14 Soluzione definitiva

1. Quale è la soluzione oggi più usata?

• pip + pip-tools resta ancora lo stack dominante per progetti legacy e per chi ha bisogno di un file requirements.txt (≈ 50 k pacchetti PyPI usano setuptools + pip-tools come backend di build) .
• Poetry è invece il gestore completo che cresce più velocemente: > 41 k pacchetti lo usano già come build-backend e ogni nuovo progetto open-source tende a scegliere pyproject.toml + Poetry per avere lock-file, ambiente e build in un unico tool .

In sintesi:

• “classico” → pip-tools
• “moderno” → Poetry

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2. Quale offre la migrazione più agevole da pip-tools?

Poetry vince per versatilità e percorso di transizione chiaro:

Caratteristica	Poetry	pip-tools
Importa requirements.txt	poetry add $(cat requirements.txt)	già nativo
Lock-file automatico	poetry.lock (sempre)	solo dopo pip-compile
Ambiente	autogestito	devi crearlo tu
Aggiornamento dipendenze	poetry update	riesegui pip-compile
Build / publish wheel	poetry build + poetry publish	setuptools + twine
Separazione dev/prod	--group dev	file separati a mano
CLI amichevole	comandi unici	concatenazione pip + venv

Inoltre Poetry:

• legge già pyproject.toml (standard PEP 621) → unico file di configurazione;
• permette di convivere col vecchio workflow: potete tenere il vecchio requirements.txt generato da pip-tools finché la migrazione non è completa (variante 4 del mio precedente messaggio);
• ha documentazione ufficiale e tool per importare progetti pip-based in pochi minuti .

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3. Conclusione rapida

• Volete solo generare oggi il lock e non cambiare null’altro? → pip-tools (opzione B) è la più usata e basta.
• Volete governance + build + ambiente in unico tool e poter migrare gradualmente? → Poetry è la più versatile e il percorso preferito dalla community per i nuovi progetti .

Referenze:
: confronto diretto pip/PDM/Poetry/UV
: esperienza pratica di migrazione pip → Poetry
: case-study aziendali su Poetry
: statistiche PyPEP 517 (setuptools vs Poetry)
: Poetry vs pip – BetterStack 2025