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uv 工具全方位介绍
起源与背景
uv 是由 Astral（pipx 作者）团队用 Rust 语言开发的新一代 Python 包和环境管理工具。其目标是解决传统 pip/venv/conda 在依赖解析慢、环境隔离繁琐、命令复杂等方面的痛点，为现代 Python 项目提供极速、自动化、一体化的依赖和环境管理体验。
主要特点
- 极致性能：uv 采用 Rust 实现，依赖解析和包安装速度比 pip 快 10-100 倍（详见官方基准测试）。
- 为什么快？Rust 实现的高效算法、并发下载、优化的依赖解析流程，使 uv 能极大提升解析和安装效率。
- 一站式工具集成：uv 可替代 pip、pip-tools、pipx、poetry、pyenv、twine、virtualenv 等，统一管理依赖、环境、脚本、Python 版本和工具。
- 全局缓存与依赖去重：通过全局缓存和依赖去重机制，显著节省磁盘空间，多项目共享依赖无需重复安装。
- 自动环境与项目管理：每个项目自动创建
.venv，支持 universal lockfile，支持大型项目工作区（workspaces）。 - 支持 Python 版本管理：可安装和切换多版本 Python。
- 脚本运行与工具管理：支持带内依赖元数据的脚本运行，支持直接安装和运行 Python 工具包。
- pip 兼容命令行：完全兼容 pip 常用命令，迁移无门槛。
- 跨平台，安装便捷：支持 macOS、Linux、Windows，无需预装 Rust/Python，可用 curl、pip、pipx 安装。
安装方法
macOS 和 Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Windows
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
通过 pip 安装（需已安装 Python）
pip install uv
通过 pipx 安装
pipx install uv
更多安装方式和细节请参考 uv 官方安装文档
常见用法
1. 安装依赖
uv pip install requests
uv pip install -r requirements.txt
2. 运行 Python 脚本
uv run main.py
uv run --python "C:/path/to/python.exe" main.py
3. 查看/管理依赖
uv pip list
uv pip freeze > requirements.txt
uv pip uninstall numpy
4. 自动创建虚拟环境
- 只需在项目目录下运行任何 uv 命令，uv 会自动检测并创建
.venv环境。
如果要制定python 版本， 可以在工程根目录下放一个.python-version文件， 或者通过命令行指定python 版本。 否则uv会自动选择一个版本下载。
5. 解析 pyproject.toml
- uv 会自动识别并安装
pyproject.toml、requirements.txt、setup.py中声明的依赖。
常用命令速查表
| 命令 | 说明 |
|---|---|
| uv pip install 包名 | 安装依赖包 |
| uv pip uninstall 包名 | 卸载依赖包 |
| uv pip list | 查看已安装包 |
| uv pip freeze | 导出依赖列表 |
| uv run xxx.py | 在隔离环境中运行脚本 |
| uv run --python 路径 xxx.py | 用指定 Python 运行脚本 |
| uv pip install -r requirements.txt | 按依赖文件安装所有依赖 |
uv 相比 pip 的主要优势
| 对比项 | pip（传统工具） | uv（新一代工具） |
|---|---|---|
| 依赖解析与安装速度 | 较慢，解析和安装大项目依赖时耗时明显 | 极快，Rust 实现，依赖解析和包安装速度大幅领先 |
| 虚拟环境管理 | 需手动用 venv/virtualenv 创建与激活 | 自动为每个项目创建和管理 .venv，无需手动激活 |
| 自动识别依赖文件 | 仅支持 requirements.txt，pyproject.toml 支持有限 | 自动识别 pyproject.toml、requirements.txt、setup.py 等多种格式 |
| 一键运行脚本 | 需手动激活环境再运行脚本 | uv run xxx.py 自动在隔离环境中运行脚本 |
| 命令兼容性 | pip 命令标准 | 兼容 pip 子命令，且功能更丰富 |
| 安装体验 | 依赖冲突、环境不一致可能导致出错 | 自动隔离、自动同步依赖，极大减少环境冲突 |
| 包缓存 | 支持缓存，但多环境间仍需重复安装 | 高效缓存，自动重用已下载包，提升多项目间安装速度 |
| 跨平台支持 | 良好 | 同样良好 |
总结
- uv 在依赖解析速度、自动环境管理、依赖文件识别和一键运行脚本等方面全面领先 pip。
- uv 适合追求开发效率、环境隔离和现代项目自动化管理的用户。
- pip 仍是最广泛兼容的传统工具，适合简单项目或对兼容性有极高要求的场景。
适用场景
- 现代 Python 项目开发、测试、部署
- 需要快速、自动化的依赖和环境管理
- 追求极致开发体验和环境隔离的开发者
参考资料
- uv 官方文档
- PEP 582（相关的本地包管理提案）