现代化Python工具：uv、Ruff、Pyright、Rich（只讲重点版）

课程视频：【Python/uv】迈向AI的第零步！现代化Python工具指南_哔哩哔哩_bilibili

github仓库：GitHub - Wood-Q/ModernPython: 现代化python入门教程 · GitHub

notion笔记：https://mirage-thought-d06.notion.site/Python现代化工具

基础：ide（代码编辑器）

VSCode

官网：https://code.visualstudio.com/

底层：uv（快速Python包管理器）

解决Python的依赖管理，且能以极快的速度安装包（pip的高性能替代）

官方文档：uv

安装（Windows系统），在 PowerShell 里输入：

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

把 C:\Users\11842\.local\bin 编辑到环境变量

放进环境变量之后，每次打开一个PowerShell，它就会自动把 uv 加载进来

uv常用命令

python 复制代码

uv venv   # 创建虚拟环境 (它会默认创建在 .venv 目录)
.venv\Scripts\activate    # 激活虚拟环境（如果是 linux系统，则为 .venv/bin/activate）

bash 复制代码

uv venv my-env -p 3.11      # 指定环境名字和python版本
uv venv -p python@3.11      # 使用 python3.11 创建 .venv
# 仍需激活环境

uv init   # 初始化一个uv项目，会自动生成 main.py、pyproject.toml、README.md
uv pip install xxx   # 装包（放到全局缓存里），速度比pip快很多
uv add xxx   # 把安装包从全局缓存拉到具体项目里

uv add 之后，pyproject.toml 文件的 dependencies 列表里会自动加上对应的包和版本

bash 复制代码

uv sync   # 如果有拉取一个uv的项目（git clone xxx.git），直接sync即可配置好环境
uv pip freeze > requirements.txt   # 生成一个包含所有已安装包及其精确版本的列表，格式与 pip freeze 的输出相同，常用于生成 requirements.txt 文件
uv pip install -r requirements.txt   # 按照 requirements.txt 文件中列出的所有依赖包及其版本要求，批量安装 Python 库

pyproject.toml（配置文件）

安装下面这个插件，toml 文件就会语法高亮了

pyproject.toml 是一个统一的 Python 项目配置文件（静态的、声明性）

文件结构：

$build-system$ ：想让别人可以通过 pip install xxx 来下载我的包，才需要填这个，告诉 pip 如何构建这个包
$project$ ：这个表几乎涵盖了所有需要声明的项目信息

bash 复制代码

[project]
name = "my-package" # 项目名，发布到PyPI时使用
version = "0.1.0" # 项目版本
description = "A short description of my project." # 项目简短描述
readme = "README.md" # 指定README文件
requires-python = ">=3.9" # 要求的Python版本

# --- 核心依赖，即 install_requires ---
dependencies = [
  "httpx",
  "rich>=13.0.0",
  'tomli; python_version < "3.11"', # 可以包含环境标记
]

$tool.\*$ ：统一配置所有开发工具。每个工具都可以定义自己的配置表，以 $tool.工具名$ 的形式存在

bash 复制代码

# --- ruff (linter/formatter) 的配置 ---
[tool.ruff]
line-length = 88 # 设置行长限制
target-version = "py311" # 设定目标Python版本以应用相应规则

[tool.ruff.lint]
# 选择要启用的规则集，E=pycodestyle错误, F=pyflakes, I=isort
select = ["E", "F", "I"] 
# 忽略特定的规则
ignore = ["E501"]

和 conda 的区别

语法：Ruff（快速Python语法检查器）

作用：配置编写 Python 项目所需要遵循的语法规则

安装插件（可进行语法提示）：

安装：

uv tool install ruff

作用

限制一行的长度、自动移除没有使用但导入的包或变量、自动排序 import 语句，等等

常用操作

|---------------------|---------------------------------------|
| 任务 | 命令 |
| 格式化我的代码 | ruff format . |
| 检查代码问题并自动修复 | ruff check . --fix |
| 在 CI/CD 中验证格式 | ruff format . --check |
| 在 CI/CD 中检查代码质量 | ruff check . |
| 开发时实时检查 | ruff check . --watch |
| 搞不清某条规则是什么意思 | ruff rule <RULE_CODE> |
| 清理缓存 | ruff cache clean |
| 终极清理 | ruff format . && ruff check . --fix |

进阶配置

在 pyproject.toml 里配置：

启用预览功能：Ruff 的许多强大功能（如类型感知 lint、更智能的自动修复）目前处于 preview 模式，需显式启用

[tool.ruff]
preview = true

或命令行启用：

bash 复制代码

ruff check --preview .
ruff format --preview .

细粒度规则控制（Per-File / Per-Line ）

bash 复制代码

# 忽略特定文件/目录
[tool.ruff.lint]
extend-exclude = [
  "migrations/",
  "legacy_code.py",
  "scripts/temp_*.py"
]

# 为特定文件启用/禁用规则
[[tool.ruff.lint.per-file-ignores]]
"tests/**.py" = ["S101", "D"]   # 忽略 asserts 和 docstring 规则
"scripts/*.py" = ["T20"]        # 忽略 print 警告

pyproject.toml 配置

lint.select 是规则集

E501是行长的规则，如 line-length=10（行长不能超过10）
exclude 表示以上规则忽略特定文件
format 里 single 单引号，double 双引号

最佳实践

统一使用 pyproject.toml 进行配置

将 Ruff 的所有配置集中在 pyproject.toml 的 [tool.ruff] 表中

明确目标 Python 版本 (target-version)

bash 复制代码

[tool.ruff]
target-version = "py311"   # 明确项目使用的 Python 版本

从一个稳健的基础规则集开始

不要一开始就想着启用所有规则。一个理智的起点是启用那些被广泛接受、能显著提升代码质量的核心规则集
bash 复制代码
```
[tool.ruff]
# E: pycodestyle 错误, F: Pyflakes 逻辑错误, I: isort 导入排序, UP: pyupgrade 语法升级
select = ["E", "F", "I", "UP"]
```
拥抱自动修复

将 ruff check . --fix 作为常规操作。Ruff 的自动修复非常安全可靠，能处理掉大量琐碎的格式和代码问题

类型：Pyright（静态类型检查器）

集成在 VSCode 的 Pylance 插件里：

在设置里搜 Type Checking Mode，可以配置 Basic、Standard、Strict 三档（一般用 Basic 即可）：

守门：pre-commit（git相关）

视频里没介绍，就略了，具体看 notion 笔记吧

美化：Rich（Python美化堆栈报错）

安装：

bash 复制代码

uv pip install rich

**如何美化堆栈报错？**在文件最前面写上：

python 复制代码

from rich.traceback import install

install()