Python 專案及依賴管理工具，類似於 Java 中的 Maven 與 Node 中的 npm + webpack，在開發和維護專案時起著重要的作用。使用適當的依賴管理工具可以顯著提高開發效率，減少依賴衝突，確保專案的穩定性、可靠性和安全性。
一、常見專案及依賴管理工具需具備的功能
1. 依賴管理
（1）自動化依賴安裝
依賴管理工具可以自動安裝專案所需的所有依賴包，而不需要手動逐個安裝。
（2）依賴版本控制
這些工具允許開發者指定和鎖定依賴包的版本，確保專案在不同環境中執行時依賴的一致性
2. 虛擬環境管理
虛擬環境允許在同一臺機器上執行多個專案，而不會發生依賴衝突。依賴管理工具通常會自動建立和管理虛擬環境，確保專案依賴的隔離性。
3. 依賴衝突解決
依賴管理工具可以自動解決依賴衝突，確保安裝的依賴包版本相容。例如，pipenv 和 poetry 都有內建的依賴衝突解決機制。
4. 安全性檢查
一些工具（如 pipenv）提供了內建的安全性檢查功能，可以掃描依賴包的已知漏洞，並提供修復建議。
# 使用 pipenv 進行安全性檢查
pipenv check
5. 專案初始化和模板
一些工具（如 poetry 和 hatch）提供了專案模板和腳手架功能，幫助開發者快速建立新專案。
6. 釋出依賴包
一些工具（如 poetry）內建了包釋出功能，可以方便地將專案釋出到 PyPI（Python Package Index）。
# 使用 poetry 釋出包
poetry publish --build
7. 生成依賴配置檔案
部分依賴管理工具可以生成描述專案依賴的檔案，方便團隊協作和部署。例如，pip-tools 可以生成 requirements.txt 檔案。
8. 版本管理
這是指如何管理和控制你的專案版本。每次釋出新版本時，你需要更新專案的版本號（如從 1.0.0 到 1.1.0），並確保版本號的變化遵循一定的規則（如語義化版本控制）。
版本管理工具可以幫助你自動更新版本號、生成變更日誌、建立釋出標籤等。
二、常見工具及其技術對比
常見 Python 專案及依賴管理工具，包括 Pipenv、Poetry、Conda、Pip-tools 、Hatch）和 venv。以下從工具簡介、特性介紹、功能對比及流行度三方面進行對比。
1. 工具簡介
（1）Pipenv
Pipenv 一度被官方推薦為 Python 專案的依賴管理工具，尤其是在需要自動管理虛擬環境和依賴鎖定的場景中。然而，隨著時間的推移，它的熱度有所下降。
（2）Poetry
Poetry 近年來越來越流行，尤其在需要現代化依賴管理和包釋出的專案中。它提供了更好的使用者體驗和更強大的功能。
（3）Conda
Conda 在資料科學和機器學習領域非常流行，因為它不僅支援 Python，還支援 R 和其他語言，並且其環境管理功能非常強大。
（4）Pip-tools
Pip-tools 在一些需要精確控制依賴版本的專案中很受歡迎，尤其是那些仍然使用 requirements.txt 的專案。
（5）Hatch
Hatch 是一個相對較新的工具，雖然功能強大，但目前還沒有達到 Poetry 或 Conda 的流行度。
（6）venv
venv 是 Python 標準庫中的模組，用於建立輕量級的虛擬環境，方便專案間的依賴隔離。
2. 特性介紹
| 工具 | 主要使用場景 | 主要特性 |
|---|---|---|
| Pipenv | 一般專案，自動管理虛擬環境 | 自動建立和管理虛擬環境、依賴鎖定檔案（Pipfile.lock）、友好的 CLI 介面 |
| Poetry | 現代化專案，依賴管理和包釋出 | 全面的依賴管理、內建虛擬環境管理、專案構建和釋出、依賴解析和鎖定 |
| Conda | 資料科學和機器學習 | 跨語言支援、強大的環境管理、包管理、支援多種平臺（Windows, macOS, Linux） |
| Pip-tools | 精確控制依賴版本的專案 | 生成和更新 requirements 檔案、依賴鎖定、與 pip 相容 |
| Hatch | 現代化專案管理和版本控制 | 專案模板、環境管理、版本控制、依賴管理、靈活的外掛系統 |
| venv | 基本虛擬環境管理 | Python 內建模組，輕量級虛擬環境管理 |
3. 功能對比
| 功能 | venv | Pipenv | Poetry | Conda | Pip-tools | Hatch |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 建立虛擬環境 | 是 | 是 | 是 | 是 | 否 | 是 |
| 自動管理虛擬環境 | 否 | 是 | 是 | 是 | 否 | 是 |
