划时代的 Python 包管理器:PDM 教程 — 入门篇

作者: 王炳明 分类: Python 工具使用 发布时间: 2022-02-16 22:28 热度:2,830

PDM 系列目录

1、划时代的 Python 包管理器:PDM 教程 — 入门篇
2、划时代的 Python 包管理器:PDM 教程 — 原理篇
3、划时代的 Python 包管理器 — PDM 局部&全局配置
4、划时代的 Python 包管理器 — PDM 局部&全局项目
5、划时代的 Python 包管理器 — PDM 缓存机制
6、读者问:如何让 PyCharm 支持 PDM ?


PDM 是一个新的 Python 的包管理器,也许你还未知晓它的存在,但实际上PDM 已经诞生两年,并在 2021 年发布 1.0 版本,目前最高的版本是 1.12.8。

在刚听到 PDM 时,我下意识认为它是 Python Development Manager,又一个和 Pipenv 和 Poetry 一样换汤不换药的虚拟环境管理工具。

一直到我翻到了作者的博客,才知道 PDM 的全称是 Python Development Master,比我想像的还要牛逼一个档次。

值得一提的是,PDM 的作者是 PyPa 成员、Pipenv 目前主要的维护者之一,最重要的是,是他是中国人,因此这是一款国人开发的工具。

1. Why PDM?

早期的包管理器(如 Pipevn,Poetry),都是基于虚拟环境的,虚拟环境主要是为了隔离项目开发环境,但如果涉及到虚拟 环境嵌套虚拟环境,问题就难搞了,经常会出现问题。

PDM 得益于一个 2018 年的 PEP 提案(PEP582,Python local packages directory),完全摒弃了虚拟环境。

作者的博客上来看,当初之所以要重复造个轮子,完全是因为 Pipenv 和 Poetry 都不够好用,正好有 PEP582 ,可以开发一个划时代的 Python 包管理工具,它就是 PDM 。

PDM 包含如下特性:

  • PEP 582 本地项目库目录,支持安装与运行命令,完全不需要虚拟环境
  • 一个简单且相对快速的依赖解析器,特别是对于大的二进制包发布。
  • 兼容 PEP 517 的构建后端,用于构建发布包(源码格式与 wheel 格式)
  • 拥有灵活且强大的插件系统(有插件系统直接就拉开一个档次)
  • PEP 621 元数据格式
  • pnpm 一样的中心化安装缓存,节省磁盘空间

尽管 PDM 是国人开发,但考虑到国际化,官网文档是全英文的。

我花了整整一天,通读完文档,消化了 70% 的 PDM 用法,现将心得整理分享出来,会对你上手 PDM 有帮助。

关于 PDM,内容挺多的,打算分两篇文章来完整地介绍它:

  • 面向新手的入门级教程
  • 面向骨灰级选手的教程

本篇是第一篇,先让大家对 pdm 的基本用法有一个框架性的理解,而 pdm 真正竞争力请持续关注后续文章。

2. 安装 PDM

PDM 的安装方法有很多种,在官网上就有 6 种,比如 pip、pipx、homebrew 等

在以前的文章中,我推荐过 pipx 工具,在安装那种命令行应用的包时非常好用。

而此时 PDM 就是一个命令行工具,因此我也推荐使用 pipx 安装,方便统一对命令行进行管理

执行 pipx install pdm 即可安装

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PDM 只有 Python 3.7+ 的版本才能使用,使用其他的方法安装,要先保证你的 Python 版本,但使用 pipx 则不需要你去操心。

3. 初始化 PDM

执行 pdm init 就会开始初始化,初始化的时候,会让你选择项目的一些信息

  • 是否要上传 PyPI
  • 依赖的 Python 版本
  • License 类型
  • 作者信息
  • 邮箱信息

我机器上有 Python 2.7 和 Python 3.10 两个版本,在初始化项目时会把机器上的所有 Python 版本都扫描出来了,会让选择项目的 Python 版本。

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完成之后,PDM 会将你的选择以 toml 格式写入 pyproject.toml 配置文件中。

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4. PDM 用法

pdm 有非常多的命令,使用 -h 可以看到帮助菜单

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4.1 安装包

和 Poetry 一样,安装使用的是 add 命令,但 pdm 的 add 比 poetry 好用,主要体现在分组,具体请关注后续文章

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4.2 查看包

使用 pdm list 可以以列表形式列出当前环境已安装的包

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再加个 --graph 就能以树状形式查看,直接依赖包和间接依赖包关系的层级一目了然

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pdm list 还有两个选项:

  • --freeze:以 requirements.txt 的格式列出已安装的包
  • --json:以 json 的格式列出已安装的包,但必须与 --graph 同时使用

要查看某个包的某体详情,直接用 pdm show 即可

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4.3 删除包

删除包使用的是 remove 命令

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4.4 项目配置

不加任何参数,可以打印出该项目的环境配置

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想要修改的话,只要加 key 和 value 做为参数即可,以修改 pypi 镜像代理为例

原来上面是豆瓣源,现在我要改成阿里源,只需要执行如下命令,可比 poetry 方便多啦~

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pdm config 里面有非常多的配置,想要一一搞清楚的可以去官网查阅:https://pdm.fming.dev/configuration/

4.5 运行命令

想要在 pdm 的环境中执行命令或者项目,可以使用 run 命令,若是执行项目时,有诸多参数,可以在 pyproject.toml 配置命令别名,具体用法,请往后看

