Python的包管理一直算是个痛点，作为Python基金会官方钦定的Pipenv并不是太给力，反倒中途杀出的Poetry，让人眼前一亮。 今天我们就快速入门一下Poetry。
安装&配置
通过命令行，直接安装：
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/get-poetry.py | python
安装之后，推荐设置成在项目目录下生成virtualenv文件夹，管理起来更直观：
poetry config virtualenvs.in-project true
使用
项目初始化
Poetry有两种初始化项目的方式，init和new
对于新项目，建议使用new来初始化：
poetry new <project_name>
会自动生成项目的框架结构：
├── README.rst
├── demo_project
│ └── __init__.py
├── pyproject.toml
└── tests
├── __init__.py
└── test_demo_project.py
对于旧的项目，可以使用：
poetry init
会逐步引导初始化poetry项目。
文件说明
不论是用哪种方式初始化，最终都会在项目里创建两个主要文件：
pyproject.toml： 用于配置项目的基础信息和声明依赖。poetry.lock： 添加第一个依赖之后会生成，并会随着每次对依赖包的修改（添加、更新、删除等）而发生改变，该文件用于精确锁定项目所使用的依赖的版本，以确保相同代码在运行时的环境一致。
依赖管理
# 添加依赖
poetry add <lib>
# 添加dev依赖
poetry add <lib> --dev
# 删除依赖
poetry remove <lib>
# 更新依赖
poetry update
# 锁定依赖版本
poetry lock
# 列出全部依赖项
poetry show
# 列出陈旧的依赖项
poetry show --outdated
# 搜索指定的包
poetry search <name>
运行环境
# 运行单个文件
poetry run python3 xxx.py
# 进入到env环境中
poetry shell
# 退出环境
deactivate
其他维护命令
# 升级
poetry self update
# 检查配置
poetry check
# 导出成requirements.txt
poetry export -f requirements.txt > requirements.txt
# 查看配置
poetry config --list
# 修改配置
poetry config <key> <value>
# 清除指定来源（如pypi）的全部缓存
poetry cache clear pypi --all
经验
- 建议设置
virtualenvs.in-project模式，方便使用，但是把.venv放到.gigignore中排除，避免不必要的仓库变动 poetry.lock是精确安装指定版本的依据，建议放入代码仓库中管理- 用好
dev-dependencies，把开发时的一些依赖放进去，可降低生产环境安装的依赖包数量