| 依賴檔案 | 否 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| 版本鎖定 | 否 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| 安全性檢查 | 否 | 是 | 否 | 否 | 否 | 否 |
| 包釋出 | 否 | 否 | 是 | 否 | 否 | 是 |
| 依賴衝突解決 | 否 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| 專案模板和腳手架 | 否 | 否 | 是 | 否 | 否 | 是 |
| 版本管理 | 否 | 否 | 是 | 否 | 否 | 是 |
4. 流行度
當前（2024 年 7 月 30 日）各工具流行度，如下：
| 工具 | GitHub Stars | PyPI 近半年下載量（萬） | Forks | Open Issues | Open PRs |
|---|---|---|---|---|---|
| Pipenv | 24k+ | 6466 | 1862 | 260 | 14 |
| Poetry | 30k+ | 20502 | 2236 | 602 | 74 |
| Conda | 6k+ | 97 | N/A | N/A | N/A |
| Pip-tools | 7k+ | 7254 | 608 | 160 | 27 |
| Hatch | 5k+ | 1163 | 285 | 239 | 26 |
| venv | Python 內建 | N/A | N/A | N/A | N/A |
三、結論
從上述技術對比來看，無論是功能特性還是流程程度，Poetry 都是當前最適合新 Python 專案的依賴管理工具。不過，部分其他工具也有一定適用場景，如 Pip-tools 適用於有 requirements 的老專案，Conda 適用於多程式語言專案。
四、VS pip
以 poetry 為例，簡要介紹上述專案及包依賴管理工具與 pip 的區別。 pip 是一個輕量級的包管理工具，適合簡單的包安裝和管理任務。 poetry 是一個功能強大的專案管理工具，適合需要全面管理專案依賴和配置的場景。
1. 功能對比
| 特性 | pip | poetry |
|---|---|---|
| 功能和用途 | pip 是 Python 的包管理工具，用於安裝和管理 Python 包。主要用於從 Python Package Index (PyPI) 下載和安裝包，不涉及專案管理。 |
poetry 是一個全面的 Python 專案管理工具，不僅可以安裝和管理包，還可以建立和管理專案、處理依賴關係、釋出包等。 |
| 配置檔案 | pip 使用 requirements.txt 檔案來列出專案的依賴包。requirements.txt 是一個簡單的文字檔案，列出所有需要安裝的包及其版本。 |
poetry 使用 pyproject.toml 檔案來管理專案的後設資料和依賴關係。pyproject.toml 是一個結構化的配置檔案，包含專案的詳細資訊、依賴關係、指令碼等。 |
| 依賴管理 | pip 本身不處理依賴衝突問題，需要開發者手動解決。可以結合 pip-tools 使用，以便更好地管理依賴關係。 |
poetry 內建依賴解析和鎖定機制，可以自動解決依賴衝突問題。會生成一個 poetry.lock 檔案，確保專案在不同環境下依賴一致。 |
| 虛擬環境管理 | pip 本身不管理虛擬環境，但通常與 virtualenv 或 venv 一起使用。開發者需要手動建立和啟用虛擬環境。 |
poetry 內建虛擬環境管理功能，可以自動建立和管理虛擬環境。使用 poetry 時，虛擬環境的建立和啟用是自動處理的。 |
2. 使用示例
（1）pip
# 安裝包
pip install requests
# 列出安裝的包
pip freeze > requirements.txt
# 從 requirements.txt 安裝包
pip install -r requirements.txt
（2）poetry
# 建立新專案
poetry new myproject
# 進入專案目錄
cd myproject
# 安裝包
poetry add requests
# 安裝所有依賴
poetry install
# 啟動虛擬環境
poetry shell
3. 建議
示例專案可用 Python 自帶的 pip，簡單易用。大型線上生產專案需要做好依賴管理、依賴衝突解決、虛擬環境管理等工作，以保證專案在多種環境下交付一致且穩定執行，poetry 之類的專案及包管理工具更合適的選擇。