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시: Linux에서 Python 종속성 관리 단순화

2024-08-20에 게시됨
검색:268

Poetry: Simplifying Python Dependency Management on Linux

가상 환경과 재현성의 필요성

Python 프로젝트는 종종 수많은 외부 라이브러리와 패키지에 의존합니다. 프로젝트가 성장하고 발전함에 따라 이러한 종속성을 관리하는 것이 복잡해질 수 있습니다. Python 개발의 두 가지 중요한 측면은 다음과 같습니다.

  1. 가상 환경: 시스템 전체 Python 설치와 별도로 프로젝트 종속성을 유지하는 격리된 공간.

  2. 재현성: 프로젝트를 쉽게 설정하고 다양한 기계나 환경에서 일관되게 실행할 수 있도록 보장합니다.

venv 및 pip와 같은 기존 도구는 오랫동안 이러한 목적으로 사용되어 왔지만 여러 단계와 수동 개입이 필요한 경우가 많습니다. 보다 간편하고 강력한 솔루션을 제공하는 Poetry가 여기에 속합니다.

시를 선택하는 이유는 무엇입니까?

시는 기존 도구에 비해 다음과 같은 몇 가지 장점을 제공합니다.

  1. 간소화된 작업 흐름: 종속성 관리, 패키징 및 게시를 하나의 도구에 결합합니다.

  2. 종속성 해결: 종속성과 잠재적 충돌을 자동으로 해결합니다.

  3. 재현 가능한 빌드: 다양한 시스템에서 일관된 환경을 보장합니다.

  4. 잠금 파일: 모든 종속성의 정확한 버전 제어를 위해 잠금 파일을 생성합니다.

  5. 프로젝트 격리: 가상 환경을 자동으로 생성하고 관리합니다.

  6. 직관적인 명령: 일반적인 작업을 위한 사용자 친화적인 CLI를 제공합니다.

시 설치 및 설정

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

설치 후 쉘 구성 파일(예: ~/.bashrc 또는 ~/.zshrc)에 다음 줄을 추가하여 PATH에 Poetry를 추가하세요.

export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

터미널을 다시 시작하거나 source ~/.bashrc(또는 적절한 파일)를 실행하여 변경 사항을 적용하세요.

다음을 실행하여 설치를 확인합니다.

poetry --version

Bash, Fish 또는 Zsh에 대한 탭 완성 활성화

poetry는 Bash, Fish 및 Zsh에 대한 완성 스크립트 생성을 지원합니다.

세게 때리다

poetry completions bash >> ~/.bash_completion

물고기

poetry completions fish > ~/.config/fish/completions/poetry.fish

Zsh

poetry completions zsh > ~/.zfunc/_poetry

시를 사용하여

새 프로젝트 만들기

시를 사용하여 새 Python 프로젝트를 만들려면:

poetry new my-project
cd my-project

이렇게 하면 pyproject.toml 파일을 포함하여 기본 프로젝트 구조로 새 디렉터리가 생성됩니다.

종속성 추가

새 종속성을 추가하려면:

poetry add requests

이렇게 하면 pyproject.toml 파일에 패키지가 추가되고 가상 환경에 설치됩니다.

종속성 관리

설치된 패키지 보기:

poetry show

모든 패키지 업데이트:

poetry update

패키지 제거:

poetry remove requests

스크립트 실행

프로젝트의 가상 환경 내에서 Python 스크립트를 실행합니다.

poetry run python your_script.py

가상 환경 관리

가상 환경 활성화:

poetry shell

비활성화:

exit

구축 및 출판

프로젝트 빌드:

poetry build

PyPI에 게시:

poetry publish

수출 요건

requirements.txt 파일을 생성합니다:

poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt

결론

Poetry는 종속성 관리, 가상 환경 및 패키징을 위한 통합 도구를 제공하여 Python 프로젝트 관리를 단순화합니다. 직관적인 인터페이스와 강력한 기능 덕분에 워크플로를 간소화하고 프로젝트 재현성을 보장하려는 Python 개발자에게 탁월한 선택이 됩니다.

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