UV: Python包和项目管理器（从入门到不放弃教程）

[UV: Python包和项目管理器（从入门到不放弃教程）](#UV: Python包和项目管理器（从入门到不放弃教程）)
- [1. 为什么用uv，而不是conda或者pip](#1. 为什么用uv，而不是conda或者pip)
- [2. 安装uv（Windows）](#2. 安装uv（Windows）)
- - [2.1 powershell下载](#2.1 powershell下载)
  - [2.2 winget下载](#2.2 winget下载)
  - [2.3 直接下载安装包](#2.3 直接下载安装包)
- [3. uv教程](#3. uv教程)
- - [3.1 创建虚拟环境 (`uv venv`)](#3.1 创建虚拟环境 (uv venv))
- [4. uvx](#4. uvx)
- [5. 此pip非彼pip](#5. 此pip非彼pip)
- [6. uv没有虚拟环境的列表](#6. uv没有虚拟环境的列表)

UV: Python包和项目管理器（从入门到不放弃教程）

还在用慢吞吞的 pip 和略复杂的 conda 吗？试试 uv！🚀 这款用 Rust 打造的 Python 包管理器，速度快到飞起！⚡️ 集成虚拟环境管理，告别 virtualenv。安装、卸载、锁定依赖，统统快人一步！💨 让你的 Python 开发更流畅、更高效！✨

1. 为什么用uv，而不是conda或者pip

你还在为迟迟进不去conda环境而烦恼吗？你是不是感觉pip安装一些大点的Python包贼拉慢！

对，你不是一个人，是时候做个渣男，放弃旧爱conda/pip，拥抱新欢uv啦！

TL;DR: uv 之所以被开发者考虑用作 conda 或 pip 的替代品，主要是因为它号称自己比pip快10-100倍！这你敢信？！高低得安装一下尝尝鲜！

相对于 pip：

速度更快： uv 使用 Rust 编写，这使得它在包的安装、依赖解析和虚拟环境创建等方面通常比 pip 快很多倍。尤其是在处理大型项目和复杂的依赖关系时，速度差异更为明显。
集成的环境管理： uv 不仅处理包管理（像 pip 那样），还内置了虚拟环境管理的功能（类似于 virtualenv）。这意味着你不需要单独使用 virtualenv 来创建和管理虚拟环境，uv venv 命令就能完成。
更现代的设计： uv 旨在解决 pip 长期存在的一些性能和用户体验问题，例如依赖冲突处理和错误消息提示。
兼容性： uv 在设计上力求与 pip 的生态系统兼容，这意味着它仍然可以从 PyPI (Python Package Index) 安装包，并且理解 requirements.txt 文件。

相对于 conda：

更轻量级和更专注于 Python 包： conda 是一个更通用的包管理器，它可以管理包括 Python、非 Python 的库（如 C/C++ 依赖）以及整个软件栈。uv 目前更专注于 Python 包的管理。如果你主要处理 Python 项目，并且不需要 conda 的非 Python 包管理能力，uv 通常更轻量级。
速度： 在 Python 包的安装和环境创建方面，uv 通常比 conda 更快。conda 的依赖解析有时会比较慢。
更贴近 pip 的工作流程： 对于已经习惯了 pip 和 virtualenv 工作流程的开发者来说，uv 的某些命令和概念可能更容易理解和接受。
避免 conda 的一些复杂性： conda 的环境管理有时可能比较复杂，尤其是在处理不同频道（channels）和依赖冲突时。uv 的设计目标是更简洁和直接。

2. 安装uv（Windows）

具体安装文档可参考官方文档：https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/

以下是在Windows系统下的几种安装方式。

2.1 powershell下载

bash 复制代码

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

2.2 winget下载

bash 复制代码

winget install --id=astral-sh.uv  -e

2.3 直接下载安装包

🤣😂🤣😂 哎哟喂！本该一行命令轻松搞定，谁料卡在了 GitHub 这道墙🧱，😭。看来只能手动"搭梯子"去搬运资源了（🤫🤫🤫 你懂的）。

下载地址：uv-x86_64-pc-windows-msvc.zip

解压后，将解压后的文件夹目录设置环境变量即可生效。

3. uv教程

3.1 创建虚拟环境 (`uv venv`)

功能: 创建一个新的 Python 虚拟环境。

示例:

bash 复制代码

# 在当前目录下创建一个名为 .venv 的虚拟环境，使用系统默认的 Python 版本
uv venv

# 在当前目录下创建一个名为 my-project-env 的虚拟环境，使用指定的 Python 3.11 版本
uv venv -p python3.11 my-project-env

# 在指定路径创建一个名为 custom-env 的虚拟环境，使用 Python 3.10
uv venv -p python3.10 /path/to/my/project/custom-env

3.2. 安装包 (uv pip install)

