项目环境管理的小天使—Pixi

Pixi 简介

Pixi 是一个基于 Conda 生态的跨平台包管理与开发环境管理工具。

它可以用来管理：

• Python 环境
• C/C++ 编译器
• CMake、Ninja 等构建工具
• Eigen、Assimp、FCL、OpenCV 等 C/C++ 库
• 项目任务，例如构建、测试、运行命令

可以把 Pixi 理解为：

一个面向项目的环境管理工具，类似于 Conda + Makefile + npm scripts 的组合。

Pixi 适合用于：

• C/C++ 项目
• CMake 项目
• Python 项目
• 机器人开发项目
• 科学计算项目
• 多语言混合项目
• 需要可复现环境的项目

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Pixi 主要解决的问题

传统安装依赖时，可能会使用：

sudo apt install cmake ninja-build libeigen3-dev libassimp-dev
pip install numpy

这种方式的问题是：

1. 依赖安装到系统目录，容易污染系统环境；
2. 不同项目之间的依赖版本可能冲突；
3. 换电脑后很难完全复现环境；
4. Windows、Linux、macOS 的安装方式不统一；
5. 系统仓库中的软件版本可能较旧；
6. apt、pip、源码编译混合使用时不容易管理。

使用 Pixi 后，可以把依赖统一写入 pixi.toml：

[workspace]
channels = ["conda-forge"]
platforms = ["linux-64"]

[dependencies]
cmake = ">=3.30"
ninja = "*"
eigen = "*"
assimp = "*"
python = "3.12.*"
numpy = "*"

其他人拿到项目后，只需要执行：

pixi install

即可安装一致的开发环境。

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Pixi 项目结构

一个典型 Pixi 项目结构如下：

my_project/
├── pixi.toml
├── pixi.lock
├── CMakeLists.txt
├── include/
└── src/

各部分作用如下：

文件或目录	作用
pixi.toml	Pixi 的项目配置文件，用来声明依赖、平台和任务
pixi.lock	锁定实际安装的依赖版本，用于环境复现
.pixi/	Pixi 创建的本地环境目录，一般不提交到 Git
CMakeLists.txt	CMake 项目的构建配置文件
src/	源代码目录
include/	头文件目录

推荐提交到 Git：

pixi.toml
pixi.lock

推荐忽略：

.pixi/
build/

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pixi.toml 配置文件

pixi.toml 是 Pixi 项目的核心配置文件。

它通常包含三部分：

[workspace]
name = "path-planner"
channels = ["conda-forge"]
platforms = ["linux-64"]

[dependencies]
cmake = ">=3.28"
ninja = "*"
eigen = "*"
assimp = "*"

[tasks]
configure = "cmake -S . -B build -G Ninja -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release"
build = "cmake --build build"
clean = "cmake -E remove_directory build"

主要部分说明：

配置项	作用
[workspace]	描述项目名称、平台、包源等信息
[dependencies]	声明项目依赖
[tasks]	定义常用命令，例如构建、测试、运行

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workspace 配置

[workspace] 用来描述整个项目。

示例：

[workspace]
name = "path-planner"
version = "0.1.0"
channels = ["conda-forge"]
platforms = ["linux-64"]

常见字段：

字段	作用
name	项目名称
version	项目版本
channels	使用的 Conda 包源
platforms	支持的平台

常用平台：

platforms = [
    "linux-64",
    "win-64",
    "osx-64",
    "osx-arm64"
]

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dependencies 配置

[dependencies] 用来声明项目依赖。

示例：

[dependencies]
cmake = ">=3.28"
ninja = "*"
eigen = ">=3.4"
assimp = "*"
python = "3.12.*"
numpy = "*"

版本写法：

写法	含义
cmake = "*"	任意版本
cmake = ">=3.28"	版本大于等于 3.28
python = "3.12.*"	使用 Python 3.12 系列
eigen = ">=3.4"	Eigen 版本大于等于 3.4

添加依赖：

pixi add cmake ninja eigen

添加指定版本依赖：

pixi add "cmake>=3.28"

删除依赖：

pixi remove eigen

查看依赖：

pixi list

搜索依赖：

pixi search fcl

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tasks 配置

[tasks] 用来定义项目常用命令。

例如：

[tasks]
configure = "cmake -S . -B build -G Ninja -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release"
build = "cmake --build build --parallel"
test = "ctest --test-dir build --output-on-failure"
run = "./build/path_planner"
clean = "cmake -E remove_directory build"

执行任务：

pixi run configure
pixi run build
pixi run test
pixi run run
pixi run clean

使用 task 的好处：

• 不需要重复输入很长的命令；
• 构建流程固定，方便复现；
• 团队成员使用同一套命令；
• 适合 CI 自动化构建。

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带依赖关系的 task

Pixi 的任务可以设置依赖关系。

示例：

[tasks.configure]
cmd = "cmake -S . -B build -G Ninja -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release"

[tasks.build]
cmd = "cmake --build build --parallel"
depends-on = ["configure"]

[tasks.test]
cmd = "ctest --test-dir build --output-on-failure"
depends-on = ["build"]

