Hatch vs Poetry: CIに適したPythonプロジェクトツールはどちら?

著者 Kaveh Alemi·Latchkey

HatchはPEP標準とmatrix環境に依拠し、Poetryは統合されたlockfile優先のワークフローを提供します。

HatchはPyPAのプロジェクトマネージャで、標準準拠のpyproject.toml設定、スクリプト可能な環境、高速なbuild backendに重点を置いています。Poetryは依存関係の解決、lockfile、パッケージングを1つの意見の強いツールにまとめています。

	Hatch	Poetry
設定	pyproject.toml (PEP 621)	pyproject.toml (歴史的にPoetry固有)
Lockfile	plugin経由 / 新しめのサポート	poetry.lock (組み込み)
環境	matrix環境管理	単一のプロジェクトvenv
Build backend	hatchling (高速、人気)	poetry-core
最適な用途	ライブラリ、マルチ環境テスト	デフォルトで固定された依存関係を求めるapp

CIにおいて

Hatchは、Pythonのバージョンや依存関係セットのmatrixにまたがってテストするときに真価を発揮します - その環境モデルはCIのmatrixにきれいにマッピングされ、hatchlingは広く使われている標準に優しいbuild backendです。Poetryは、コミットされたlockfileから決定論的なインストールを最小限のセットアップで行いたいときに真価を発揮します。多くのライブラリ作者はbuildにHatchを、多くのappチームはlockingにPoetryを好みます。

pipeline向けの選択

ライブラリを公開してバージョン/依存関係のmatrixを回す: Hatch。コミットされたlockfileと1コマンドのインストールが最も重要なappを構築する: Poetry。どちらの場合も、lockや固定した入力をキーにして該当するvenvまたはwheelのcacheをcacheしましょう。

Decide with your own numbers, not a feature table

Feature comparisons age badly and rarely decide anything, because both tools in a mature category can do the job. What differs is how each behaves on your repository, and that takes one afternoon to measure.

Terminal

# time a cold install with each candidate, cache cleared
hyperfine --prepare "rm -rf node_modules" --warmup 1 \
  "<tool-a> install" "<tool-b> install"

# and the thing CI actually pays for: a cold run with no local cache
docker run --rm -v "$(pwd):/w" -w /w node:22 sh -c "<tool> install"

What actually changes when you switch

Lockfile format. A switch is a one-way door for anyone still on the old tool until everyone migrates, so plan it as a single coordinated change.
Resolution strictness. Tools differ on whether an undeclared transitive import works, and the stricter one will surface latent bugs as new failures.
CI cache configuration. The cache path and key differ per tool; carrying over the old ones silently disables caching.
Everyone on the team and every runner must move together. Pin the version so they cannot drift.

結論

マルチ環境テストとPEP標準の設定を持つライブラリ: Hatch。lockfile優先でバッテリー同梱の依存関係管理を求めるapp: Poetry。パッケージングをするのかバージョンを固定するのかでツールを選びましょう。

よくある質問

Hatch vs Poetry: Which Python Project Tool for CI?

Hatch is a PyPA project manager focused on standards-compliant pyproject.toml config, scriptable environments, and a fast build backend. Poetry bundles dependency resolution, a lockfile, and packaging in one opinionated tool.

In CI?

Hatch shines when you test across a matrix of Python versions and dependency sets - its environment model maps cleanly onto CI matrices, and hatchling is a widely-used, standards-friendly build backend. Poetry shines when you want deterministic installs from a committed lockfile with minimal setup.

Choosing for pipelines?

Publishing a library and running a version/dependency matrix: Hatch. Building an app where a committed lockfile and one-command install matter most: Poetry. Cache the relevant venv or wheel cache keyed on your lock or pinned inputs in both.

Which should I choose?

Library with multi-environment testing and PEP-standard config: Hatch. App wanting lockfile-first, batteries-included dependency management: Poetry. Match the tool to whether you are packaging or pinning.