更加简洁。

启动与退出虚拟环境 ​

在项目的根目录下使用 poetry shell 就可以进入到虚拟环境

X:\poetry-demo>poetry shell
Spawning shell within X:\poetry-demo\.venv
(poetry-demo-py3.10) X:\poetry-demo>

poetry shell 指令会检查当前目录或上层目录是否存在 pyproject，toml 来确定需要启动的虚拟环境，所以如果不移动到项目的目录下，则会出现错误。

退出虚拟环境就更简单了，只要输入 exit 就可以了。

(poetry-demo-py3.10) X:\poetry-demo>exit
X:\poetry-demo>

poetry 指令 ​

poetry 是一个独立的命令行工具，他有自己的指令，需要花费额外的时间与精力学习，相较 pip 更加复杂，这个能是使用 poetry 的一道关卡。好在常用指令其实不超过 10 个，下面就来一一介绍。

安装模块 ​

使用指令

poetry add

相较于 pip install ，我们试试安装 flask 看看会有什么样的变化

(poetry-demo-py3.10) X:\poetry-demo>poetry add flask
Using version ^2.3.2 for flask
Updating dependencies
Resolving dependencies...
Writing lock file
Package operations: 8 installs, 0 updates, 0 removals
  • Installing colorama (0.4.6)
  • Installing markupsafe (2.1.3)
  • Installing blinker (1.6.2)
  • Installing click (8.1.6)
  • Installing itsdangerous (2.1.2)
  • Installing jinja2 (3.1.2)
  • Installing werkzeug (2.3.6)

可以看到 poetry 会将所有的信息全部列出来，并且清楚的告知了新增了那些第三方模块。

此时项目中的 pyproject.toml 也发生了变化

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.10"
flask = "^2.3.2"  # 新增部分

这里要说明，安装 flask ，则 pyproject.toml 只会新增 flask = "^2.3.2" 这个字段的第三方模块，其余依赖不会出现在 toml 文件中。

这里是一个非常大的优点，以便区分那些是用户安装的第三方模块，那些是第三方模块一并安装的依赖。

poetry.lock 与更新顺序 ​

除了更新 pyproject.toml ，此时项目中还会新增一个文件，名为 poetry.lock ，它实际上就相当于 pip 的 requirements.txt ，详细记录了所有安装的模块与版本。

当使用 poetry add 指令时， poetry 会自动依序帮你做完这三件事：

1. 更新 pyproject.toml 。
2. 依照 pyproject.toml 的内容，更新 poetry.lock 。
3. 依照 poetry.lock 的内容，更新虚拟环境。

由此可见， poetry.lock 的内容是取决于 pyproject.toml ，但两者并不会自己连动，一定要基于特定指令才会进行同步与更新， poetry add 就是一个典型案例。

此时项目目录结构如下：

poetry-demo
├── poetry.lock
└── pyproject.toml
0 directories, 2 files

poetry lock ：更新 poetry.lock ​

当你自行修改了 pyproject.toml 内容，比如变更特定模块的版本（这是有可能的，尤其在手动处理版本冲突的时候），此时 poetry.lock 的内容与 pyproject.toml 出现了脱钩，必须让它依照新的 pyproject.toml 内容更新、同步，使用指令：

poetry lock

如此一来，才能确保手动修改的内容，也更新到 poetry.lock 中，毕竟虚拟环境如果要重新建立，是基于 poetry.lock 的内容来安装模块，而非 pyproject.toml 。

还是那句话：

poetry.lock 相当于 Poetry 的 requirements.txt 。

但要特别注意的是， poetry lock 指令，仅会更新 poetry.lock ，不会同时安装模块至虚拟环境

因此，在执行完 poetry lock 指令后，必须再使用 poetry install 来安装模块。否则就会出现 poetry.lock 和虚拟环境不一致的状况。

更多 poetry lock 细节可参考 官方文件，其中特别值得注意的是 --no-update 参数。

新增模块至 dev-dependencies ​

有些模块，比如 pytest 、 black 等等，只会在开发环境中使用，产品的部署环境并不需要。

Poetry 允许你区分这两者，将上述的模块安装至 dev-dependencies 区块，方便让你轻松建立一份「不包含」 dev-dependencies 开发模块的安装清单。

在此以 Black 为例，安装方式如下：

poetry add black --group dev

结果的区别显示在 pyproject.toml 里：

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.10"
flask = "^2.3.2"
[tool.poetry.group.dev.dependencies]
black = "^23.7.0"

可以看到 black 被列在不同区块： tool.poetry.dev-dependencies 。

强烈建议善用 dev-dependencies

善用 --group dev 参数，明确区分开发环境，我认为非常必要。

首先，这些模块常常属于「检测型」工具，相关的依赖模块着实不少！比如 flake8 ，它依赖了 pycodestyle 、 pyflakes 、 mccabe 等等，还有 black 、 pre-commit ，依赖模块数量也都很可观。

