Poetry通过pyproject.toml统一管理依赖与项目元数据，内置依赖解析、虚拟环境集成及构建发布功能，而requirements.txt仅静态列出包版本，缺乏自动化与完整性支持。
Python 项目依赖管理经历了从简单到精细化的发展，Poetry 和传统的 requirements.txt 代表了不同阶段的解决方案。它们在功能、使用方式和项目管理理念上有明显区别。
依赖声明方式不同
Poetry 使用 pyproject.toml 文件统一管理项目元信息和依赖项，依赖分为“主依赖”和“开发依赖”，结构清晰：
[tool.poetry.dependencies]
python = “^3.9”
requests = “^2.28.0”
[tool.poetry.group.dev.dependencies]
pytest = “^7.0”
而 requirements.txt 是纯文本文件，仅列出包名和版本：
requests==2.28.0
pytest==7.0
它不区分运行环境，也不支持直接定义项目元数据（如名称、版本）。
依赖解析与锁定机制
Poetry 内置强大的依赖解析器，能自动处理复杂依赖关系冲突，并生成 poetry.lock 文件，确保每次安装的依赖版本完全一致，提升可重复性。
传统 requirements.txt 虽可通过 pip freeze > requirements.txt 生成锁定版本，但缺乏智能解析能力，容易因手动编辑导致依赖冲突或遗漏。
虚拟环境管理集成
Poetry 自带虚拟环境管理功能，可自动创建和关联虚拟环境，执行命令如 poetry install 时无需手动激活环境。
使用 requirements.txt 通常需配合 venv 或 virtualenv 手动管理环境，流程更繁琐，易出错。
项目构建与发布支持
Poetry 支持一键打包和发布项目到 PyPI，通过 poetry build 和 poetry publish 简化流程，符合现代 Python 构建标准（基于 pyproject.toml）。
requirements.txt 本身不提供构建功能，需额外配置 setup.py 或其他工具，集成度较低。
基本上就这些。Poetry 提供了更现代、一体化的依赖和项目管理体验，而 requirements.txt 虽然简单直接，但在复杂项目中显得力不从心。
以上就是Poetry 与传统 requirements.txt 的差异的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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