执行：

pixi run test

会自动按照顺序执行：

configure → build → test

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Pixi 环境目录

Pixi 会在项目目录下创建隔离环境。

默认环境位置一般是：

.pixi/envs/default/

这个环境中包含：

• 可执行程序
• 头文件
• 动态库
• 静态库
• Python 包
• CMake 配置文件

例如：

.pixi/envs/default/include/
.pixi/envs/default/lib/
.pixi/envs/default/bin/

当使用下面命令时：

pixi run build

Pixi 会自动进入对应环境并执行命令。

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pixi.lock 锁文件

pixi.toml 描述依赖要求，例如：

cmake = ">=3.28"

pixi.lock 记录最终实际安装的精确版本。

二者区别如下：

文件	作用
pixi.toml	描述项目需要哪些依赖
pixi.lock	锁定实际解析出来的依赖版本
.pixi/	实际安装的环境目录

通常建议：

• 提交 pixi.toml
• 提交 pixi.lock
• 不提交 .pixi/

这样其他人可以复现相同环境。

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Pixi 常用命令

初始化项目

pixi init

安装环境

pixi install

添加依赖

pixi add cmake ninja eigen

添加指定版本依赖

pixi add "python=3.12"
pixi add "cmake>=3.28"

添加 PyPI 依赖

pixi add --pypi requests

删除依赖

pixi remove eigen

查看已安装依赖

pixi list

搜索依赖

pixi search fcl

执行命令

pixi run cmake --version
pixi run python --version

执行 task

pixi run build
pixi run test

进入 Pixi 环境

pixi shell

退出环境

exit

更新依赖

pixi update

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pixi install、pixi add 和 pixi update 的区别

命令	作用
pixi add	添加新的依赖
pixi install	根据现有配置安装环境
pixi update	更新已有依赖

示例：

添加依赖：

pixi add eigen

根据配置安装环境：

pixi install

更新依赖：

pixi update

一般使用流程是：

pixi init
pixi add cmake ninja eigen
pixi install
pixi run build

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Conda 包和 PyPI 包

Pixi 可以同时管理 Conda 包和 PyPI 包。

Conda 包写在：

[dependencies]
python = "3.12.*"
numpy = "*"
cmake = "*"

PyPI 包写在：

[pypi-dependencies]
requests = "*"

添加 Conda 包：

pixi add numpy

添加 PyPI 包：

pixi add --pypi requests

一般建议：

• NumPy、SciPy、PyTorch、OpenCV 等底层依赖复杂的包，优先使用 Conda 包；
• 纯 Python 包可以使用 PyPI 包。

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Pixi 和 Conda 的区别

Pixi 和 Conda 都使用 Conda 包生态，但使用方式不同。

Conda 常见方式：

conda create -n planner python=3.12 cmake eigen
conda activate planner

Pixi 常见方式：

cd path_planner
pixi install
pixi run build

对比：

对比项	Conda	Pixi
环境组织方式	命名环境	项目环境
配置文件	environment.yml	pixi.toml
锁文件	通常需要额外工具	原生支持 pixi.lock
任务系统	无内置任务系统	内置 [tasks]
使用方式	偏环境管理	偏项目管理

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Pixi 和 apt 的区别

对比项	Pixi	apt
安装范围	项目级或用户级	系统级
是否需要 sudo	通常不需要	通常需要
版本隔离	支持	较弱
锁文件	支持	通常没有
跨平台	Linux、Windows、macOS	主要是 Debian/Ubuntu
环境复现	强	较弱

系统驱动、内核模块、USB 规则、系统服务等仍然应该使用系统包管理器。

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Pixi 和 pip 的区别

对比项	Pixi	pip
Python 包	支持	支持
C/C++ 系统库	支持	通常不适合
编译器	支持	不支持
多语言项目	支持	主要面向 Python
锁文件	支持	需要额外工具
二进制依赖管理	较强	取决于 wheel

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Pixi 和 Conan / vcpkg 的关系

Pixi、Conan 和 vcpkg 都可以管理 C/C++ 相关依赖，但定位不同。

Conan / vcpkg 更关注：

• C/C++ 库依赖
• ABI 管理
• 编译选项
• 源码构建
• 与 CMake 集成

Pixi 更关注：

• 整个开发环境
• 编译器
• CMake / Ninja
• Python
• 预编译 C/C++ 库
• 任务运行

可以组合使用：

Pixi 管理编译器、CMake、Python、Conan
Conan 管理项目中的 C++ 库

示例：

[dependencies]
cmake = "*"
ninja = "*"
cxx-compiler = "*"
python = "3.12.*"

[pypi-dependencies]
conan = "*"

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Pixi 在 CMake 项目中的用法

对于 C++ / CMake 项目，可以使用如下配置：

[workspace]
name = "path-planner"
channels = ["conda-forge"]
platforms = ["linux-64"]

[dependencies]
cmake = ">=3.28"
ninja = "*"
cxx-compiler = "*"
eigen = "*"
assimp = "*"

[tasks.configure]
cmd = """
cmake -S . -B build \
  -G Ninja \
  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
  -DCMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS=ON
"""

