Python 包管理工具性能大比拼：pdm、pipenv、poetry、pip-tools

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Python生态中有很多优秀的包管理工具，如pdm、poetry、pipenv等，可以帮助我们解决包管理的问题。它们有着不同的特点和优势，也有着不同的使用方式和学习曲线。

有国外Python开发者好奇各自的性能表现，于是写了一个基础性能测试脚本，利用 Github Actions 来实现，每隔 6 个小时自动跑一遍脚本。

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测试对比项目

这个项目只选了 4 个相对流行的包管理工具：pdm、pip-tools、poetry和pipenv。

项目作者的测试用例，使用的是 Sentry 的 requirements.txt 文件。理由是因为 Sentry 这个项目大部分是开源的，而且足够庞大、复杂，能够把不同工具链的性能给真正测试出来。另外，Sentry 的依赖中，至少有一个依赖是需要在本地进行编译的，而不都是下载并安装二进制或纯Python包。

Sentry是一个跨平台的应用错误跟踪系统，专注于错误报告。它可以帮助开发者和运维人员快速发现和解决应用程序中的bug和异常。它支持多种编程语言和框架，提供了丰富的错误信息和分析功能，以及集成了多种通知和项目管理工具。

进行性能测试对比的操作包括：

  • 工具安装：安装工具本身需要多长时间？

  • 导入依赖：将所有依赖项添加到项目中需要多长时间？

  • 锁定：生成锁定文件（解析依赖链、锁定所有依赖项、获取发布的软件包哈希值）需要多长时间？

  • 安装：安装所有依赖包需要多长时间（同时使用冷缓存和暖缓存）？

  • 更新：更新所有依赖包需要多长时间？

  • 添加软件包：向依赖关系列表中添加一个新的包（包括安装和重新锁定）需要多长时间？

最新测试结果

作者还将测试结果自动收集汇总，部署到了 Github Pages。Github 页面显示，最新的脚本执行结果是 1 月 15 日新生成的（撰写本文的日期）。

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在这里和大家分享一下具体的数据：

安装

该测试测量从有效锁文件安装所有软件包所需的时间。测试同时使用冷软件包缓存（不缓存软件包）和热软件包缓存（缓存所有必要软件包）。

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锁定

该测试测量从软件包列表生成锁文件所需的时间。

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更新

该测试测量更新和安装锁文件中所有依赖项所需的时间。

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添加软件包

该测试测量添加新软件包和重新生成锁文件所需的时间。

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工具安装

该测试使用工具官方文档中推荐的方法测量安装工具本身所需的时间。

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结语

对于测试的结果，大家仅供参考即可，没必要做过多解读，不要用上面的数据去拉踩某个工具。

至于最终选择使用哪个工具，建议综合性能、特性、社区和个人喜好等多种因素考虑。

参考资料：

  • https://lincolnloop.github.io/python-package-manager-shootout/

  • https://lincolnloop.com/insights/python-package-manager-shootout/

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