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

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

2.2 winget下载

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:

  # 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:

  # 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:

  # 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:

  # 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:

  # 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:

  # 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 pylint@2.10.0 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:

  # 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:

  # 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:

  # 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。