安装
使用在线脚本进行安装（推荐）
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/get-poetry.py | python 复制代码
其他的安装方法（不推荐）
pip安装
pip install --user poetry 复制代码
pip这种安装方式可能引起依赖包冲突。还可以考虑使用pipx（3.6及之后的版本）或者pipsi（3.6之前的版本）
安装后可以使用下面的命令确认安装成功：
poetry --version 复制代码
更新Poetry版本
更新到最新版本
poetry self update
更新到预发布版本
poetry self update --preview
更新到指定版本
poetry self update 0.8.0
注意：
self update命令仅在推荐安装程序安装Poetry时有效。
常用命令汇总
poetry 提供了一系列覆盖整个开发流程的命令，这些命令使用简单，如表所示：
| 名称 | 功能 |
| new | 创建一个项目脚手架，包含基本结构、pyproject.toml 文件 |
| init | 基于已有的项目代码创建 pyproject.toml 文件，支持交互式填写 |
| install | 安装依赖库 |
| update | 更新依赖库 |
| add | 添加依赖库 |
| remove | 移除依赖库 |
| show | 查看具体依赖库信息，支持显示树形依赖链 |
| build | 构建 tar.gz 或 wheel 包 |
| publish | 发布到 PyPI |
| run | 运行脚本和代码 |
| shell | 激活虚拟环境 |
项目初始化
新建项目
poetry new demo-project 复制代码
新建项目的目录结构如下：
tree demo-project 复制代码
demo-project ├── README.rst ├── poetry.lock ├── pyproject.toml ├── demo_project │ └── __init__.py └── tests ├── __init__.py └── test_demo_project.py 3 directories, 6 files 复制代码
同时，项目下会自动生成pyproject.toml文件，该文件的主要用途是依赖管理、构建、打包、发布，内容如下：
[tool.poetry] name = "demo-project" version = "0.1.0" description = "" authors = ["吃果冻不吐果冻皮 <liguodongiot@163.com>"] [tool.poetry.dependencies] python = "^3.9" [tool.poetry.dev-dependencies] pytest = "^5.2" [build-system] requires = ["poetry-core>=1.0.0"] build-backend = "poetry.core.masonry.api" 复制代码
配置说明：
[tool.poetry.dependencies] ：在这里您可以列出项目需要的所有依赖包。 就像旧 requirements.txt 文件一样。 您可以手动完成此操作，然后调用命令 poetry install 以将其全部安装以用于软件包开发和工作目的。 如果您使用 poetry add <dependency_name>安装依赖包 相当于使用 pip install <dependency_name> 。
[tool.poetry.dev-dependencies] ：配置仅用于开发的依赖包。
备注：
如果你想使用 src 文件夹，可以添加 --src 选项，这会把程序包嵌套在 src 文件夹里。
已有项目初始化
poetry init 复制代码
根据它的提示输入你的项目信息，不确定的内容就按下 Enter 使用默认值，后续也可以手动更新。
虚拟环境管理
创建虚拟环境
方式一：
利用 virtualenvs.create=true 自动创建虚拟环境
当参数 virtualenvs.create=true (默认)时，执行 poetry install/add/remove 时会检测当前项目是否有虚拟环境，没有就自动创建（确保当前目录有 pyproject.toml 文件）。
poetry install 复制代码
这个命令会读取 pyproject.toml 中的所有依赖（包括开发依赖）并安装，如果不想安装开发依赖，可以附加 --no-dev 选项。如果项目根目录有 poetry.lock 文件，会安装这个文件中列出的锁定版本的依赖。
方式二：
指定创建虚拟环境时使用的Python解释器版本，如下：
poetry env use python3 复制代码
python3是python解释器，相当于cmd下输入python3。还可以指定解释器路径来创建：
poetry env use /usr/bin/python # Update:20210917 # 指定为conda创建的虚拟环境的解释器（Mac M1安装一些机器学习库可以使用，支持X86架构） poetry env use /Users/dm/.miniconda3/envs/py37/bin/python 复制代码
激活虚拟环境
执行 poetry 开头的命令并不需要激活虚拟环境，因为它会自动检测到当前虚拟环境。如果你想快速在当前目录对应的虚拟环境中执行命令，可以使用 poetry run <你的命令> 命令，比如执行app.py文件：
poetry run python app.py
如果你想显式的激活虚拟环境，使用 poetry shell 命令：
poetry shell
查看虚拟环境信息
poetry env info
显示虚拟环境所有列表
poetry env list
显示虚拟环境绝对路径
poetry env list --full-path
删除虚拟环境
- 可以直接删除虚拟环境文件夹
- 通过
poetry env remove命令删除
# 执行删除虚拟环境时，需要指定对应的解析器版本 poetry env remove python3 复制代码
查看python版本
