1、python包管理
在java开发生态，我们早已习惯使用maven或者gradle来构建和管理java项目。通过构建工具，我们可以非常方便对项目的依赖、打包、部署等进行管理，极大的减少手工操作的复杂性。
如果使用python开发生态，我们同样可以有类似的包管理工具，那就是pip。pip随python开发环境一起发布，在安装路径的Script目录下。
2、pip与maven的对比
下面是pip和maven之间的一些主要区别和对比：
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配置文件：pip使用简单的文本文件（requirements.txt）来描述软件包的依赖关系，而maven使用更复杂的XML配置文件（pom.xml）来描述项目的依赖关系和构建过程。
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依赖管理：maven具有更强大的依赖管理功能，能够解析和管理复杂的依赖关系。它可以自动下载和管理项目所需的依赖库，并能够递归地解析和解决依赖冲突。pip的依赖管理相对简单，只能解析和管理一级依赖。
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插件支持：maven提供了丰富的插件机制，可以用于执行各种构建、测试和部署任务。pip没有类似的插件机制，只能通过简单的命令行界面完成常见的操作。
总体来说，pip适用于Python开发环境，而maven适用于Java开发环境。它们分别提供了针对不同语言和生态系统的包管理和构建功能。pip主要用于安装和管理依赖包，功能比较单一。而maven是一个全能型的管理。
3、pip常见命令
pip有以下常见命令
| 命令 | 说明 | 示例 |
| pip install | 安装指定依赖（不申明表示下载最新版本呢） | pip install requests |
| pip uninstall | 卸载软件包 | pip uninstall requests |
| pip install --upgrade | 更新软件包 | pip install --upgrade requests |
| pip list | 列出已安装的软件包 | pip list |
4、pip常见设置
pip依赖安装目录
在Windows系统，pip下载的依赖默认存放于安装目录的Lib\site-packages子目录里。
4.1、更改依赖仓库镜像
有时因为网速或者国外镜像仓库网络距离大，下载不是很顺利。这种情况，我们可以更改下依赖的镜像路径。maven可以配置一系列镜像仓库地址，下载的时候按顺序解析仓库，只有前一个节点无法找到依赖，才会往下一个节点尝试。
<!-- 阿里云maven仓库 --><repositories><repository><id>aliyun</id><name>aliyun nexus</name><url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url><releases><enabled>true</enabled></releases></repository><repository><id>central</id><name>central</name><url>https://repo1.maven.org/maven2</url><releases><enabled>true</enabled></releases></repository></repositories>pip只能设置唯一镜像仓库，具体命令如下（也可选择其他国内镜像）：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple4.2、更改依赖安装目录
若需更改依赖的安装目录，执行以下命令：
pip config set global.target E:/piprepo重新执行下，pip install requests。即可在新的路径下看到下载的依赖。
5、python虚拟环境
5.1、为什么需要虚拟环境
pip最致命的缺点是无法处理同一个依赖多个版本的问题，例如不同项目，对于同一个依赖，可能需求的版本不一致。这个时候，我们就需要使用虚拟环境了。
python构建虚拟环境的工具非常多，从pycharm可以看到：
5.2、Python常见虚拟环境
下面对几款虚拟环境工具做一些简单的介绍。
1.venv：
venv 是一个用于创建和管理虚拟环境的模块。虚拟环境是一个独立于系统环境的 Python 环境，可以用于隔离不同项目的依赖和包。
优点：venv是Python 3.3及更高版本中的标准库，不需要额外安装。它可以创建轻量级且独立的虚拟环境。
缺点：venv仅支持Python 3，并不能同时管理多个Python版本的虚拟环境。