功能: 在激活的虚拟环境中安装 Python 包。（ps：看到这里的pip老熟悉了，但是，此pip非彼pip，这里是uv本身的安装命令。）

示例:

bash 复制代码

# 确保你已经激活了虚拟环境 
# Windows (CMD): .\venv\Scripts\activate
# macOS/Linux (Bash/Zsh): source venv/bin/activate

# 安装 requests 包
uv pip install requests

# 安装指定版本的 Flask 包
uv pip install Flask==2.2.2

# 从 requirements.txt 文件安装所有依赖
uv pip install -r requirements.txt

# 安装开发依赖 (通常在 requirements-dev.txt 中)
uv pip install -r requirements-dev.txt -d dev

3.3. 卸载包 (uv pip uninstall)

功能: 从激活的虚拟环境中卸载指定的 Python 包。

示例:

bash 复制代码

# 确保你已经激活了虚拟环境

# 卸载 requests 包
uv pip uninstall requests

# 卸载多个包
uv pip uninstall Flask Werkzeug

3.4. 列出已安装的包 (uv pip list)

功能: 显示当前激活的虚拟环境中已安装的包及其版本。

示例:

bash 复制代码

# 确保你已经激活了虚拟环境
uv pip list

3.5. 导出 requirements 文件 (uv pip freeze)

功能: 将当前激活的虚拟环境中已安装的包及其确切版本导出到 requirements.txt 文件中。

示例:

bash 复制代码

# 确保你已经激活了虚拟环境

# 导出到默认的 requirements.txt 文件
uv pip freeze > requirements.txt

# 导出到指定的文件
uv pip freeze > my_dependencies.txt

3.6. 运行工具 (uv tool run) 或其别名 (uvx)

功能: 运行由 Python 包提供的命令行工具，无需显式安装到当前虚拟环境或全局环境。uv 会自动创建一个临时的隔离环境来运行该工具。

示例:

bash 复制代码

# 运行 black 代码格式化工具
uvx black .

# 运行 flake8 代码检查工具
uv tool run flake8 my_module.py

# 运行指定版本的 pylint
uvx [email protected] my_module.py

3.7. 锁定依赖 (uv pip compile)

功能: 从 requirements.in 文件编译生成精确的锁定文件 (requirements.txt)，包含所有直接和间接依赖及其确切版本。这有助于实现可复现的构建。

示例:

bash 复制代码

# 假设你有一个 requirements.in 文件

# 编译生成 requirements.txt
uv pip compile requirements.in -o requirements.txt

# 指定输出文件
uv pip compile input_deps.in -o locked_deps.txt

3.8. 同步依赖 (uv pip sync)

功能: 根据锁定的 requirements.txt 文件同步当前虚拟环境中的依赖。如果虚拟环境中的包与锁定文件不一致，uv 会安装、升级或卸载包以使其与锁定文件匹配。

示例:

bash 复制代码

# 确保你已经激活了虚拟环境，并且有一个 requirements.txt 文件

# 根据 requirements.txt 同步虚拟环境
uv pip sync requirements.txt

# 同步指定的锁定文件
uv pip sync locked_dependencies.txt

3.9. 移除虚拟环境 (uv venv --remove)

功能: 删除指定的虚拟环境。

示例:

bash 复制代码

# 删除当前目录下的名为 .venv 的虚拟环境
uv venv --remove .venv

# 删除指定路径的虚拟环境
uv venv --remove /path/to/my/project/my-project-env

这些操作涵盖了使用 uv 进行 Python 项目开发和依赖管理的常见需求。记住在使用 uv pip install, uv pip uninstall, uv pip list, uv pip freeze, uv pip sync 等命令时，通常需要在你的虚拟环境被激活的状态下进行操作，以确保这些操作影响的是你的项目环境而不是全局环境。

4. uvx

当你在安装uv的时候，同时也会安装uvx， uvx是一个无需安装即可运行 Python 工具的命令, uvx 专门用于调用由 Python 包提供的命令行工具，而无需将这些工具显式安装到项目的虚拟环境或全局环境中。

uv tool run 的别名： uvx 命令是 uv tool run 的直接别名。这两个命令完全等效。
在临时的、隔离的环境中安装工具：当你使用 uvx <工具> 时，uv会自动创建一个临时的、隔离的虚拟环境，将包含该工具的必要包安装到该环境中，运行该工具，然后通常会丢弃该临时环境（尽管它可能会被缓存以加快后续运行速度）。
类似于 Node.js 中的 npx： uvx 的功能与 Node.js 生态系统中的 npx 非常相似，允许你执行工具而无需全局安装它们。

5. 此pip非彼pip

uv 自身就实现了安装 Python 包的功能，它是一个替代 pip 的工具。 当你运行 uv pip install 时，uv 会使用它自己的内部逻辑来下载、解析和安装包，而不会依赖于系统中是否安装了 pip。因此，如果你想使用 uv 来安装包，直接使用 uv pip install <包名> 即可，无需担心是否安装了 pip。

uv pip install 是 uv 提供的安装包的命令。
uv 自身包含了安装包的逻辑，不需要依赖于传统的pip。
即使你的系统中没有安装 pip，你也可以直接使用 uv pip install 来安装包。

6. uv没有虚拟环境的列表

用过conda的人都熟悉conda env list来查看已经安装的虚拟环境有哪些。但是uv没有哦。

UV: Python包和项目管理器（从入门到不放弃教程）

目录