UV 的使用

最近看到很多人说uv很好用，于是就想试一下，现在已经用了一段时间了，我已经放弃了之前常用的 anaconda，转而使用uv了。

对于管理python环境来说，uv确实是非常好用的工具。它不仅可以轻松创建和管理虚拟环境，还能方便地安装和更新包。

什么是 uv？

uv 是一个现代化的 Python 包管理工具，旨在简化 Python 环境的创建和包的安装。它提供了一个简单的命令行界面，让用户能够快速地创建虚拟环境、安装依赖项，并且支持多种 Python 版本。

简单来说，它就像是一个更轻量级、更快速的替代品，类似于 pip 和 virtualenv 的结合体。

好在哪儿？

1、 轻。Anaconda 太重了动则几个 G。

2、 创建虚拟环境真的是非常快：使用 uv 创建虚拟环境非常快速，几乎是瞬间完成的。

3、 安装包很快：使用 uv 安装包的速度也非常快，比 pip / conda 快的多。

4、 支持多个 Python 版本，可以轻松切换。

5、 依赖管理很好，可以自动解决依赖关系，它会把所有依赖项的关系链理清楚，能够锁定版本，确保环境的一致性。

6、 同步功能非常好。使用 uv sync 可以一键同步环境，确保不同机器上的环境一致，不需要写 requirements.txt。

7、 有一点我单独拿出来，anaconda 每次都要激活 activate 才能使用环境，在批处理脚本里很麻烦，而 uv 直接在命令行里 run 一下就能使用当前的虚拟环境了，非常方便。

8、 安装包的时候，uv 会记录安装的包和版本信息，生成一个 lock 文件，这样就能确保环境的一致性，可以理解为：pip 每安装一个包就会更新 requirements.txt，而 uv 则是安装包的时候会更新 lock 文件，这个动作不需要我们手动操作。

9、 支持硬链接，同一个盘符下（项目和UV是否在同一个盘下）创建虚拟环境时，uv 会使用硬链接来节省磁盘空间，这样就不需要为每个虚拟环境复制一份 Python 解释器了。

使用方式

安装

安装 uv 非常简单，如果系统已经安装了 Python/pip， 可以通过 pip 安装：

pip install uv

如果没有安装 Python：

macOS / Linux：

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

Windows：

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

Windows 可能需要主题，Powershell 的安全策略可能需要调整一下，调整方式如下，在管理员模式下运行：

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

安装完成后，就可以使用 uv 来创建虚拟环境了：

创建项目

uv init myprojectcd myproject

如果需要指定 Python 版本：

uv init myproject --python 3.10cd myproject

这条命令会在当前目录下创建一个名为 myproject 的新目录，并在其中初始化一个新的 Python 项目。它会自动创建一个虚拟环境，并生成一个 pyproject.toml 文件来管理项目的依赖项。

目录结构如下：

myproject/├── .gitignore├── .python-version├── main.py├── pyproject.toml└── README.md

安装包

我们尝试安装一个包：

uv add requests

这条命令会安装 requests 包，并且自动更新 pyproject.toml 和 lock 文件，记录安装的包和版本信息。

运行项目

uv run main.py

这条命令会在当前的虚拟环境中运行 main.py 文件，无需手动激活环境，它会调用 .venv 目录下的 Python 解释器。

如果这是普通的 项目，uv 会优先使用当前目录下的 .venv 目录中的 Python 解释器来运行，如果没有找到 .venv 目录，uv 会继续往上级目录查找，直到找到一个包含 .venv 目录的项目为止，如果一直没有找到，uv 就会使用系统的 Python 解释器来运行。

其他运行方式：

uv run python main.py

uv run pip install requests

其他功能

uv sync

这条命令会根据 pyproject.toml 和 lock 文件来同步环境，安装缺失的包，更新过时的包，确保环境的一致性。

比方说我们在另一台机器上克隆了这个项目，运行 uv sync 就能自动安装所有依赖项，确保环境和原来的一模一样，不需要手动安装每个包。

设置国内镜像源：

uv config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

还有几个环境变量：

UV_HOME=uv 的配置文件和数据存储目录，默认是用户主目录下的 .uv 目录。UV_INSTALL_DIR=uv 安装目录，默认是 UV_HOME 下的 install 目录, 可以在安装前设置这个环境变量来指定安装目录。UV_LINK_MODE=uv 创建虚拟环境时使用的链接模式，默认是 "copy"，可以设置为 "hard" 来使用硬链接，或者 "symlink" 来使用符号链接。UV_PYTHON_INSTALL_DIR=uv 安装 Python 版本的目录，默认是 UV_HOME 下的 python 目录，可以在安装前设置这个环境变量来指定 Python 安装目录。

缺点

当前我主要就遇到一个问题，就是 uv 的两个源，下载python和pip包。在国内的环境下，pip包倒是可以通过设置国内镜像源来解决，但下载python的源就比较麻烦了，uv默认是从国外的源下载python的，下载指定python版本就比较慢了，需要配置好网络环境。如果系统已经安装了python，uv也可以直接使用系统的python，这样就不需要下载了。

总结

好用。强烈推荐。