2.7.X
3.X
Anaconda2
Anaconda3
pyenv是一个管理各个python版本的管理器。可以在系统里同时保留多个python版本，等需要时定义需要的版本。
项目地址
看项目地址中的readme
查看pyenv可安装的版本列表
安装和卸载指定版本，会将python版本安装在 $(pyenv root)/versions/ 中
查看当前已经安装了的python版本。输出内容中，system关键字是系统python版本。 *表示当前环境所处的版本。
全局切换为anaconda科学计算环境(不建议这么做)，做了如果要恢复，则将最后一个参数改为--unset
当前环境接环。在当前目录以下。如果要恢复，则将最后一个参数改为--unset
本来这是一个单独的软件用来虚拟一个python版本环境，让每个工作环境都有一套独立的python各自的第三方插件互不影响。然而在 pyenv 下有一个插件 pyenv-virtualenv 他可以在 pyenv 的环境下担负起 virtualenv 的事情。（如果使用的是原生python可以用这个工具，如果用的是anaconda则不用这个，用下一章说的conda工具来完成虚拟环境）
项目地址
看项目地址中的readme
在当前目录下创建一个 python 版本为2.7.1的环境，环境名字为 env271。 这个环境的真实目录位于 ~/.pyenv/versions/
（创建时并不激活）激活当前环境。此时已经进入虚拟环境，在当前环境下所有pip等操作都不会影响系统环境和系统路径。
离开已激活的环境，切换回系统环境。但并没有被删除，下次依旧可以启动。
删除一个环境，当然也可以到真实目录下删除文件夹。
本来不想用这个的，但是因为 pyenv-virtualenv 有一些问题，无法很好的管理conda环境，比如有一些anaconda 自带的一些命令(例如pylint)无法被使用。因此还是老老实实使用 conda 来管理虚拟环境。
conda 是自带于 anaconda 的所以并不需要额外安装，如果在 anaconda 环境中就可以使用。conda 不仅可以进行 环境管理 ，还可以 包管理 ，和对 anaconda和conda 进行 版本升级 。
由于conda使用方法太多，因此这里罗列一些常用的主要是一些虚拟环境的命令。具体的到 官网文档 去查看一下。
首先conda工具是需要在anaconda环境下的，因此先执行 pyenv local anaconda3-4.2.0 进入anaconda环境后就可以执行conda工具了。
创建一个虚拟环境。可以指定名字，指定包，甚至制定python(这样的话就python版本管理了所以不建议使用，python版本管理交给pyenv)，所以命令中 python=x.x 可以不写
罗列已经创建的环境，两条命令是一样的。
激活一个环境。和virtualenv一样，创建不等于激活。激活后才能真正使用虚拟环境。
如果发生错误 Error: activate must be sourced. Run 'source activate envname' 说明activate命令没有找对，导致错误。吧命令改成
这样就能成功建立虚拟环境了。
删除一个虚拟环境。
复制一个虚拟环境。这个是个不错的好功能。
conda还能吧环境配置文件导出，在另一台机器上重新读入配置文件，就能复刻你的环境了。
conda 还能进行包的管理。调用的是 pip 所以也很棒。
查看当前环境已安装包，用-n指定后，就是查看某个环境下的已安装包
为某个指定的环境安装包，升级包，删除包。
它还能升级自身和anaconda和python的版本。
它和pip一样也能设置安装包的镜像位置。其余还有能使用R命令等等，都到官网文档中搜索一下。
当我们对变量进行命名时，变量名是区分大小写的，变量的命名需要遵循以下规则：1、变量名只能由数字、字母和下划线组成。
2、变量名的第一个符号只能是字母或者是下划线，不能是数字。
3、关键字不可以作为变量名。
4、如果在程序中已经定义了一个变量名，在变量的作用域内不能再定义同名的变量。
2、给变量赋值：
当我们在程序当中声明变量时，还可以对变量进行初始化，在每个变量名后面给变量赋初始值，这个初始值可以是数值，也可以是表达式，实质上，这个初始化的过程也是给变量赋值的过程。
一、简介
Poetry 是一个Python 中的好用的包管理工具。在 Python 中，打包系统和依赖管理非常复杂：一个项目经常要同时创建多个文件，例如：
setup.py
requirements.txt
setup.cfg
MANIFEST.in
Pipfile
基于此， poetry 将所有的配置都放置在一个 toml 文件中，包括：依赖管理、构建、打包、发布等，可谓是简单方便。
二、安装
Poetry 要求 Python 版本为 2.7 或者 3.5+。Poetry 官方提供了一个脚本，可以快速方便地进行安装。
osx / linux / bashonwindows 安装：
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/install-poetry.py | python -
windows powershell 安装：
(Invoke-WebRequest -Uri https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/install-poetry.py -UseBasicParsing).Content | python -
Poetry 会被安装在系统中的如下位置：
$HOME/.local/bin Unix系统
%APPDATA%\Python\Scripts Windows系统
然后把路径添加到系统变量 PATH 中，即可使用 poetry 命令调用：
poetry --version
卸载：
python install-poetry.py --uninstall
POETRY_UNINSTALL=1 python install-poetry.py
如果你想要改变安装的默认路径，可以设置 POETRY_HOME ：
POETRY_HOME=/etc/poetry python install-poetry.py
除了官方的安装脚本，也可以使用 pipx 或者 pip 进行安装：
