常見的python管理工具有以下幾種

1.Pipenv

Pipenv是一款旨在將所有包管理工具的優(yōu)點集中利用于python領域中的工具，兼容性高，使用Pipenv可以自動創(chuàng)建項目和管理虛擬環(huán)境，且安裝或刪除包時會自動在Pipfile中添加和移除相應的包。

2.PIP

PIP是一個通用的python包管理工具，PIP提供了對python包的查找、下載、安裝、卸載等功能。

3.Distutils

Distutils是python標準庫的一部份，其為開發(fā)者提供一種方便的打包方式，為使用者提供方便的安裝方式。

除了pip之外，Python還有其他一些包管理工具。以下是其中一些常用的包管理工具：

Anaconda: Anaconda是一個流行的Python數(shù)據(jù)科學平臺，其中包括Conda包管理器，它可以用于安裝和管理Python包、環(huán)境和依賴項。與pip不同，Conda還可以管理非Python依賴項，并且可以創(chuàng)建和管理虛擬環(huán)境。

easy_install: easy_install是Python的另一個包管理工具，它可以從PyPI(Python包索引)中安裝Python包，但功能相對較弱，目前已經(jīng)逐漸被pip所取代。

Poetry: Poetry是一個相對較新的包管理工具，旨在解決pip的一些限制和缺點。它可以創(chuàng)建、管理和發(fā)布Python包，并管理依賴項和虛擬環(huán)境。

PEP 517/518: PEP 517和PEP 518是Python的兩個官方規(guī)范，它們定義了一種新的方式來構建、打包和分發(fā)Python包。它們不是包管理工具，而是提供了一種標準的方法，使得其他包管理工具可以更輕松地與Python包集成。

雖然pip是Python中最流行和常用的包管理工具，但是根據(jù)不同的需求和場景，其他包管理工具也可能更適合您的需求。

Python 歷時這么久以來至今還未有一個事實上標準的項目管理及構建工具，以至于造成 Python 項目的結構與構建方式五花八門。這或許是體現(xiàn)了 Python 的自由意志。

不像 Java 在經(jīng)歷了最初的手工構建，到半自動化的 Ant, 再到 Maven 基本就是事實上的標準了。其間 Maven 還接受了其他的 Gradle(Android 項目主推), SBT(主要是 Scala 項目), Ant+Ivy, Buildr 等的挑戰(zhàn)，但都很難撼動 Maven 的江湖地位，而且其他的差不多遵循了 Maven 的目錄布局。

回到 Python，產(chǎn)生過 pip, pipenv, conda 那樣的包管理工具，但對項目的目錄布局沒有任何約定。

關于構建很多還是延續(xù)了傳統(tǒng)的 Makefile 的方式，再就是加上 setup.py 和 build.py 用程序代碼來進行安裝與構建。關于項目目錄布局，有做成項目模板的，然后做成工具來應用項目模板。

下面大概瀏覽一下四個工具的使用

CookieCutter

PyScaffold

PyBuilder

Poetry

CookieCutter 一個經(jīng)典的 Python 項目目錄結構

$ pip install cookiecutter

$ cookiecutter gh:audreyr/cookiecutter-pypackage

# 以 github 上的 audreyr/cookiecutter-pypackage 為模板，再回答一堆的問題生成一個 Python 項目

......

project_name [Python Boilerplate]: sample

......

最后由 cookiecutter 生成的項目模板是下面的樣子：

$ tree sample

sample

├── AUTHORS.rst

├── CONTRIBUTING.rst

├── HISTORY.rst

├── LICENSE

├── MANIFEST.in

├── Makefile

├── README.rst

├── docs

│ ├── Makefile

│ ├── authors.rst

│ ├── conf.py

│ ├── contributing.rst

│ ├── history.rst

│ ├── index.rst

│ ├── installation.rst

│ ├── make.bat

│ ├── readme.rst

│ └── usage.rst

├── requirements_dev.txt

├── sample

│ ├── __init__.py

│ ├── cli.py

│ └── sample.py

├── setup.cfg

├── setup.py

├── tests

│ ├── __init__.py

│ └── test_sample.py

└── tox.ini

3 directories, 26 files

這大概是當前比較流行的目錄結構的主體框架，主要元素是：

$ tree sample

sample

├── Makefile

├── README.rst

├── docs

│ └── index.rst

├── requirements.txt

├── sample

│ ├── __init__.py

│ └── sample.py

├── setup.cfg

├── setup.py

└── tests

├── __init__.py

└── test_sample.py

項目 sample 目錄中重復 sample 目錄中放置 Python 源文件，tests 目錄中是測試文件，再加一個 docs 目錄放文檔，README.rst, 其他的用于構建的 setup, setup.cfg 和 Makefile 文件。

ython可以進行Web應用開發(fā)、數(shù)據(jù)分析與挖掘、AI應用程序設計開發(fā)、網(wǎng)絡爬蟲應用編寫、嵌入式應用開發(fā)、網(wǎng)絡安全應用開發(fā)、桌面應用開發(fā)、自動化運維設計、游戲開發(fā)等。下面，詳細介紹Python可以做什么。

Python是什么?

Python是一門編程語言。20世紀80年代，“仁慈的獨裁者”荷蘭人Guido van Rossum創(chuàng)造出這門語言。作為一門高級程序設計語言，Python憑借其簡潔、易讀及可擴展性日漸成為備受程序設計開發(fā)者推崇的語言。

截止目前，這門編程語言已躍居世界編程榜第一名。如下圖：

本質上來講，Python是一門具備動態(tài)語義、面向對象的解釋型高級編程語言。早期，由于自身特性，Python經(jīng)常作為腳本語言和“粘合劑”語言來使用。但隨其版本的不斷更新，這款語言逐漸被用來開發(fā)一些大型應用。

總體來講，Python在開發(fā)應用程序中，相比其它編程語言，有如下特點：

簡單易學，適合大多數(shù)人學習，不限于學生

跨平臺，可移植性強，Window、Linux、Mac、Android等系統(tǒng)均可開發(fā)

面向對象，完整意義上的高級語言特性

解釋性語言，不用擔心“內(nèi)存泄漏”

膠水語言，可作為其它語言的粘合劑

開源，這也是其發(fā)展迅速的主要原因

第三方模塊多，不用重復制造“輪子”

基于上述特點，Python逐漸成為很多領域首選編程語言。當前，隨著AI技術和5G的普遍應用，幾乎各行各業(yè)都在使用Python開發(fā)應用，使得Python應用領域更加廣泛。

Web應用開發(fā)

如果你對網(wǎng)站前端設計比較在行，你可以在極短的時間內(nèi)搭建一個自己喜歡的網(wǎng)站。當然，前提是要熟練掌握一種Web應用框架。典型的Web應用開發(fā)框架有Django、Flask、Pyramid，可以選擇自己感興趣的學習，這里首推Django，隨著這些框架的不斷更新，使得Python開發(fā)網(wǎng)絡應用程序變得簡單、高效。