【Poetry】python包管理工具简介

https://python-poetry.org/docs/

文章：https://wangzhe3224.github.io/2023/10/09/202310-python-version-pacakage-management/

入门教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/110721747

好的，委员长，我将为您提供一份关于Poetry的中文教程，包括简单案例，特别针对深度学习应用的场景。

1. Poetry 简介

Poetry是一个Python的依赖管理和打包工具，它旨在简化包管理和项目构建的流程。与pip和virtualenv的组合相比，Poetry提供了更一体化的解决方案，可以更好地处理依赖关系和项目的配置。

2. 安装 Poetry

在开始使用Poetry之前，需要先安装它。可以通过以下命令安装Poetry：

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/get-poetry.py | python -

安装完成后，您可能需要重新启动终端或运行 source $HOME/.poetry/env 以使更改生效。

3. 创建新项目

使用Poetry创建一个新项目很简单。只需运行以下命令：

poetry new my-deep-learning-project

这会创建一个名为 my-deep-learning-project 的新文件夹，其中包含项目的基本结构。

4. 管理依赖

在 pyproject.toml 文件中，声明项目所需的依赖。例如，如果您的深度学习项目需要 TensorFlow 和 NumPy，可以添加如下内容：

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.8"
tensorflow = "^2.4"
numpy = "^1.19"

然后运行 poetry install 来安装这些依赖。

5. 简单案例：使用 TensorFlow

创建一个简单的深度学习模型。在项目的根目录下创建一个名为 main.py 的文件，并添加以下代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 定义一个简单的序列模型
def build_model():
    model = Sequential([
        Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
        Dense(10, activation='softmax')
    ])
    return model

if __name__ == "__main__":
    model = build_model()
    model.summary()

6. 运行项目

在终端中使用Poetry来运行的项目：

poetry run python main.py

这将使用Poetry为您的项目创建的虚拟环境来运行 main.py 文件。

7. 打包和发布

打包和发布。行：

poetry build

这将在 dist 文件夹中生成可用于发布的文件。

8. 总结

Poetry为Python项目提供了一个全面的包管理解决方案，特别适合于需要处理复杂依赖的项目。通过简化依赖管理、项目配置和打包流程。