GraiaX 文档包管理器的选择
为了方便地配置虚拟环境
为了更好地管理依赖贯彻爱与真实的邪恶（？？？）可爱又迷人的反派角色（？？？）
？？？…… ？？？……
我们是穿梭在...
白洞（涩图），白色（涩色）的明天在等着我们
好了不玩了~ 虽然有了虚拟环境管理器，但是在用 PIP 装包的时候还是可能会出现奇奇怪怪的冲突之类的问题，所以几乎每个开发者都像不喜欢 NodeJs 的 NPM 那样不喜欢 Python 的 PIP！
那 NPM 可以用 Yarn 和 Pnpm 一样，我们 Python 也要有我们自己的特色包管理器！
常见的 Python 的包管理器有 PDM、Poetry、Hatch、pipenv 等。其中 pipenv 已经落后于时代了，因此在这里我们推荐首选 PDM，其次Poetry。
声明（叠甲）
我们并没有认为使用 Poetry 是什么需要抵制的行为。
不管你使用 Poetry 还是 PDM 还是 Hatch 还是其他的包管理器， 我们都会一视同仁。
只不过我们在此比较推荐 PDM，至于 Poetry 不作首选的原因在后面会有相应阐述。
而由于笔者不熟悉 Hatch，GraiaX 社区里也暂时也没有相关用户，这里不做评价，我们也不会阻止你用。
为什么用 PDM 不用 Poetry
PDM 相比 Poetry 有以下几个优点：
- PDM 更遵守 PEP 规范。例如在
pyproject.toml中 PDM 不会把项目信息放在类似[tool.poetry]和[tool.poetry.dependencies]之类的不规范的小节 - PDM 可以直接使用
pdm run main.py命令直接运行 Python 脚本，而不用像 Poetry 那样要多加一个 python，即poetry run python main.py - PDM 可以像 NodeJs 的
package.json中的scripts一样指定一个快捷命令
再次声明（叠甲×2）
我们并没有认为使用 Poetry 是什么需要抵制的行为。
不管你使用 Poetry 还是 PDM 还是 Hatch 还是其他的包管理器， 我们都会一视同仁。
Poetry、PDM 和 Conda 的区别
相对于主流的虚拟环境管理工具（包管理器），Conda 最大的特点就是他不需要独立安装 Python，这不是指 Conda 可以取代 Python，而是指 Conda 不依赖于系统自带/自己安装的 Python。这是因为 Conda 本身就具有多 Python 版本安装与管理的功能。
老实说，将 Conda 用于虚拟环境管理非常地大材小用，因为 Conda 是多 Python 版本管理器，因此所有使用 Conda 的项目都可以使用任一版本的 Python 而不用在乎装多版本时环境变量切换的问题。
但也因为 Conda 本质上是多 Python 管理器，因此其每个的虚拟环境都包含一个完整的Python，而 PDM 和 Poetry 的虚拟环境只包含少量文件，其仍然依赖于系统安装的 Python。
除此之外，Conda 也具有 PIP 那样的安装依赖的功能，但他的下载源并不是 PIP 的 PyPi，而是 CondaForge 等非 PyPi 源，因此使用 Conda 进行依赖和虚拟环境管理时，不建议使用虚拟环境内的 PIP 安装依赖，而应使用 Conda 命令。
除了安装 Python 包，Conda 还能安装一些二进制程序，例如 cuda 和 cudnn 等。
因此，笔者仅建议使用多 Python 版本进行开发或科学计算领域用户使用， 对于单版本多环境的等常规开发者来说，PDM 或 Poetry 是你更好的选择。
提示
若无明确说明，本文档默认使用 PDM 或 Poetry 作为包管理器。你都用 Conda 了，想必你对于相关知识已有一定了解（例如新虚拟环境的安装配置与激活、安装 PyPi 包等），就不过多介绍了。
另外假如你并不是非常熟悉 Conda/Anaconda 不建议盲目安装， 否则可能会由于操作不当导致你很容易搞混不同的 Python 环境， 使用错误的方法安装包或安装在错误的环境中而使得程序无法运行。
PDM、Poetry 和 virtualenv 的区别
通过 PDM 和 Poetry 可以调用 virtualenv 自动创建和调用虚拟环境并在安装新包时解决（或提示）依赖问题。
当然你也可以自己使用 virtualenv 或 venv 创建虚拟环境，然后使用虚拟环境内的 PIP 安装包并自己计算依赖是否存在冲突等问题。