Python 套件管理器 uv 使用介绍

写在前面#

Python 生态得益于大数据时代和大模型时代蓬勃发展，相应的包管理工具也不断涌现，这篇文章简单记录一下个人上手 Astral 团队开发的 uv 的一些基操和使用一段时间后的体验。当然其实官方文档¹已经很详细了。

1. What’s uv?#

• 一款现代化的 Python 包管理暨打包（packing）工具；
• 高性能，安装依赖速度比传统工具提升几十倍（得益于 Rust）；
• 一大特色，或者说最大优点是对 Python 版本的管理，不必再搭配 pyenv 等工具；
• 跨平台支持，适用多种开发环境
• 热 Cache 机制设计，二次构建快

2. Why uv ?#

下表转载自 Shoukai Huang 大佬的博客² 整理的横向对比：

总而言之：

• uv vs. pip + virtualenv
  • 快，跨环境
• uv vs. Conda
  • 太臃肿了 Conda 我说，而且环境一多比较慢
• uv vs. Poetry
  • 常用指令少且简洁，相比之下 Poetry 的学习成本就有点偏高了
  • 内建了对 Python 的版本管理功能
  • 兼容 pip, pip-tools
• uv vs. pyenv
  • 并非竞品，pyenv 只是用于管理多个 Python 版本的工具（一般是 Poetry + pyenv 组合），与 uv 的不同是以源码编译的方式安装 Python

如果你还在使用 pip，那我觉得针对大型项目，亦或是中小型项目，不妨跳出舒适圈，试试更舒适（纯主观）的 uv 吧？

3. How to use uv?#

3.1 Installation#

以下内容在 macOS 系统上进行。

1
# On macOS and Linux.
2
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
3
# or use Homebrew on macOS
4
brew install uv

使用 Python 的第三方库 pypi 安装当然也没问题：

1
pip install uv
2
# Or pipx.
3
pipx install uv

如需更新：

1
uv self update

3.2 Use#

常用指令：

以搭建一个 Python 项目环境为例：

1. uv python install 安装 Python （系统已安装跳过即可）；

2. uv python list 查看已安装的 Python 版本；

3. uv init 在新项目的根目录下执行，初始化新项目；

可以观察到其贴心的给你生成了以下文件，并自动使用 git 进行版本管理：

1
.
2
├── .git
3
├── .gitignore
4
├── .python-version
5
├── main.py
6
├── pyproject.toml
7
└── README.md

4. 创建虚拟环境；

你可以直接 uv run main.py 执行示例文件，uv 会自动为你创建虚拟环境：

通过 uv venv --python=3.10 手动创建并指定版本当然也没问题，然后激活 source .venv/bin/activate 一下。

5. 安装依赖；

直接看下文的速查表吧。

1
uv add --group dev pandas
2
uv add --group production requests

4. 参考资料#