Python包管理器:uv

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我用这个包是因为同事推荐了,所以我来尝试用下,发现我超真的好快!
我之前一般用conda或pip(大部分Python程序员应该都这样),uv能够很好的迅速迁移。

官网:https://docs.astral.sh/uv/

1. 安装

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

在这里插入图片描述

2. 对一个现成的Python项目,用uv进行管理

就是本来是用pip管理的一个项目,一个文件夹。

uv venv .venv --python=3.10:会在本地创建一个.venv文件夹,创建venv虚拟环境

.venv\Scripts\activate:(Windows系统)进入虚拟环境

uv pip install -r requirements.txt:根据requirements.txt下载依赖

然后单独想要下载什么包,可以用类似pip的语法,如:uv pip install loguru

### Python 包管理器 uv 的使用方法和特性 #### 特性概述 uv 是一个超快速的 Python 安装器和解析器,采用 Rust 编写而成[^1]。作为 pip、pip-tools 和 virtualenv 的高效替代方案,uv 提供了显著的速度优势以及更简洁的工作流程。 #### 安装与配置 为了开始使用 uv,需先完成其安装过程。由于具体安装指南可能随版本更新而有所变化,建议查阅官方文档获取最新指导。通常情况下,可以通过以下命令来安装: ```bash cargo install uv ``` 这一步骤依赖于 Cargo 构建系统及其包管理器,适用于已设置好 Rust 开发环境的情况。 #### 创建并激活虚拟环境 uv 同样扮演着 Python 虚拟环境管理者的角色,由 Astral.sh 推出,成为广受瞩目的新一代管理解决方案之一[^2]。创建新的虚拟环境十分简便: ```bash uv env create my_project_env source ./my_project_env/bin/activate # Unix 或 macOS 下 # 对于 Windows 用户,则应运行: # .\my_project_env\Scripts\activate.bat ``` 上述指令会初始化名为 `my_project_env` 的隔离开发空间,在其中可以自由地测试不同组合下的库依赖关系而不影响全局解释器状态。 #### 添加依赖项 当项目处于活动环境中时,可通过简单的语法声明所需软件列表: ```toml # pyproject.toml 文件片段 [tool.poetry.dependencies] python = "^3.9" requests = ">=2.28,<3.0" numpy = "*" pandas = {version="^1.4", markers="platform_system != &#39;Windows&#39;"} ``` 接着利用如下命令同步指定条件至本地副本: ```bash uv sync ``` 此操作不仅能够处理新增加的内容,还会自动调整现有条目以匹配最新的可用版本号。 #### 执行脚本 得益于对 PEP 723 标准的支持,uv 可直接运行带有内联元数据标签的单一文件形式的应用程序[^4]。例如: ```python #! /usr/bin/env python3 """A simple hello world script.""" print("Hello, World!") ``` 保存以上代码到 `.py` 结尾的纯文本档里之后,仅需调用: ```bash uv run path/to/script.py ``` 就能立即看到预期输出结果。
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