Poetry 更新模块 ​

这个就很简单了，使用 poetry update 指令即可：

poetry update

上面指令会更新全部可能可以更新的模块，也可以仅指定特定模块，比如：

poetry update requests toml

关于 poetry update 的其余参数，请参考 文件 。

还一件重要的事，那就是关于模块版本的升级限制规则，取决于你在 pyproject.toml 中的设定。

列出全部模块清单 ​

类似 pip list ，这里要使用 poetry show

特别提醒的是，这里的清单内容并不是来自于虚拟环境，这点和 pip 不同，而是来自于 poetry.lock 的内容。

你可能会想，来自于 poetry.lock 或虚拟环境，有差吗？两者不是应该要一致？

没错，理论上是，但也有不一致的时候，比如你使用了 pip install 指令安装模块，就不会记载在 poetry.lock 中，那 poetry show 自然也不会显示。

树状显示模块依赖层级

poetry show --tree

让主要模块与其依赖模块的关系与层次，一目了然。

而且很贴心的是，它也可以只显示指定模块的依赖层级，以 celery 为例：

poetry show celery --tree

Poetry 移除模块 ​

使用 poetry remove 指令。和 poetry add 一样，可以加上 -D 参数来移除置于开发区的模块。

而移除模块时的依赖解析能力，正是 Poetry 远优于 pip 的主要环节，因为 pip 没有嘛！也是我提议改用 Poetry 的关键理由——为了顺利移除模块与依赖。

前面已经提过，pip 的 pip uninstall 只会移除你所指定的模块，而不会连同依赖模块一起移除。

这是基于安全考量，因为 pip 没有依赖解析功能。如果贸然移除所有安装时一并安装的依赖模块，可能会造成巨大灾难，让别的模块失去效用。

所以，使用 pip 时，我们鲜少会去移除已经不再使用的模块。毕竟依赖关系错综复杂，移除模块可能造成许多副作用，实在是太麻烦了。

poetry remove 的依赖解析 ​

poetry remove flask

输出 Poetry 虚拟环境的 requirements.txt ​

理论上，全面改用 Poetry 后，项目中是不需要存在 requirements.txt ，因为它的角色已经完全被 poetry.lock 所取代。

但事实是，你可能还是需要它，甚至希望它随着 poetry.lock 的内容更新！至少对我而言就是如此，我在 Docker 部署环境中并不使用 Poetry，所以我需要一份完全等价于 poetry.lock 的 requirements.txt ，用于 Docker 部署。

你可能想说，那我就在 Poetry 的虚拟环境下，使用以往熟悉的指令 pip freeze > requirements.txt 来产生一份就可以了吧？我本来也是这么想，但实际的产出却是如此：（提醒：目前 poetry-demo 专案中仅剩下 Black 和它的依赖模块）

black @ file:///Users/kyo/Library/Caches/pypoetry/artifacts/11/4c/fc/cd6d885e9f5be135b161e365b11312cff5920d7574c8446833d7a9b1a3/black-22.3.0-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl
click @ file:///Users/kyo/Library/Caches/pypoetry/artifacts/f0/23/09/b13d61d1fa8b3cd7c26f67505638d55002e7105849de4c4432c28e1c0d/click-8.1.2-py3-none-any.whl
mypy-extensions @ file:///Users/kyo/Library/Caches/pypoetry/artifacts/b6/a0/b0/a5dc9acd6fd12aba308634f21bb7cf0571448f20848797d7ecb327aa12/mypy_extensions-0.4.3-py2.py3-none-any.whl
...

这呈现好像不是我们以前熟悉的那样：

black==22.3.0
click==8.1.2
...

没错，只要是使用 poetry add 安装的模块，在 pip freeze 就会变成这样。此时想输出类似 requirements.txt 的格式，需要使用 poetry export 。

poetry export -f requirements.txt -o requirements.txt --without-hashes

我们再看一下输出结果，虽然不尽相同，但也相去不远了……吗？等等，怎么是空白？

输出 dev-dependencies ​

因为 poetry export 预设只会输出 toml 中的 [tool.poetry.dependencies] 区块的模块！还记得上面我们把 Black 安装到 [tool.poetry.dev-dependencies] 了吗？

这倒是没错，不过基于演示需求，我们必须输出 [tool.poetry.dev-dependencies] 的模块，才能看到 Black。

加上 --dev 参数即可：

poetry export -f requirements.txt -o requirements.txt --without-hashes --dev

输出的 requirements.txt 内容：

black==22.3.0; python_full_version >= "3.6.2"
click==8.1.2; python_version >= "3.7" and python_full_version >= "3.6.2"