pipx install poetry
pipx upgrade poetry
pipx uninstall poetry
pip install --user poetry
更新：
poetry self update
三、基础使用
在已有项目中执行：
poetry init
该命令创建了一个pyproject.toml 文件。你可以手动修改 pyproject.toml 文件添加依赖，然后运行：
poetry install
也可以执行 add 命令安装具体某个模块并自动添加到 pyproject.toml：
$ poetry add xxxx
默认情况下，poetry会在 {cache-dir}/virtualenvs 下创建虚拟环境，你也可以手动修改该配置项，或者在 pyproject.toml 配置[virtualenvs.in-project] 在你的项目目录中创建虚拟环境。
你可以使用 run 命令在虚拟环境中运行脚本：
poetry run python your_script.py
或者直接激活你的虚拟环境，新建一个 shell 运行：
poetry shell
只安装dependencies ：
poetry install --no-root
更新所有锁定版本的依赖：
poetry update
四、命令选项
全局选项：
--verbose (-v|vv|vvv): "-v" 正常输出, "-vv" 详细输出 "-vvv" debug
--help (-h) : 帮助信息
--quiet (-q) : 不输出任何信息
--ansi: 强制 ANSI 输出
--no-ansi: 禁止ANSI 输出
--version (-V): 显示版本
--no-interaction (-n): 禁止交互询问
NEW：
poetry new my-package
创建项目模板，项目结构如下所示：
my-package
├── pyproject.toml
├── README.md
├── my_package
│ └── init .py
└── tests
└── init .py
init：创建pyproject.toml文件 。
install：读取pyproject.toml并安装依赖，它具有如下这些选项：
--without: 忽略依赖
--with: 安装可选的依赖
--only: 只安装指定的依赖
--default: 只安装默认的依赖
--sync: 同步锁定的版本至环境中
--no-root: 不安装根依赖包
--dry-run: 输出操作但不执行
--extras (-E): 安装额外的包
update：升级包
poetry update
不指定任何包时，更新所有，也可以指定升级包：
poetry update requests toml
它具有如下选项：
--dry-run : 输出操作但不执行
--no-dev : 不按照开发依赖
--lock : 只更新锁定不安装
add： 添加依赖并安装
限制范围：
poetry add pendulum@^2.0.5
poetry add "pendulum>=2.0.5"
它具有如下选项：
--group (-D): 分组
--editable (-e): 添加到编辑模式
--extras (-E): 添加额外的依赖
--optional: 添加至可选依赖
--python: 指定python版本
--platform: 指定操作系统
--source: 使用源名称安装
---allow-prereleases: 接受 prereleases 安装
--dry-run: 输出操作但不执行
--lock: 只更新锁定不安装
remove：移除依赖
它具有如下选项：
--group (-D): 分组
--dry-run : 输出操作但不执行
show：列出所有的可安装的包
如果你想看具体某个包的信息：
poetry show pendulum
name: pendulum
version : 1.4.2
description : Python datetimes made easy
dependencies:
--without: 忽略依赖
--with: 同时显示
--only: 只显示指定的依赖
--default: 只显示默认的
--no-dev: 不显示开发的依赖
--tree: 以树状形式显示
--latest (-l): 展示最新的版本
--outdated (-o): 显示最新版本，但仅适用于过时的软件包
build：构建
publish：发布
config：配置项
使用方法：
poetry config [options] [setting-key] [setting-value1] ... [setting-valueN]
它具有如下选项：
--unset: 删除配置项
--list: 展示现在的配置
run：在虚拟环境中执行命令
shell：激活虚拟环境
check：检查pyproject.toml文件
search：搜索远程包
lock：锁定版本
version：显示版本
export：导出锁定的文件为其他的格式
poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt
它具有如下选项：
--format (-f): 转换的格式，暂时只支持requirements.txt
--output (-o): 输出文件名字
--dev: 包括开发的依赖
--extras (-E): 额外的依赖
--without-hashes: 忽略哈希
--with-credentials: 包括合格证书
env：与虚拟环境进行交互
cache：缓存
显示缓存列表：
poetry cache list
清除缓存：
poetry cache clear pypi --all
plugin：插件
安装插件：
poetry plugin add poetry-plugin
显示插件列表：
poetry plugin show
移除插件：
poetry plugin remove poetry-plugin
source： 仓库源
添加源：
poetry source add pypi-test https://test.pypi.org/simple/
显示仓库源列表：
poetry source show
移除：
poetry source remove pypi-test
