Pular para o conteúdo principal

Gerencie Dependências em Python como um Profissional com o Poetry

O Poetry é uma ferramenta de gerenciamento de dependências e empacotamento para projetos Python. Ele simplifica a criação, organização e compartilhamento de projetos, promovendo boas práticas e controle eficiente de dependências.

Ao contrário de ferramentas tradicionais como pip e virtualenv, o Poetry fornece uma solução completa para gerenciar dependências, criar ambientes isolados e empacotar projetos para distribuição.


O Poetry se destaca por:

  • Gerenciamento simplificado de dependências com o arquivo pyproject.toml.
  • Criação automática de ambientes virtuais.
  • Suporte ao empacotamento e publicação de bibliotecas Python.

Instalar o Poetry é simples. Basta executar o comando:

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

Após a instalação, você pode verificar a versão instalada com:

poetry --version

Criar um novo projeto com o Poetry é direto:

poetry new nome-do-projeto

Isso cria uma estrutura de projeto organizada com arquivos essenciais como pyproject.toml.

Para adicionar uma dependência ao projeto, no exemplo abaixo pandas, utilize:

poetry add pandas

Isso garante que todas as dependências sejam registradas e gerenciadas eficientemente.


O Poetry cria automaticamente um ambiente virtual para isolar o projeto. Para ativar o ambiente, use:

poetry shell

Você também pode executar comandos diretamente no ambiente com:

poetry run python arquivo.py

Para publicar um pacote, primeiro configure as informações do projeto no pyproject.toml. Em seguida, execute:

poetry build

Isso gera arquivos de distribuição no diretório dist/. Publique o pacote no PyPI com:

poetry publish --repository pypi

O pyproject.toml é o coração do Poetry. Ele armazena informações sobre o projeto, dependências e configurações de empacotamento. Um exemplo básico:

[tool.poetry]
name = "meu-projeto"
version = "0.1.0"
description = "Um exemplo de projeto Poetry"
authors = ["Seu Nome "]

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.10"
requests = "^2.28.0"

[build-system]
requires = ["poetry-core"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"

O Poetry é amplamente utilizado em projetos Python modernos devido à sua eficiência e simplicidade. Ele facilita o gerenciamento de dependências e empacotamento, permitindo que desenvolvedores se concentrem em escrever código de qualidade.

Para mais informações, confira as referências:

Comentários

Postagens mais visitadas deste blog

Funções de Ativação em Redes Neurais: Tipos, Contextos e Aplicações

  Funções de Ativação em Redes Neurais: Tipos, Contextos e Aplicações As funções de ativação são componentes essenciais das redes neurais, permitindo que os modelos aprendam e representem relações complexas nos dados. Neste post, exploraremos os principais tipos de funções de ativação, suas características e como escolher a melhor para diferentes cenários. O Que São Funções de Ativação? As funções de ativação transformam as saídas lineares dos neurônios em representações não lineares, permitindo que as redes aprendam padrões complexos. Sem essas funções, as redes seriam equivalentes a simples regressões lineares. Principais Tipos de Funções de Ativação 1. Sigmoid A função sigmoid transforma valores em uma faixa entre 0 e 1: σ(x) = 1 / (1 + e^(-x)) Características: Boa para modelar probabilidades. Propensa ao problema de vanishing gradient em redes profundas. Aplicações: Classificação binária. 2. Tanh (Tangente Hiperbólica) A função tanh transfor...

Introdução aos Vector Databases: A Base de Dados para Embeddings em IA Generativa

Os bancos de dados vetoriais (Vector Databases) emergiram como uma tecnologia essencial no processamento de informações em alta dimensão, especialmente no contexto de embeddings. Neste artigo, explicamos o conceito de bancos de dados vetoriais, como eles funcionam e sua importância para aplicações de IA generativa. O que são Bancos de Dados Vetoriais? Bancos de dados vetoriais são sistemas projetados para armazenar, indexar e buscar dados representados como vetores em espaços de alta dimensão. Em vez de dados tradicionais estruturados (como tabelas relacionais), esses bancos armazenam representações matemáticas de objetos, como embeddings gerados por modelos de machine learning. Um embedding é uma representação numérica de um objeto (como palavras, imagens ou usuários) em um espaço vetorial, onde a proximidade entre vetores reflete a similaridade semântica ou estrutural dos objetos originais. Como Funcionam os Bancos de Dados Vetoriais? Esses bancos de dados empregam algoritmos...

Temperatura na Inteligência Artificial Generativa: O Que é e Como Afeta os Resultados

Temperatura na Inteligência Artificial Generativa: O Que é e Como Afeta os Resultados No contexto da Inteligência Artificial generativa, especialmente em modelos de linguagem como o GPT, a "temperatura" é um parâmetro que controla a aleatoriedade nas previsões do modelo. Esse controle influencia a qualidade e a criatividade das respostas geradas, sendo uma ferramenta essencial para personalizar os resultados conforme a necessidade do usuário. O Que é Temperatura? Em modelos de IA generativa, a temperatura é um parâmetro utilizado durante o processo de amostragem de probabilidades para gerar tokens (palavras ou caracteres). O modelo gera uma distribuição de probabilidade para o próximo token com base no contexto atual. A temperatura ajusta a "curvatura" dessa distribuição, controlando a diversidade das respostas geradas. Em termos simples, a temperatura pode ser vista como uma forma de controlar o "nível de criatividade" de uma resposta. Quanto mais ba...