poetry run python -V 复制代码
依赖包管理
安装依赖包
可以使用install命令直接解析并安装pyproject.toml的依赖包
poetry install
pyproject.toml文件的配置如下：
[tool.poetry.dependencies] pendulum = "^1.4" 复制代码
也可以可以使用add命令来安装Python工具包，
poetry add numpy
还可以，通过添加配置参数--dev来区分不同环境下的依赖包。
poetry add pytest --dev
poetry add依赖安装常见命令如下表格：
| 命令 | 描述 |
| poetry add flask | 安装最新稳定版本的flask |
| poetry add pytest --dev | 指定为开发依赖，会写到pyproject.toml中的[tool.poetry.dev-dependencies]区域 |
| poetry add flask=2.22.0 | 指定具体的版本 |
| poetry install | 安装pyproject.toml文件中的全部依赖 |
| poetry install --no-dev | 只安装非development环境的依赖，一般部署时使用 |
更新所有锁定版本的依赖包
poetry update
更新指定依赖包
poetry update numpy
卸载依赖包
poetry remove numpy
查看可以更新的依赖
poetry show --outdated
查看项目安装的依赖
poetry show
以树形结构查看项目安装的依赖关系
poetry show --tree
配置Poetry(poetry config)
Poetry提供了全局配置(config.toml)和特定项目的配置(poetry.toml)。
全局配置
poetry config virtualenvs.create false
注意：这里只是示范使用，
virtualenvs.create这个参数其实基本不用修改，保留原值就好。
特定项目配置
poetry config后加--local来配置当前项目。
poetry config virtualenvs.create true --local
重置配置
poetry config的--unset就是用来重置配置的。
重置全局配置：
poetry config virtualenvs.create --unset 复制代码
重置项目配置：
poetry config virtualenvs.create --local --unset 复制代码
查看项目下的poetry.toml文件，可以看到值被重置了。
列出当前项目的配置
poetry config --list
cache-dir = "/Users/liguodong/Library/Caches/pypoetry" experimental.new-installer = **true** installer.parallel = **true** virtualenvs.create = **true** virtualenvs.in-project = **null** virtualenvs.path = "{cache-dir}/virtualenvs" # /Users/liguodong/Library/Caches/pypoetry/virtualenvs 复制代码
列出配置时，包括了全局和本地的配置，本地的配置会覆盖全局的参数，例如：virtualenvs.create全局为false，本地为true，那这里 virtualenvs.create=true
Poetry支持的常用参数有：
| 参数 | 说明 |
| cache-dir | poetry使用的缓存目录的路径默认值。 macOS:~/Library/Caches/pypoetry；Windows:C:\Users<username>\Appdata\Local\pypoetry\Cache；Unix:~/.cache/pypoetry |
| virtualenvs.create | 默认值为true，如果执行 poetry install/poetry add时没有虚拟环境，就自动创建一个虚拟环境，设置为false的话，当虚拟环境不存在时，会将包安装到系统环境** |
| virtualenvs.in-project | 默认值为false，设置为true的话，会在当前项目目录下创建虚拟环境 |
| virtualenvs.path | 虚拟环境的路径，默认路径为{cache-dir}/virtualenvs |
项目构建及发布
项目打包
poetry build
参数：
--format (-f): 限制打包的格式为wheel(whl) 或sdist(tar.gz).
请注意，目前只支持纯python的wheel。
发布项目包
此命令将使用build命令生成的包发布到远程仓库，默认上传至PYPY（因此，你需要事先创建一个账号）。 如果这是第一次提交包，它将在上传前自动注册包。
poetry publish
执行结果：
# 需要输入PYPI的用户名和密码 Username: liguodong Password: Publishing py-sanic-samples (0.1.0) to PyPI - Uploading py-sanic-samples-0.1.0.tar.gz 100% - Uploading py_sanic_samples-0.1.0-py3-none-any.whl 100% 复制代码
参数：
--repository（-r）：配置将包注册到的存储库（默认值：pypi）。应与config命令设置的存储库名称匹配。--username（-u）：访问该存储库的用户名。--password（-p）：访问该存储库的密码。--干运行：执行除上传包以外的所有操作。
总结
本文简单介绍了Poetry的虚拟环境管理，依赖包管理以及配置Poetry等常用操作。除此之外，还介绍了如何使用Poetry构建包和发布包等操作。
我是果冻，希望我的文章能够帮助到你。