[tasks.build]
cmd = "cmake --build build --parallel"
depends-on = ["configure"]

[tasks.clean]
cmd = "cmake -E remove_directory build"

使用流程：

pixi install
pixi run build

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CMake 中查找 Pixi 安装的库

在 CMakeLists.txt 中可以正常使用：

find_package(Eigen3 REQUIRED)
find_package(assimp REQUIRED)

示例：

cmake_minimum_required(VERSION 3.20)

project(path_planner LANGUAGES CXX)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)

find_package(Eigen3 REQUIRED)
find_package(assimp REQUIRED)

add_executable(path_planner
    src/main.cpp
)

target_link_libraries(path_planner
    PRIVATE
        Eigen3::Eigen
        assimp::assimp
)

如果 CMake 找不到库，可以查看 Pixi 环境路径：

pixi run echo $CONDA_PREFIX

查找 CMake 配置文件：

pixi run find "$CONDA_PREFIX" -iname "*config.cmake"

查找 FCL 配置文件：

pixi run find "$CONDA_PREFIX" -iname "*fcl*config*.cmake"

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C/C++ 编译器配置

跨平台项目推荐使用：

[dependencies]
c-compiler = "*"
cxx-compiler = "*"

如果明确要求 Linux 下的 GCC，可以使用：

[dependencies]
gcc_linux-64 = "13.*"
gxx_linux-64 = "13.*"

一般建议：

场景	推荐写法
跨平台 C/C++ 项目	c-compiler、cxx-compiler
明确要求 GCC 版本	gcc_linux-64、gxx_linux-64
明确要求 Clang	使用对应的 clang 包

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FCL 项目示例

如果项目使用 CMake、Eigen、Assimp 和 FCL，可以尝试如下配置：

[workspace]
name = "path-planner"
channels = ["conda-forge"]
platforms = ["linux-64"]

[dependencies]
cmake = ">=3.28"
ninja = "*"
cxx-compiler = "*"
eigen = ">=3.4"
assimp = "*"
fcl = "*"

[tasks.configure]
cmd = """
cmake -S . -B build \
  -G Ninja \
  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
  -DCMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS=ON
"""

[tasks.build]
cmd = "cmake --build build --parallel"
depends-on = ["configure"]

[tasks.run]
cmd = "./build/path_planner"
depends-on = ["build"]

[tasks.clean]
cmd = "cmake -E remove_directory build"

使用：

pixi install
pixi run build
pixi run run

CMake 示例：

cmake_minimum_required(VERSION 3.20)

project(path_planner LANGUAGES CXX)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)

find_package(Eigen3 REQUIRED)
find_package(assimp REQUIRED)
find_package(fcl REQUIRED)

add_executable(path_planner
    src/main.cpp
)

target_link_libraries(path_planner
    PRIVATE
        Eigen3::Eigen
        assimp::assimp
        fcl
)

FCL 的 CMake target 名称可能因包而异，可能是：

fcl

也可能是：

FCL::fcl

可以通过下面命令检查：

pixi run find "$CONDA_PREFIX" -iname "*fcl*config*.cmake"

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Pixi 的优点

Pixi 的主要优点：

1. 项目环境隔离，不容易污染系统；
2. 支持锁文件，方便环境复现；
3. 不只管理 Python，也能管理 C/C++ 工具和库；
4. 通常不需要 sudo；
5. 支持 Linux、Windows、macOS；
6. 内置 task 系统，方便统一构建命令；
7. 适合团队协作和 CI 构建。

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Pixi 的局限

Pixi 的局限：

1. Conda 仓库中不一定有所有库；
2. 某些库的包名、CMake 名称和系统包名可能不同；
3. 预编译包不一定满足特殊编译需求；
4. 不能替代系统包管理器；
5. 对嵌入式交叉编译、内核驱动等场景不一定合适。

例如 Eigen 的名称可能不同：

apt: libeigen3-dev
conda-forge: eigen
CMake: Eigen3

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推荐使用场景

Pixi 适合：

• C++ 与 Python 混合项目
• CMake 项目
• 机器人路径规划项目
• 科学计算项目
• 需要复现环境的项目
• 多平台开发项目
• 团队协作项目
• CI 自动化构建

Pixi 不一定适合：

• 只安装一个简单系统软件
• 对编译参数有复杂定制的项目
• 所需依赖不在 Conda 生态中
• 嵌入式交叉编译项目
• 内核模块或驱动开发

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总结

Pixi 是一个面向项目的开发环境管理工具。

它的核心作用是：

依赖隔离 + 环境复现 + 跨平台 + 任务管理

对于 CMake / C++ / Python 混合项目，Pixi 可以管理：

编译器、CMake、Ninja、Eigen、Assimp、FCL、Python、NumPy

典型使用流程：

pixi init
pixi add cmake ninja cxx-compiler eigen assimp
pixi run build

推荐提交：

pixi.toml
pixi.lock

推荐忽略：

.pixi/
build/

其他人克隆项目后，只需要执行：

pixi install
pixi run build

即可复现环境并构建项目。