2.virtualenv：
virtualenv是较早的虚拟环境工具，但仍然广泛使用，并且在一些特殊情况下可能是唯一可用的选择，比如使用旧版本的 Python。
优点：virtualenv是最常用和广泛支持的虚拟环境管理工具，可以在Python 2和Python 3上使用。它有丰富的功能，例如可以指定Python解释器版本、使用系统全局安装的包等。
缺点：需要额外安装。
3.conda：
conda 是一个流行的开源的跨平台的包管理系统和环境管理系统，用于在 Python 和其他语言中安装和管理软件包。它是 Anaconda 发行版的核心组件之一，但也可以独立使用。
优点：conda是一个跨平台的包管理系统，可以管理Python包和环境，支持Python 2和Python 3。它可以创建虚拟环境和安装包，并可以管理非Python软件包。另外，conda也可以用于科学计算和数据分析领域，并提供了大量的预编译包。
缺点：conda的包管理功能相对于其他虚拟环境管理工具可能会更复杂一些。
4.pipenv：
功能：pipenv是一个虚拟环境管理和依赖解决工具，结合了pip（包管理工具）和venv（虚拟环境工具）的功能。自动管理虚拟环境、依赖解析、版本锁定、创建和管理虚拟环境，并提供一个简单的CLI来替代pip和venv。
优点：易于使用，对于多人协作项目和部署环境管理非常方便。
缺点：有时候安装和更新依赖可能比较慢，对于大型项目的依赖管理可能会存在一些问题。
5.poetry
poetry是一个完整的虚拟环境和依赖管理工具，它不仅可以管理依赖关系，还可以构建和发布Python包。自动管理虚拟环境、依赖解析、版本控制、构建和发布Python包，并提供一个简洁的命令行界面。
优点：具有强大的依赖解析功能，能够自动处理依赖关系和版本冲突，并提供了一种更简洁的方式来定义和管理项目的依赖关系。
缺点：相对较新，可能在某些方面还不够稳定，对于一些特殊的项目可能会存在一些限制。
总体而言，虚拟环境主要是为了隔离各个python项目的依赖版本冲突问题。相比于maven，python的解决之道只能说差强人意。maven通过建立本地仓库，将各个java项目的依赖及其版本进行统一管理，项目在安装依赖的时候，会首先查看本地依赖有没有已经下载好的，有则直接使用；没有则从远程仓库下载并进行本地安装。每个java项目不会重复下载依赖到项目本地环境，而python的虚拟环境相当于每个本地项目都有一份独立的依赖文件，即使没有版本冲突，也存在重复备份的缺点。
java生态的项目管理工具都是全家桶的，集依赖、打包、测试、部署、发布于一体，ant日落西山，maven纵横江湖，而gradle欣欣向荣，加起来也就三种。而python单依赖管理、环境管理、打包管理等工具就不少于10种，如果再算上构建、发布等工具，就更多了。ฅ(๑ ̀ㅅ ́๑)ฅ （投降！）
5.3、在pychamr使用pipenv
1.命令行安装pipenv
pip install pipenv2、查看安装结果
pipenv --version3、如果显示找不到命令，再把下载的pipenv目录添加到系统环境变量。比如笔者的路径：
C:\Users\XXX\AppData\Roaming\Python\Python3\Scripts4、pycharm使用pipenv
创建成功之后，就可以看到项目目录下有一个Pipfile。
Pipfile是Python中用于管理项目依赖的文件格式。它是根据Pipfile规范创建的，其中包含项目的依赖项和其他相关信息。
传统的pip项目使用requirements.txt文件来描述依赖版本。而pipenv使用功能更完善的pipfile文件。
Pipfile文件通常包含以下内容：
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[packages]：列出项目依赖的软件包。每个软件包都有名称和版本要求。
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[dev-packages]：列出项目开发过程中需要的软件包。这些软件包通常包含测试框架、代码质量分析工具等。
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[[source]]：列出项目使用的软件包源，可以是PyPI等。
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[[scripts]]：列出项目中使用的自定义脚本。
pipfile相当于npm的package.json文件。相应地，pipenv也会自动创建一个Pipfile.lock文件，用于锁定项目依赖项的确切版本。它是根据Pipfile文件中列出的软件包及其版本限制生成的，相当于npm的package-lock.json文件。
