使用uv进行Python项目管理

什么是 uv？

uv 是一款用 Rust 编写的高速 Python 包管理器和解析器，由 Astral 团队开发（也是 Ruff 的创建者）。它集成了 pip、pip-tools、pipenv、poetry 和 pyenv 等工具的功能，旨在提供极致的速度和可靠性，成为现代 Python 开发的终极工具链。

安装 uv

在 Linux 和 macOS 上安装

使用 curl 安装：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

安装后重启终端或运行：

source $HOME/.cargo/env

在 Windows 上安装

使用 PowerShell：

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

使用 pip 安装（已安装 Python 的情况下）

pip install uv

验证安装

uv --version

基本使用方法

1. 创建虚拟环境

uv 可以快速创建虚拟环境：

# 在当前目录创建虚拟环境uv venv# 指定 Python 版本创建虚拟环境uv venv --python 3.11# 创建指定名称的虚拟环境uv venv myenv

2. 激活虚拟环境

不同系统的激活方式：

Linux/macOS:

source .venv/bin/activate

Windows:

.venv\Scripts\activate

使用 uv 直接运行（无需激活）：

uv run python script.py

3. 安装包

# 安装单个包uv add requests# 安装特定版本uv add "flask==2.3.0"# 安装开发依赖uv add --dev pytest# 从 requirements.txt 安装uv pip install -r requirements.txt# 安装当前项目（可编辑模式）uv add -e .

4. 管理依赖

创建 pyproject.toml 文件：

uv init

添加依赖到项目：

# 添加生产依赖uv add pandas numpy# 添加开发依赖uv add --dev black mypy# 移除依赖uv remove requests

生成 requirements.txt：

uv pip compile pyproject.toml -o requirements.txt

5. 同步依赖

确保虚拟环境与依赖文件一致：

uv sync

高级功能

1. 快速运行脚本

无需激活环境直接运行：

uv run python myscript.pyuv run pytest tests/uv run black src/

2. 跨平台依赖解析

uv 使用全局依赖缓存，大大加速重复安装：

# 查看缓存位置uv cache dir# 清理缓存uv cache clean

3. 使用不同 Python 版本

# 查看可用 Python 版本uv python list# 安装特定 Python 版本uv python install 3.12# 使用特定版本创建环境uv venv --python 3.12

4. 锁定依赖版本

生成锁文件确保一致性：

uv lock

这会在 pyproject.toml 旁生成 uv.lock 文件。

5. 与现有项目集成

迁移现有项目到 uv：

# 从 requirements.txt 创建 pyproject.tomluv pip compile requirements.in -o pyproject.toml# 或从现有环境导出uv pip freeze > requirements.txt

项目工作流示例

创建新项目

# 创建项目目录mkdir myproject && cd myproject# 初始化项目uv init# 添加依赖uv add fastapiuv add --dev pytest# 创建虚拟环境uv venv# 激活环境并工作source .venv/bin/activate

协作项目设置

# 克隆项目git clone project-urlcd project# 安装所有依赖（包括开发依赖）uv sync --dev# 运行测试uv run pytest# 添加新依赖uv add new-dependencyuv lock  # 更新锁文件

性能优化技巧

1. 1. 并行安装：uv 默认并行下载和安装包
2. 2. 全局缓存：相同的包在不同项目间共享
3. 3. 预编译二进制：优先使用二进制发行版
4. 4. 智能缓存策略：避免重复下载和解压

与其它工具对比

• • 相比 pip：uv 快 10-100 倍，有更好的依赖解析
• • 相比 poetry：更快的性能，更简洁的界面
• • 相比 pipenv：显著更快的锁定和安装速度
• • 相比 pdm：更快的依赖解析和安装

常见问题解决

1. 代理设置

export UV_HTTP_TIMEOUT=30export UV_PROXY=http://proxy.example.com:8080

2. 空间清理

# 清理所有缓存uv cache clean --all# 只清理包缓存uv cache clean --packages

3. 依赖冲突解决

# 详细依赖树查看uv tree# 尝试不同的解析策略uv sync --resolution=highest

集成到 CI/CD 流程

在 GitHub Actions 中使用 uv：

jobs:  test:    runs-on: ubuntu-latest    steps:      - uses: actions/checkout@v4      - uses: astral-sh/setup-uv@v1      - run: uv sync --dev      - run: uv run pytest

总结

uv 凭借其卓越的性能和现代化的设计，正在成为 Python 生态系统中的游戏规则改变者。它通过：

1. 1. 极致的速度：Rust 编写，并行处理，全局缓存
2. 2. 一体化体验：整合多个工具的功能
3. 3. 用户友好：简洁直观的命令行界面
4. 4. 生产就绪：可靠的依赖解析和锁定机制

无论你是个人开发者还是团队协作，uv 都能显著提升 Python 项目的工作效率。开始使用 uv，体验下一代 Python 包管理的速度和便利吧！

注意：uv 仍在积极开发中，建议定期更新以获得最新功能和改进：

uv self update