Python 虚拟环境工具对比：venv、conda、和 uv，我为什么最终选择了 uv？

最新推荐文章于 2025-06-29 11:46:09 发布

laowangpython

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文章标签： python conda uv 其他

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（别急着关页面！今天这篇绝对能帮你省下 80% 折腾环境的时间！！！）

一、为什么你的 Python 项目总在报错？

不知道你有没有经历过这样的噩梦（别装了，我赌五毛钱你肯定遇到过）：

昨天还能跑的项目今天突然报ModuleNotFoundError
安装新包后老项目直接崩了
同事的代码在你电脑上死活运行不起来

这些抓狂时刻的罪魁祸首，99% 都是环境配置问题！（剩下 1% 可能是你忘记保存代码了）

这时候就该祭出我们的三大神器了：venv、conda、uv。但先别急着动手，选错工具可能让你从轻度抓狂变成重度自闭（别问我怎么知道的）…

二、三大工具硬核对比

2.1 venv：Python 亲儿子（但可能是个熊孩子）

# 创建环境
python -m venv myenv  
# 激活环境
source myenv/bin/activate

优点：

官方自带，无需安装（Python 3.3+ 自带）
轻量级，不占用太多空间
纯 Python 项目够用

缺点：

依赖系统 Python 版本（要哭死）
包管理靠 pip，速度感人（喝杯咖啡再回来）
多版本 Python 管理？不存在的！

适合场景：写个小脚本或者简单项目（比如爬个豆瓣电影评分什么的）

2.2 conda：数据科学家的瑞士军刀

# 创建指定 Python 版本的环境
conda create -n myenv python=3.9
# 安装包含 C 库的包
conda install numpy

优点：

自带 Python 版本管理（3.6？3.9？随便切！）
能安装非 Python 依赖（比如 C/C++ 库）
预编译二进制包（安装速度嗖嗖的）

缺点：

环境目录散落各处（找环境像寻宝）
包更新经常冲突（依赖地狱警告！）
占用空间大（随便一个环境就 1G+）

适合场景：机器学习/数据科学项目（需要各种 C 库支持的那种）

2.3 uv：新晋卷王（快得离谱！）

# 创建环境 + 安装包一气呵成
uv venv myenv && uv pip install -r requirements.txt

优点：

速度碾压级（比 pip 快 10-100 倍！）
统一管理 Python 版本（再也不用 pyenv 了）
自动解决依赖冲突（妈妈再也不用担心我环境炸了）
跨平台一致性（Windows 也能丝滑使用）

缺点：

2023 年才发布（新人总要观望下）
社区生态还在成长（但背后是强大的 Rust 生态）

适合场景：需要频繁创建/销毁环境的项目（比如微服务架构）

三、我的血泪踩坑史（为什么最终选择 uv）

3.1 被 conda 暴打的经历

去年接了个图像处理项目，用 conda 安装了 opencv：

conda install -c conda-forge opencv

结果！其他依赖全炸了！花了两天解决依赖冲突，最后项目黄了…（老板的眼神我现在还记得）

3.2 venv 的版本困境

最近要维护一个老项目，要求 Python 3.6。用 venv 时才发现：

系统默认 Python 是 3.10
降级安装把系统搞崩了（重装系统了解一下？）

3.3 uv 的真香现场

上周试用了 uv：

10 秒创建包含 20 个包的环境（conda 要 3 分钟！）
自动检测 Python 版本需求
依赖解析快到飞起（Rust 加持就是不一样）

实测数据对比（创建包含 numpy+pandas 的环境）：

工具	耗时	磁盘占用
venv	45s	800MB
conda	2m30s	1.2GB
uv	8s	600MB

（这差距简直降维打击！！！）

四、手把手教你玩转 uv

4.1 安装姿势

# 用 Rust 的 cargo 安装
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

4.2 常用神操作

# 创建指定 Python 版本的环境
uv venv --python=3.11 myenv

# 从 requirements.txt 安装（带哈希校验！）
uv pip install -r requirements.txt

# 生成精简版依赖
uv pip compile requirements.in -o requirements.txt

4.3 隐藏技巧

自动缓存已下载包（省流量小能手）
支持私有仓库认证（公司内网也能嗨）
与 poetry/pdm 无缝配合（成年人全都要！）

五、什么情况不该用 uv？

虽然 uv 很香，但：

需要安装非 Python 依赖时（比如 CUDA 工具包），还是得用 conda
项目强依赖某些 conda 特有包时
团队其他成员都用 conda/venv 时（协作一致性更重要）

六、终极选择指南

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直接说结论（懒人必备）：

个人项目 → 无脑 uv
数据科学 → conda + uv 混用
公司老项目 → 看同事用什么
只是想试试 → 从 venv 开始

最后说句大实话：工具没有绝对的好坏，习惯哪个就用哪个。但如果你还没形成使用习惯…现在上车 uv 绝对是最佳时机！（信我，三个月后你会回来点赞的）