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4.6 查看环境

使用 info 命令,可以查看当前项目的环境信息

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4.7 更新包

更新的话,简单的场景下,使用下面这两条即可

# 更新所有包
pdm update 

# 更新某个包
pdm update <pkg>

复杂的场景,pdm 也都为你考虑到了,它提供了很多选项,可以根据需要使用(以下如有解释错误,请帮忙指正)

  • --save-compatible:项目依赖可兼容的版本
  • --save-wildcard:保存通配符版本(暂不明白)
  • --save-exact:保存有指定确切版本的包
  • --save-minimum:保持最小版本的包
  • --update-reuse:尽量只更新命令行中指定的包,其依赖包能不更新则不更新
  • --update-eager:更新某个包顺带更新其依赖包(递归升级)
  • --prerelease:允许提前释放(暂不明白)
  • --unconstrained:忽略包版本的约束,可将包升级至最新版本
  • --top:仅更新有在 pyproject.toml 的包
  • --dry-run:试运行,而不去修改 lock 文件
  • --no-sync:只更新 lock 文件,但不更新包

如果你的依赖包有设置分组,还可以指定分组进行更新

pdm update -G security -G http

也可以指定分组更新分组里的某个包

pdm update -G security cryptography

再加个 -d 就可以再指定 dev 依赖

# 更新所有的 dev 依赖
pdm update -d

# 更新 dev 依赖下某个分组的某个包
pdm update -dG test pytest

同样地,也可以指定 --prod 或者 --production 升级非 dev (即生产)的包。

4.8 切换 py

当你在初始化 pdm 项目时,就已经选定了当前的 Python 版本和可用的 Python 版本范围,后面如果想更改,可以使用 use 命令,但版本要受之前设定的版本范围约束。

假设允许范围是 python 3.9+,当前使用的是 python 3.10,可以直接切换过去。

pdm use python3.9

5. 命令别名

在 pyproject.toml 添加 [tool.pdm.scripts] 可以设置快捷命令别名,若项目的执行有非常多的参数,这种设定别名的方法将很有用。

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[tool.pdm.scripts] 有两种形式

# 第一种
[tool.pdm.scripts]
start = "python main.py"

# 第一种
[tool.pdm.scripts]
start = {cmd = "python main.py"}

但若想在参数中加注释,就必须得使用第二种方法,例如这样

[tool.pdm.scripts]
start = {cmd = [
    "flask",
    "run",
    # Important comment here about always using port 54321
    "-p", "54321"
]}

除了 cmd 之外,还有两个参数

一个是 shell 参数,从输出来看你应该和看出和 cmd 的区别,和 subprocess.Popen() with shell=True 差不多一个意思

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一个是 env_file 参数,可以指定配置环境变量的文件

[tool.pdm.scripts]
start.cmd = "flask run -p 54321"
start.env_file = ".env"

如果想要把这个环境变量的文件不仅限于某个命令,而是 pdm run 全局,可以这样配置

[tool.pdm.scripts]
_.env_file = ".env"

--list 或者 -l可以查看所有设置的快捷别名

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对于每一个快捷命令,都可以设置 pre 和 post 命令:

  • pre 命令:在每次快捷命令执行前会执行
  • post 命令:在每次快捷命令执行后会执行
[tool.pdm.scripts]
pre_compress = "{{ Run BEFORE the `compress` script }}"
compress = "tar czvf compressed.tar.gz data/"
post_compress = "{{ Run AFTER the `compress` script }}"

6. 自动补全

pdm 的命令虽多,但并不复杂,并不太需要使用自动补全,若你真的需要补全,也可以实现。

对于不同的 shell,自动补全的配置方式都不太一样,这个在官网上有详细的说明。

如果你和我一样使用的 zsh,可以参照我的配置方式。

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截图中间有一步是 vim ~/.zshrc ,是将 pdm 插件配置到 zsh 中

plugins=(git z macos extract zsh-syntax-highlighting zsh-autosuggestions pdm)

7. 方案兼容

其他方案迁移到 pdm

pdm 足够好用,也足够开放,如果你当前使用的是其他的包管理器,比如 pipenv ,poetry,或者还在用最原始的 requirements.txt ,你也可以很方便的迁移到 pdm 中来:

  • 使用 pdm import -f 无需初始化,直接转换
  • 执行 pdm init 或者 pdm install 的时候,会自动识别你当前的依赖情况并转换

pdm 迁移到其他方案

同样的,你也可以当 pdm 管理的项目,导出为其他方案

pyproject.toml 和 pdm.lock是 pdm 的两个核心文件。

pdm 做为一个后起之秀,也没有忘本,它支持:

  • 将 pyproject.toml 转成 setup.py
    pdm export -f setuppy -o setup.py
    
  • 将 pdm.lock 转成 requirements.txt
    pdm export -o requirements.txt
    

8. 总结一下

花了很大的力气,终于把 PDM 的基本用法给介绍完毕,相信一定会有人会提出质疑:这就是你所谓的 划时代的包管理器

实际上,上面仅仅是入门操作,而 PDM 的一些核心知识,考虑到篇幅有限,我将这些进阶类的内容安排在后续文章,它将包括但不仅限于:

  • PDM 的原理剖析:PEP 582 提案
  • 发布包的构建:PEP 517 提案
  • Hook 脚本的定义与使用
  • 插件管理系统与自定义插件
  • 缓存管理系统的介绍

这些内容是 PDM 的核心,只有理解了这些,你才能真正用好 PDM,到那时你会感慨:为什么 Guido 还不把这样的工具收编成标准的包管理工具?

文章有帮助,请作者喝杯咖啡?

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