Python常用包管理器包括pip、conda、pipenv、poetry等,其中pip是官方推荐工具,用于安装、卸载和管理包,默认从PyPI下载;conda为跨平台工具,适用于数据科学项目,可管理Python及非Python依赖,并支持环境隔离;pipenv整合pip与virtualenv,自动管理虚拟环境并使用Pipfile记录依赖,提升开发体验;poetry功能全面,支持依赖管理、打包发布,采用pyproject.toml统一配置,适合工程化项目;setuptools配合pip使用,主要用于构建和分发包;venv为Python内置模块,结合pip创建轻量虚拟环境,是官方推荐的基础方案。日常开发中pip+venv适用大多数场景,数据科学多用conda,大型项目可选poetry或pipenv。

Python 有多个包管理器,用于安装、升级、卸载和管理第三方库。最常用的是 pip,但还有其他工具可以配合使用或作为替代方案。以下是主要的 Python 包管理器:
pip 是 Python 官方推荐的包管理工具,几乎所有 Python 项目都使用它来安装包。
• 安装包:pip install package_namepip uninstall package_namepip listpip freeze > requirements.txt
pip 默认从 PyPI(Python Package Index)下载包,支持源码和预编译的 wheel 包。
conda 是一个跨平台的包管理器和环境管理器,常用于数据科学和科学计算领域,由 Anaconda 和 Miniconda 提供。
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• 不仅能管理 Python 包,还能管理非 Python 的依赖(如 C 库、R 包等)conda create -n myenv python=3.9conda install package_name适合需要复杂依赖或多种语言协作的项目。
pipenv 是 pip 和 virtualenv 的封装工具,旨在简化依赖管理和虚拟环境操作。
• 自动创建和管理虚拟环境Pipfile 和 Pipfile.lock 替代 requirements.txtpipenv install package_namepipenv shell
强调“开发体验”,适合中小型项目。
poetry 是现代 Python 项目管理工具,支持依赖管理、虚拟环境、打包和发布。
• 使用pyproject.toml 统一配置项目信息和依赖poetry.lock 确保可复现安装poetry add requests
适合希望统一开发、构建和发布流程的项目。
setuptools 本身不是包管理器,但它是构建和分发 Python 包的核心工具,常与 pip 联动。
• 用于定义可安装的包结构(setup.py 或 pyproject.toml)开发者在发布包时通常需要它。
Python 3.3+ 内置 venv 模块,可创建轻量虚拟环境,通常与 pip 搭配使用。
python -m venv myenvsource myenv/bin/activatemyenv\Scripts\activate这是官方推荐的基础方式,简单可靠。
基本上就这些主流选择。日常使用中,pip + venv 足够大多数场景;数据科学常用 conda;追求工程化可选 poetry 或 pipenv。根据项目需求和个人偏好选择即可。
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