python管理工具有哪些？

常见的python管理工具有以下几种

1.Pipenv

Pipenv是一款旨在将所有包管理工具的优点集中利用于python领域中的工具，兼容性高，使用Pipenv可以自动创建项目和管理虚拟环境，且安装或删除包时会自动在Pipfile中添加和移除相应的包。

2.PIP

PIP是一个通用的python包管理工具，PIP提供了对python包的查找、下载、安装、卸载等功能。

3.Distutils

Distutils是python标准库的一部份，其为开发者提供一种方便的打包方式，为使用者提供方便的安装方式。

除了pip之外，Python还有其他一些包管理工具。以下是其中一些常用的包管理工具：

Anaconda: Anaconda是一个流行的Python数据科学平台，其中包括Conda包管理器，它可以用于安装和管理Python包、环境和依赖项。与pip不同，Conda还可以管理非Python依赖项，并且可以创建和管理虚拟环境。

easy_install: easy_install是Python的另一个包管理工具，它可以从PyPI(Python包索引)中安装Python包，但功能相对较弱，目前已经逐渐被pip所取代。

Poetry: Poetry是一个相对较新的包管理工具，旨在解决pip的一些限制和缺点。它可以创建、管理和发布Python包，并管理依赖项和虚拟环境。

PEP 517/518: PEP 517和PEP 518是Python的两个官方规范，它们定义了一种新的方式来构建、打包和分发Python包。它们不是包管理工具，而是提供了一种标准的方法，使得其他包管理工具可以更轻松地与Python包集成。

虽然pip是Python中最流行和常用的包管理工具，但是根据不同的需求和场景，其他包管理工具也可能更适合您的需求。

Python 历时这么久以来至今还未有一个事实上标准的项目管理及构建工具，以至于造成 Python 项目的结构与构建方式五花八门。这或许是体现了 Python 的自由意志。

不像 Java 在经历了最初的手工构建，到半自动化的 Ant, 再到 Maven 基本就是事实上的标准了。其间 Maven 还接受了其他的 Gradle(Android 项目主推), SBT(主要是 Scala 项目), Ant+Ivy, Buildr 等的挑战，但都很难撼动 Maven 的江湖地位，而且其他的差不多遵循了 Maven 的目录布局。

回到 Python，产生过 pip, pipenv, conda 那样的包管理工具，但对项目的目录布局没有任何约定。

关于构建很多还是延续了传统的 Makefile 的方式，再就是加上 setup.py 和 build.py 用程序代码来进行安装与构建。关于项目目录布局，有做成项目模板的，然后做成工具来应用项目模板。

下面大概浏览一下四个工具的使用

CookieCutter

PyScaffold

PyBuilder

Poetry

CookieCutter 一个经典的 Python 项目目录结构

$ pip install cookiecutter

$ cookiecutter gh:audreyr/cookiecutter-pypackage

# 以 github 上的 audreyr/cookiecutter-pypackage 为模板，再回答一堆的问题生成一个 Python 项目

......

project_name [Python Boilerplate]: sample

......

最后由 cookiecutter 生成的项目模板是下面的样子：

$ tree sample

sample

├── AUTHORS.rst

├── CONTRIBUTING.rst

├── HISTORY.rst

├── LICENSE

├── MANIFEST.in

├── Makefile

├── README.rst

├── docs

│ ├── Makefile

│ ├── authors.rst

│ ├── conf.py

│ ├── contributing.rst

│ ├── history.rst

│ ├── index.rst

│ ├── installation.rst

│ ├── make.bat

│ ├── readme.rst

│ └── usage.rst

├── requirements_dev.txt

├── sample

│ ├── __init__.py

│ ├── cli.py

│ └── sample.py

├── setup.cfg

├── setup.py

├── tests

│ ├── __init__.py

│ └── test_sample.py

└── tox.ini

3 directories, 26 files

这大概是当前比较流行的目录结构的主体框架，主要元素是：

$ tree sample

sample

├── Makefile

├── README.rst

├── docs

│ └── index.rst

├── requirements.txt

├── sample

│ ├── __init__.py

│ └── sample.py

├── setup.cfg

├── setup.py

└── tests

├── __init__.py

└── test_sample.py

项目 sample 目录中重复 sample 目录中放置 Python 源文件，tests 目录中是测试文件，再加一个 docs 目录放文档，README.rst, 其他的用于构建的 setup, setup.cfg 和 Makefile 文件。

ython可以进行Web应用开发、数据分析与挖掘、AI应用程序设计开发、网络爬虫应用编写、嵌入式应用开发、网络安全应用开发、桌面应用开发、自动化运维设计、游戏开发等。下面，详细介绍Python可以做什么。

Python是什么?

Python是一门编程语言。20世纪80年代，“仁慈的独裁者”荷兰人Guido van Rossum创造出这门语言。作为一门高级程序设计语言，Python凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为备受程序设计开发者推崇的语言。

截止目前，这门编程语言已跃居世界编程榜第一名。如下图：

本质上来讲，Python是一门具备动态语义、面向对象的解释型高级编程语言。早期，由于自身特性，Python经常作为脚本语言和“粘合剂”语言来使用。但随其版本的不断更新，这款语言逐渐被用来开发一些大型应用。

总体来讲，Python在开发应用程序中，相比其它编程语言，有如下特点：

简单易学，适合大多数人学习，不限于学生

跨平台，可移植性强，Window、Linux、Mac、Android等系统均可开发

面向对象，完整意义上的高级语言特性

解释性语言，不用担心“内存泄漏”

胶水语言，可作为其它语言的粘合剂

开源，这也是其发展迅速的主要原因

第三方模块多，不用重复制造“轮子”

基于上述特点，Python逐渐成为很多领域首选编程语言。当前，随着AI技术和5G的普遍应用，几乎各行各业都在使用Python开发应用，使得Python应用领域更加广泛。

Web应用开发

如果你对网站前端设计比较在行，你可以在极短的时间内搭建一个自己喜欢的网站。当然，前提是要熟练掌握一种Web应用框架。典型的Web应用开发框架有Django、Flask、Pyramid，可以选择自己感兴趣的学习，这里首推Django，随着这些框架的不断更新，使得Python开发网络应用程序变得简单、高效。