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wzjs 2025/7/18 20:50:27

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在『不废话』之大模型推理超参数解释『不废话』之动手学MCP 中提到了uv，很多朋友都说没用过，咨询有什么优势？

通常Python新手都会使用conda、miniconda来管理Python环境，稍微高阶水平的会使用pyenv、poetry、virtualenv等工具来管理，但这些工具都有一个问题：慢！不简约！现在是时候了解一下uv了！由开发ruff的团队Astral打造，uv是一个用Rust编写的极速Python包安装器和解析器，旨在成为pip和pip-tools的直接替代品，并且还内置了虚拟环境管理功能。本文的目标就是——不废话，带你快速上手uv。

为什么是 uv？

核心优势就两个字：快和整合。

极致速度: uv 使用Rust编写，并基于并行处理和智能缓存策略。根据官方数据和社区反馈，它在安装、解析依赖等场景下，比pip及其组合工具链（如 pip-tools）快10-100倍。对于大型项目或CI/CD流程，这意味着节省大量时间。
All-in-One: uv 不仅是包安装器 (pip 替代)，还是虚拟环境管理器 (venv/virtualenv替代) 和依赖锁定工具 (pip-compile 替代)。一个工具搞定核心需求，命令更统一、简洁。

如果你受够了等待pip install或者管理多个工具链，uv值得一试。

https://docs.astral.sh/uv/

安装 uv

官方提供了多种安装方式，选择适合你的：

macOS 和 Linux (推荐):

# 通过 curl 安装
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh# 或者，如果你使用 pipx (推荐管理Python应用)
pipx install uv

Windows (推荐):

# 通过 PowerShell 安装
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"# 或者，如果你使用 pipx
pipx install uv

其他方式:

也可以通过pip, conda, brew等安装，详情参考官方文档。安装后，验证一下：

uv --version

快速上手

uv 的设计目标之一就是与pip的命令保持兼容性，降低学习成本。

项目初始化

uv init

这将创建 4个文件：

.python-version：指定项目的 Python 版本。
hello.py：一个简单的初学者脚本文件
pyporject.toml：配置项目依赖项、构建设置和元数据。
README.md：用于记录项目目的和用途的模板。

创建虚拟环境

uv venv或指定 Python 版本uv venv --python 3.12.3激活虚拟环境.venv\Scripts\activate

增加依赖库

uv add requests fastapi pandas numpy

依赖一旦添加，会自动创建一个名为 uv.lock 的文件。 uv.lock 文件用于记录有关项目依赖项及其确切版本的信息。这个文件非常有用，我在过去几年使用 pyenv 同步其他人的依赖库时，经常碰到依赖冲突问题，有时甚至奔溃到要一个一个尝试哪里出问题了。

移除依赖库

uv remove fastapi

同步依赖库

通常不会将虚拟环境提交到 Git 仓库中，可以使用如下命令来同步其他人的依赖库。可以不用考虑依赖冲突的问题，uv.lock文件会管理所有的版本依赖。

uv sync

执行脚本

uv run main.py

工具安装

uv tool install ruff

工具安装的概念就是将工具后就能像命令行工具一样使用了。

一个简单的对比

uv vs. pip/venv

特性	uv	pip + venv/virtualenv + pip-tools
核心语言	Rust	Python
速度	极快 (10-100x)	较慢
工具整合	单一工具 (安装、环境、部分锁定)	多个工具组合
缓存	全局共享缓存，更高效	pip有缓存，但机制不同
兼容性	高度兼容`pip`命令，`pyproject.toml`	标准工具链
成熟度	新兴，快速发展中	非常成熟，生态完善