来了！划时代的 Python 包管理工具 -- PDM

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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，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。

从作者的博客上来看，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

• 像 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。

详情：使用 pipx 工具安装命令行工具

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

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。

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

# 4. PDM 用法

pdm 有非常多的命令，使用 -h 可以看到帮助菜单

 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

 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

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

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

 4.3 删除包

删除包使用的是 remove 命令

 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

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～

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

 4.6 查看环境

使用 info 命令，可以查看当前项目的环境信息

 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 

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。

[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

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"

加 --list 或者  -l可以查看所有设置的快捷别名

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。

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 {file} 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（请持续关注我后续文章），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？