抄袭自：https://www.cnblogs.com/-wenli/p/13337188.html
Python包管理之poetry的使用
poetry是一个Python虚拟环境和依赖管理的工具，之前用pipenv，最近学习httprunner时，接触了poetry。poetry和pipenv类似，另外还提供了打包和发布的功能。
官方文档：python-poetry.org/docs/
python项目部署：poetry管理本地环境,上线用docker
poetry安装
poetry提供多种安装方式，个人推荐从以下2种方式中选择：
方式一：（推荐）
$ curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/get-poetry.py | python
方式二：（pip）
$ pip install --user poetry
工程初始化
如果当前还没有创建工程，可以使用poetry新建工程：
输入poetry new来创建一个项目脚手架，包括基本结构、pyproject.toml文件。
$ poetry new poetry-demo
这时候，会创建一个包含如下内容的工程，
poetry-demo
├── pyproject.toml
├── README.rst
├── poetry_demo
│ └── __init__.py
└── tests
├── __init__.py
└── test_poetry_demo.py
除了新建工程，还可以在已有工程的基础上进行创建，
$ poetry init
这时候，它会让你输入包名称、版本号等信息，你可以选择输入，也可以选择按下ENTER键使用默认值，完成以后，pyproject.toml如以下格式：
name = "poetry-demo"
version = "0.1.0"
description = ""
authors = ["wenli"]
[tool.poetry.dependencies]
python = "*"
[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^3.4"
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"
也可以可以使用add命令来安装一款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。
详细：
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$ poetry show --outdated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
树形结构查看项目安装的依赖
$ poetry show -t
虚拟环境管理
创建虚拟环境
创建虚拟环境有2种方式：
方式1：
如果在配置文件中配置了virtualenvs.create=true，执行poetry install时会检查是否有虚拟环境，否则会自动创建。
方式2：
指定创建虚拟环境时使用的Python解释器版本: poetry env use python3.7
激活虚拟环境: poetry shell
查看虚拟环境信息: poetry env info
显示虚拟环境列表: poetry env list
显示虚拟环境绝对路径: poetry env list --full-path
删除虚拟环境: poetry env remove python3.7
查看python版本: poetry run python -V