python依赖管理工具迁移路径明确：一、pip+requirements.txt→pipenv，用pipenv install自动转换；二、→poetry，通过poetry init和add导入；三、pipenv→poetry，导出后逐条添加；四、conda→uv+pip-tools，用uv compile生成锁定文件。
如果您正在为Python项目选择或更换依赖管理工具，则可能面临不同工具在依赖解析、环境隔离和可重复构建方面的差异。以下是几种主流工具的对比与迁移路径：
一、从 pip + requirements.txt 迁移到 pipenv
pipenv 将 pip 和 virtualenv 功能整合，自动生成 Pipfile 和 Pipfile.lock，提升依赖声明的确定性与环境一致性。
1、卸载当前虚拟环境（如有），并确保系统已安装 pipenv：pip install pipenv。
2、进入项目根目录，执行命令初始化 Pipfile：pipenv install（自动读取现有 requirements.txt 并转换）。
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3、若需显式导入依赖列表，运行：pipenv install -r requirements.txt。
4、激活新环境并验证依赖安装结果：pipenv shell，随后执行 pip list。
二、从 pip + requirements.txt 迁移到 poetry
poetry 提供统一的依赖声明、打包与发布能力，Pipfile.lock 类似机制通过 poetry.lock 实现锁定，支持多源与可选依赖精细控制。
1、安装 poetry：curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -（Linux/macOS）或使用 pip：pip install poetry。
2、在项目根目录运行初始化命令：poetry init，按提示填写元数据，并选择是否从 requirements.txt 导入依赖。
3、若未自动导入，手动添加依赖：poetry add requests==2.31.0（支持版本约束语法）。
4、生成 lock 文件并安装全部依赖：poetry install。
三、从 pipenv 迁移到 poetry
poetry 在依赖解析算法与 lock 文件语义上更为严格，迁移可消除 pipenv 中潜在的解析歧义，并统一开发与生产环境行为。
1、导出 pipenv 锁定依赖为标准格式：pipenv lock -r > requirements-lock.txt。
2、新建空目录，运行 poetry init，并在交互中指定 Python 版本与依赖来源。
3、逐条将 requirements-lock.txt 中的包名与版本映射为 poetry add 命令，例如：poetry add click==8.1.7。
4、执行 poetry install 完成环境重建，并校验 poetry show 输出是否覆盖原 pipenv 环境全部依赖。
四、从 conda 环境迁移到 uv + pip-tools
uv 是一个极快的 Python 包安装器与解析器，配合 pip-tools 可实现基于 requirements.in 的可重现编译流程，适合对 CI/CD 构建速度敏感的场景。
1、安装 uv 和 pip-tools：pip install uv pip-tools。
2、从 conda environment.yml 提取 Python 包部分，保存为 requirements.in（仅保留 pip 下的 dependencies 列表）。
3、生成锁定文件：uv pip compile requirements.in -o requirements.txt。
4、创建干净虚拟环境并安装锁定依赖：uv venv .venv && uv pip install -r requirements.txt。