五、配置
你可以运行config命令进行配置，或者直接修改config.toml文件，这个文件通常位于：
macOS: ~/Library/Application Support/pypoetry
Windows: C:\Users<username>\AppData\Roaming\pypoetry
Unix~/.config/pypoetry
可以使用--local命令对具体项目进行配置：
poetry config virtualenvs.create false --local
配置项：
cache-dir缓存目录
installer.parallel并行安装
virtualenvs.create如果不存在，则新建一个虚拟环境
virtualenvs.in-project在项目根目录创建虚拟环境
virtualenvs.path虚拟环境路径
virtualenvs.options.always-copy复制源文件还是创建链接到虚拟环境
virtualenvs.options.system-site-packages虚拟环境获得系统包的权限
repositories.<name>设置一个新的可选仓库
六、依赖配置
依赖的配置有很多种写法：
版本限制：
尖括号：^1.2 代表 >=1.2.0 <2.0.0
波浪号：~1.2.3 代表 >=1.2.3 <1.3.0
星号：1.* 代表 >=1.0.0 <2.0.0
使用git仓库：
[tool.poetry.dependencies]
requests = { git = " https://github.com/requests/requests.git " }
使用本地路径：
[tool.poetry.dependencies]
my-package = { path = "../my-package/", develop = false }
my-package = { path = "../my-package/dist/my-package-0.1.0.tar.gz" }
使用URL：
[tool.poetry.dependencies]
my-package = { url = " https://example.com/my-package-0.1.0.tar.gz " }
python限制：
[tool.poetry.dependencies]
pathlib2 = { version = "^2.2", python = "~2.7" }
环境限制：
[tool.poetry.dependencies]
pathlib2 = { version = "^2.2", markers = "python_version ~= '2.7' or sys_platform == 'win32'" }
组合：
[tool.poetry.dependencies]
foo = [
{version = "<=1.9", python = "^2.7"},
{version = "^2.0", python = "^3.4"}
]
如果限制很多，写成一行不方便阅读，可以写成多行：
[tool.poetry.group.dev.dependencies]
black = {version = "19.10b0", allow-prereleases = true, python = "^3.6", markers = "platform_python_implementation == 'CPython'"}
写成多行后：
[tool.poetry.group.dev.dependencies.black]
version = "19.10b0"
allow-prereleases = true
python = "^3.6"
markers = "platform_python_implementation == 'CPython'"
分组功能：
[tool.poetry.group.test.dependencies]
pytest = "^6.0.0"
pytest-mock = "*"
例如以上，就建立了一个test的组合的依赖。
下面这两种写法是等价的：
[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.0.0"
pytest-mock = "*"
或者：
[tool.poetry.group.dev.dependencies]
pytest = "^6.0.0"
pytest-mock = "*"
以上两种写法都声明了一个dev的组的依赖。
声明组合是可选的，这在具体的环境中有的特定的用途时很有用：
[tool.poetry.group.docs]
optional = true
[tool.poetry.group.docs.dependencies]
mkdocs = "*"
添加依赖到组中：
poetry add pytest --group test
同步依赖，只使用poetry.lock中的依赖，移除其他不是必须的依赖：
poetry install --sync
七、环境管理
Poetry可以为项目使用独立的虚拟环境，而不是使用系统安装的。
切换环境：
poetry env use /full/path/to/python
poetry env use python3.7
poetry env use system
显示当前激活的环境信息：
poetry env info
运行命令会输出如下信息：
Virtual environment
Python: 3.7.1
Implementation: CPython
Path: /path/to/poetry/cache/virtualenvs/test-O3eWbxRl-py3.7
Valid: True
System
Platform: darwin
OS: posix
Python: /path/to/main/python
列出所有的虚拟环境列表：
poetry env list
删除环境：
poetry env remove /full/path/to/python
poetry env remove python3.7
poetry env remove 3.7
poetry env remove test-O3eWbxRl-py3.7
