Poetry vs UV vs Pip-tools pour la gestion des dépendances Python
Introduction
Lorsque tu travailles sur des projets Python, gérer les dépendances devient essentiel pour assurer que ton environnement reste stable et facile à reproduire.
Il existe plusieurs outils pour t'aider à gérer ces dépendances, et parmi les plus populaires, tu trouveras Poetry, UV, et pip-tools.
Chacun a ses propres avantages, spécificités et flux de travail.
Dans cet article, on va les comparer, en détaillant leurs différences, pour t'aider à choisir celui qui correspond le mieux à tes besoins.
pip-tools : Le classique
pip-tools est une suite d'outils conçus pour améliorer le workflow classique de Python avec pip et le fichier requirements.txt. Plutôt que de remplacer pip, il vient l’enrichir pour t’aider à mieux gérer les versions des dépendances.
- pip-compile : Cet outil prend un fichier requirements.in où tu listes tes dépendances principales, puis il génère un fichier requirements.txt avec toutes les dépendances nécessaires, y compris celles transitoires, fixées à des versions spécifiques.
- pip-sync : Cet outil permet de synchroniser ton environnement virtuel avec ton fichier requirements.txt, en installant ou supprimant les paquets nécessaires pour qu'ils correspondent exactement aux versions définies.
Avantages
- Simplicité et compatibilité : Il reste compatible avec l’approche traditionnelle de pip et requirements.txt.
- Contrôle sur les versions : Il résout les versions des dépendances et les consigne dans le fichier requirements.txt, ce qui assure la reproductibilité de l'environnement.
- Gestion des versions : Le fichier requirements.txt est généré de manière très précise, ce qui permet de mieux contrôler les versions des paquets.
Inconvénients
- Pas de gestion des environnements virtuels : pip-tools n'inclut pas de mécanisme de gestion des environnements virtuels, donc tu dois toujours gérer cet aspect séparément.
- Pas de gestion avancée des groupes de dépendances : Bien qu'il permette de figer les versions, il ne facilite pas la gestion de plusieurs ensembles de dépendances comme pour un environnement de développement, de test, ou de production.
Poetry : Le gestionnaire de paquets tout-en-un
Poetry est un gestionnaire de paquets Python moderne.
La paquet se veut une solution tout-en-un pour gérer les dépendances, la publication des packages et les environnements virtuels.
$Il utilise le fichier pyproject.toml pour définir les configurations du projet et les dépendances.
Le fichier poetry.lock sert à verrouiller les versions des paquets, assurant ainsi un environnement stable et reproductible.
- pyproject.toml : Utilisation du fichier pyproject.toml pour la configuration du projet.
- Verrouillage des versions : Pour les versions des dépendances installées.
Avantages
- Gestion des environnements virtuels intégrée : création et gestion automatique d'un environnement virtuel.
- Gestion des dépendances et de la publication : Poetry gère non seulement les dépendances, mais il permet aussi de publier ton propre package Python sur PyPI avec facilité.
- Structure propre et moderne : Avec le fichier pyproject.toml, Poetry suit une approche plus moderne et standardisée pour définir un projet Python.
- Séparation claire des dépendances : Il permet de différencier les dépendances pour le développement, la production, et les tests.
Inconvénients
- Performance : Il peut être un peu plus lent que d’autres outils, surtout lorsqu'il s'agit de résoudre les dépendances. Cela peut être un inconvénient, notamment dans les projets complexes qui ont de nombreuses dépendances.
- Complexité accrue : Si tu n’as pas besoin de toutes ses fonctionnalités (comme la publication sur PyPI), Poetry peut sembler un peu excessif pour des projets simples.
UV : La solution en RUST
UV est un gestionnaire de dépendances Python relativement nouveau, conçu pour résoudre un problème de vitesse.
Il est écrit en Rust, ce qui lui permet de proposer une gestion des dépendances beaucoup plus rapide que Poetry ou pip.
- pyproject.toml : Comme Poetry, UV utilise le fichier pyproject.toml pour la configuration du projet.
- Verrouillage des versions : UV utilise également un fichier de verrouillage (uv.lock) pour figer les versions des dépendances installées.
Avantages
- Vitesse : Rapide. Son code en Rust eeffectue les résolutions de dépendances et les installations beaucoup plus rapidement que Poetry.
- Simplicité et légèreté : Léger avec moins de dépendances et de fonctionnalités avancées par rapport à Poetry, ce qui le rend facile à utiliser dans des projets simples à moyens.
- Compatibilité avec pyproject.toml : Comme Poetry, UV suit la norme et gère les dépendances via pyproject.toml.
Inconvénients
- Moins de fonctionnalités avancées : Pas autant de fonctionnalités que Poetry, notamment en ce qui concerne la gestion des environnements virtuels ou la publication sur PyPI.
- Adoption encore récente : Récent donc moins utilisé et moins éprouvé que Poetry ou pip-tools. Mais il est dans la hype du moment.
pyproject.toml uv
Comparaison en un coup d'oeil
Conclusion : Quel outil choisir ?
Si tu préfères rester dans un workflow classique avec requirements.txt et que tu veux un contrôle précis sur les versions de tes dépendances, alors pip-tools est un excellent choix.
♥️ Si tu cherches une solution moderne, tout-en-un, qui gère à la fois les environnements, les dépendances et la structure du projet, Poetry sera la meilleure option.
Si tu as un projet plus simple qui demande un peu plus que pip, UV est une alternative légère et rapide à envisager pour gérer tes dépendances.
⚠️ Attention UV est un outil jeune, c'est un point à prendre en considération avant de l'utiliser sur des projets.
Cornélius Vincent - Linkedin
Data Engineer - je construis des pipelines de données & développe des applications orientées data AI
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