🚀 در دنیای پایتون، انتخاب پکیج منیجر مناسب = نصف راه موفقیت!
_ابزارهای مدیریت وابستگی و محیط‌های ایزوله را بشناسید:_

─────────────────────
1️⃣ ساده‌ترین: pip
⚙️ ویژگی‌ها:
• پیش‌فرض نصب شده با پایتون
• نصب آسان (مثال: pip install numpy)
• بدون نیاز به تنظیمات پیچیده

⚠️ محدودیت‌ها:
• مدیریت دستی محیط‌های مجازی
• ضعف در حل تعارض وابستگی‌ها

💡 مناسب برای: اسکریپت‌های کوچک و تست‌های سریع

─────────────────────
2️⃣ بهترین برای پروژه‌های عمومی: Poetry
✨ مزایا:
• مدیریت هوشمند وابستگی‌ها
• فایل pyproject.toml برای تنظیمات
• ساخت خودکار فایل قفل (lock file)

🔧 پیچیدگی:
• تنظیمات اولیه نیاز به یادگیری دارد

💡 مناسب برای: توسعه کتابخانه‌ها و اپلیکیشن‌های حرفه‌ای

─────────────────────
3️⃣ سلطان علم داده: Conda
🔬 قابلیت‌های ویژه:
• پشتیبانی از پکیج‌های چندزبانه
• بهینه‌سازی برای کتابخانه‌های علمی
• مدیریت محیط‌های پیچیده

📉 محدودیت:
• مخزن پکیج‌های کوچکتر از PyPI

💡 مناسب برای: پروژه‌های یادگیری ماشین و داده‌کاوی

─────────────────────
4️⃣ ابزارهای مدرن
• PDM: سرعت بالا + استانداردهای PEP
• Hatch: متمرکز بر توسعه و تست
• Rye: ادغام کامل ابزارها (ساخته شده توسط خالق Flask)

─────────────────────
📊 جدول مقایسه سریع
| ابزار | محیط مجازی | قفل وابستگی | سرعت | مناسب برای |
|-----------|------------|-------------|-------|-------------------|
| pip | ❌ | ❌ | 🟡 | پروژه‌های ساده |
| Poetry | ✅ | ✅ | 🟢 | توسعه حرفه‌ای |
| Conda | ✅ | ✅ | 🔵 | علم داده |
| PDM | ✅ | ✅ | 🟢 | پروژه‌های مدرن |

─────────────────────
💡 توصیه‌های نهایی:
• شروع سریع: pip + venv
• پروژه‌های جدی: Poetry یا PDM
• علم داده: Conda/Mamba
• یکپارچگی کامل: Rye

🔗 منابع بیشتر:
[راهنمای رسمی PyPA] - [مقایسه در DEV Community]

👇 شما از کدام پکیج منیجر استفاده می‌کنید؟ نظراتتون رو با ما به اشتراک بگذارید!
#مدیریت_پکیج #توسعه_نرم_افزار #علم_داده
#پایتون #Python #برنامه‌نویسی #توسعه_نرم‌افزار #ابزارهای_پایتون #مدیریت_پکیج #pip #Poetry #Conda #PDM #Hatch #Rye #Pipenv