雖然後來 Python 寫得越來越少，但是還是要和一些使用 Python 的專案打交道，並且發現許多同學對於 Python 的虛擬環境，包管理等問題並不是很熟悉，因此寫這篇部落格梳理一下，希望對其他人有所幫助。
TL;DR
- 使用 pyenv 切換不同版本的 python
- 使用 poetry 在不同 python 下管理專案依賴和虛擬環境
- 絕不使用 sudo pip install 安裝 python 包
- 絕不使用 sudo make install 安裝 python
Python 版本選擇問題
除了特殊的本身就對於多版本軟體有良好支援的發行版（例如 NixOS）以外，目前來說（2021 年）系統上安裝的 python 最多隻有兩個大版本，2.x 和 3.x，這些 python 已經被系統包管理器處理好了各自的依賴關係，有時候甚至會用到系統關鍵元件中去。因此，除非知道自己在做什麼，絕對不要使用 sudo pip install 或者 make install 來在全域性安裝 python 庫 或者全新的 python 版本。
我所使用的多版本管理方案是 pyenv，能夠在不同的 python 版本中自由切換，類似於 rbenv 或者 opam switch。
如果你只想要 python3，對小版本號沒有太苛刻的需求，那麼沒必要去使用 pyenv，可以在開發時直接使用後文提到的 poetry 來管理專案。
後續可以透過poetry env use ~/.pyenv/shims/python來設定 poetry 使用按照的 pyenv 的python直譯器。
Poetry 和虛擬環境
在開發一個專案的時候，很可能需要安裝許多軟體包，這些軟體包有可能還需要指定版本，因此與本地版本衝突，這時我們就需要虛擬環境進行隔離。虛擬環境是一個乾淨的 python 環境，在這個環境中進行 python 軟體包的安裝並不會影響其他虛擬環境或者系統環境， python3.3 之後通常使用自帶的 venv 來實現。
在開發時，很常見的需求是需要復現環境，安裝需要的軟體包，透過 requirements.txt （原生 python）或者透過 Pipfile （pipenv）都可以，前者對於軟體包的互相依賴沒有很好的支援，後者的 lock 時間在專案稍微大一點的時候就令人發怵。
poetry 是一個更現代的 python 軟體包管理器。
常見的使用方式
新建一個專案：
poetry new <project-name>。在當前專案中新增依賴：
poetry add <package-name>，加上--dev引數表示為開發依賴。安裝所有的依賴：
poetry install。在虛擬環境中執行某個指令碼或者程式：
poetry run <cmd>。其中<cmd>可以是python <filename>.py，也可以是一個存在於虛擬環境中的可執行檔案的名字，例如flask，fava等等。刪除現有的虛擬環境：
poetry env rm pytyon。如果需要使用國內映象，則編輯
pyproject.toml，在pyproject.toml里加入1 2 3[[tool.poetry.source]] name = "zju" url = "https://mirrors.zju.edu.cn/pypi/web/simple"
安裝個人使用的軟體包
透過 pip install --user 能夠為當前環境中 pip 所對應的 python 版本 在使用者目錄下安裝軟體包。如果對於個人所需要使用的軟體包，同時系統包管理器又沒有提供的，推薦在（使用 pyenv ）選擇了合適的 python 版本之後，用這種方式安裝。
同時，需要將安裝之後的 bin 路徑新增到環境變數中，通常是 $HOME/.local/bin。新增後即可直接在命令列中使用了。
進階使用
構建軟體包並且指定可執行的指令碼
執行 poetry build 即可構建軟體包。
指定可執行程式的函式入口：
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表示安裝了最終構建的 wheel 包以後，有一個可執行檔案叫做 abc，執行之後會執行 bca/abc.py 中的 main 函式的內容。
透過 Poetry 執行 Python 服務和指令碼
有時候，系統沒有相應的軟體包可供安裝（例如一些 GitHub 上的自動指令碼），那麼使用 poetry 來配置並執行也是一個不錯的選擇。
只需要建立一個工程，只使用 poetry add <...> 和 poetry run <...> 即可，既不會影響本地的環境，也可以在遷移和升級的時候更方便。不需要編寫任何程式碼，。
對於一些需要使用守護程序執行的服務，可以使用 systemd 管理。以下是我使用的一個 Unit file：
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