Python包管理器：uv

最新推荐文章于 2025-05-26 16:39:44 发布
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分类专栏： 编程学习笔记 文章标签： python uv 开发语言
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诸神缄默不语-个人技术博文与视频目录

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/

文章目录

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

【multi-agent-system】ubuntu24.04 安装uv python包管理器及安装依赖
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uv venv source .venv/bin/activate uv lock --upgrade uv sync --all-extras
告别 pip：使用 uv 加速你的 Python 包管理
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uv是 Astral 推出的新一代 Python 包与项目管理器，以 Rust 单可执行文件形式提供，安装即用、速度可达 pip的 10–100 倍。它兼容 pip 接口、支持锁文件与虚拟环境自动发现，并集成脚本运行及 Python 版本管理能力。本文介绍 uv 的安装方法、核心命令及常见使用场景，帮助开发者快速上手并显著提升依赖管理效率。
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新一代Python包管理器五一劳动节发布！更多强大功能助力人工智能。
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本文介绍了python虚拟环境管理工具uv，包括uv的作用、uv的常用命令等等。
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`uv` 是一个由 Rust 编写的极速 Python 包管理器，旨在替代 `pip`。它通过并行处理和缓存等技术，显著提升包安装、依赖解析和虚拟环境管理的速度，尤其适用于大型项目和 CI/CD 流程。`uv` 兼容 `pip` 和 `pip-tools`，支持 `requirements.txt` 和 `pyproject.toml` 文件，并提供确定性的依赖关系锁定功能。虽然仍处于开发阶段，但 `uv` 凭借其卓越的性能，已成为 Python 开发者提升效率的有力工具。
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UV是一款由 Rust 编写的现代化 Python 包管理工具，凭借其惊人的性能和直观的用户体验迅速崭露头角。作为传统 pip 的强力替代品，UV 不仅提供了极速的依赖解析能力，还带来了更智能的包管理体验和全方位的项目环境控制。还有他是学习 python 构建 mcp 的基础。UV 作为新一代 Python 包管理工具，通过其惊人的性能和友好的用户体验，为 Python 开发者带来了革命性的开发体验。无论是个人项目还是团队协作，UV 都能显著提升开发效率和环境一致性。
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在macOS系统中，配置.config/uv/uv.toml文件以使用特定的pip源时，需注意uv python install命令的下载源配置无效，必须在项目的pyproject.toml文件中进行配置。例如，使用南京大学的镜像源，可以在pyproject.toml中添加[tool.uv]部分并指定python-install-mirror。此外，确保.python-version文件中的Python版本与所需版本一致。执行uv sync命令后，系统会自动下载指定版本的Python。在同一目录下，可以执行
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### 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 包安装器和解析器，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包管理解决方案之一[^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包列表： ```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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