[python] 의존성 관리자와 poetry

의존성

• dependency : 코드에서 두 모듈 간 연결을 의미. 객체지향언어에서는 두 클래스 간의 관계라고도 말함.
  • Dependency injection : 기본적으로 의존성이 위험하기 때문에, 외부로부터 의존성을 을 가져옴
    • 객체 생성은 다른 곳에서 하고, 생성된 객체를 참조하면 됨
    • 그 결과로 클래스를 재사용할 가능성을 높이고, 다른 클래스와 독립적으로 클래스 테스트 가능
    • Contructor Injection - Field Injection - Method Injection
  • python 에서는 의존성 관리자로 pip, pipenv

poetry : 파이썬의 의존성(패키지) 관리자

• pip의 문제점
  • dependency resolving : 라이브러리 버전 관리가 힘듦
  • dependency locking : 락 불가능
  • virtualenv 로 분리 가능하지만, 불편함
• poetry의 특징
  • pip 와 virtualenv 를 모두 사용할 수 있게 하는 의존성 관리자
  • Dependency locking : poetry.lock이라는 락파일 생성
• 순서 [블로그 참고]
  • Poetry installation
  • Project Initialization
  • Package Installation
• 아래와 같은 파일들을 자동 생성 ( pip와 같이 따로 requirements.txt 파일 작성할 필요 없음)
  • pyprojects.toml : 프로젝트 메타데이터

    # 예시
    이름 = "프로젝트명"
    [기본]
    profile_name = "프로필"
    player_name = "플레이어"
    profile_created = 1979-05-27T07:32:00-08:00
    소리 = 사실
    [사용자]
    [유저 프로필]
    이름 = "프로필1"
    player_name = "플레이어1"
    클래스 = "전사"
    [사용자 설정]
    소리 = 거짓
    [default_inventory]
    전사 = [ ["검", "방패"], ["판금 갑옷", "판금 투구"] ]
    마법사 = [["지팡이", "지팡이"], ["로브", "후드"]]
    항목 = [
    "건강의 묘약",
    "해독제",
    "마나 물약"
    ]

  • poetry.lock : 설치된 패키지들의 버전과 hash 가 저장되어 있음

    [[package]]
    name = "matplotlib"
    version = "3.3.4"
    description = "Python plotting package"
    category = "main"
    optional = false
    python-versions = ">=3.6"
    
    [package.dependencies]
    cycler = ">=0.10"
    kiwisolver = ">=1.0.1"
    numpy = ">=1.15"
    pillow = ">=6.2.0"
    pyparsing = ">=2.0.3,<2.0.4 || >2.0.4,<2.1.2 || >2.1.2,<2.1.6 || >2.1.6"
    python-dateutil = ">=2.1"
    
    [[package]]
    name = "mesh-tensorflow"
    version = "0.1.18"
    description = "Mesh TensorFlow"
    category = "main"
    optional = false
    python-versions = "*"
    
    [package.dependencies]
    absl-py = "*"
    future = "*"
    gin-config = "*"
    six = "*"
    
    [package.extras]
    auto_mtf = ["ortools"]
    tensorflow = ["tensorflow (>=1.15.0)"]
    transformer = ["tensorflow-datasets", "scipy"]