无意中接触到一个小的爬虫项目，同时使用flask提供了两个接口供访问，但是项目就一个裸py文件，实在受不了，便想着配置下依赖。
一开始是计划使用pipenv这个工具，之前也尝试过，但是使用pycharm创建项目时发现了一个poetry的工具，便去了解了一下，发现还真不错，又发现了一篇文章有理有据的diss了pipenv，大致意思就是简单使用没啥问题，但是在版本管理和跨平台处理时简直混乱，然后去看了下poetry的文档，发现功能还真是丰富，同时晚上在整理电脑时发现了一些pip的问题，便在这里一起来说
首先是贯穿整个python的“虚拟环境”，有virtualenv，但是其本质好像还是官方的.venv，
发现之前学习python时安装的工具还真多
- anaconda
- pipenv
- pyenv
先说直接使用pip安装带来的弊端，这里拿npm来对比相对清晰些，默认就是全局安装，导致依赖混乱，特别之前还有使用homebrew安装的python的阶段，
像django文档中默认的安装方式就是全局安装
接下来就说poetry的一些常规用法
- poetry new / init: 是初始化操作, 区别是一个是新建项目, 一个是在已有项目中初始化，能用cli直接创建项目还是值得夸赞的
- poetry add flask：在当前项目中安装flask依赖，这个也比较好用
- poetry install：假如在另一台电脑上开始执行项目，安装依赖就用这个
- poetry run flask：前面说所有依赖的作用域都变成项目下，那如果直接 flask是会报错的，
- poetry shell：同上，如果不想每次都前面加上前端，就使用这个切换一下环境
- exit：如果要退出shell就使用这个
整体用下来功能还是比较全面的，然后我就把电脑中的conda, pipenv就都删除了，这样也能避免一些污染，比如一开始我执行flask竟然是一个17年安装的版本, 简直离谱
这篇简单的使用写到这里就结束啦
