也是醉了，从 pip 学习到 pipenv，再切换到 poetry，最后还是用回 pip

[pl01665077]

也是醉了，最近使用 docker+poetry 1.5.1 部署一个项目，dockerfile 模板之前一直正常，最近推送代码到部署环境，发现 docker build 居然失败。一查发现怎么缺少了依赖库？平时使用 poetry 安装不都是自动装依赖库的吗？

去 github issue 一查，发现这个问题才明白，poetry 的依赖崩了。。。导致重新创建新的环境的时候，再使用 poetry 创建环境就出现安装依赖错误。。。

解决方案是要锁定 pkginfo 版本

poetry self add pkginfo==1.10.0

但是改了好几次 dockerfile 还是不行，最后还是导出 requirements.txt ，用 pip 方式安装，改写 dockerfile 后终于部署正常了。。。

以前受过 pipenv 的教训，它过了一段时间再安装，会出可能启动不了项目，是由于 pipenv 没有完全锁死依赖库版本。现在本来以为 poetry 包管理器足够稳定，可以一直安心用不加班，没想到现在又要重新更好一点的包管理器，或者用回 pip

[yolee599]

python -m venv you_path
不就行了？

[darksword21]

能过部署能 pip 最好直接 pip

conda 也是废物，经常无法 activate ，我在 sagemaker 上部署如果是 conda 的还导致没有日志

哎 python ，心累

[houzhiqiang]

目前在用 pdm ，没有遇到什么问题。pdm 运行慢我是无所谓

[alexsz]

用 docker 部署时我都不用 venv

[phithon]

PEP 668 以后，不用 virtualenv 以后默认不让 pip 装依赖了

[lxdlam]

最近两年都在用 rye ，切到 uv 之后体验丝滑

[lxdlam]

@lxdlam 记忆有偏差，最近一年应该

[GeekGao]

@Numbcoder 说这话的时候，还没有 go 、rust 什么事儿呢。抛开历史看问题你是会的。

[coolair]

用 uv ，一步到位。

[pckillers]

都用 docker 了，自然直接 pip 全局安装啦。做好 image 版本备份，连 venv 都用不到。

[GeekGao]

从 09 年开始就用 pip ，用了十多年了，没啥问题啊。 哈哈哈哈。操作姿势很重要。当然 Windows 平台除外。

[siteshen]

以前用 pipenv 的，不过 pipenv 的依赖自动更新很讨厌。现在用 pipenv (不要 pip) + pip 。

生产环境用 pip install -r requirments.txt
开发环境用 pipenv shell; # update pypi mirror; pip install -r requirments.txt

[youngce]

venv + requirments.txt 。。。

[noqwerty]

micromamba/uv 目前为止没遇到解决不了的

[NoOneNoBody]

一个包 A 存在依赖 B ，用这个 A 去管理其他的，这本来就是个危险的事，除非能保证 AB 同步
包 A 没有依赖，或者说仅依赖原生，才是相对安全的选择

框架也是类似逻辑，生活中很多事也是这个逻辑，依赖的东西应该仅限于方便行动，而不是方便掌控

[txx]

@dcoder AI 的东西直接上 nvidia 的 pytorch 的 docker ，cuda 什么的都配好了，开箱即用。

[ClericPy]

除了现在的 uv ，其他的全用了一遍，有的在生产环境遇到 bug （虽然提了以后作者修了），最后还是 venv 就够了。。。
至于发包，打包成 zipapp 也不耽误，执行环境还是 venv 省事

[Vegetable]

哪有在容器里边再构建虚拟环境得道理？ poetry export 为 requirements.txt ,然后容器里直接 pip 才对。

poetry 最大的问题是慢，不过我也早就跑路到 rye 了

[so1n]

poetry,pdm 都是本地用啊，线上还是导出 requirements 把

[xixibb]

@jiayouzl #6 我新手，觉得 pip+自带的 venv 也蛮好用的。。。