uv - 高速 Python 包管理器
⭐⭐⭐uv也太爽了吧！！！！
一、uv 简介
uv 是 Astral 团队开发的下一代 Python 包管理器，用 Rust 编写，速度极快。uv 遵循的是现代 Web 开发和 Node.js (npm) 的逻辑——“环境跟着项目走”。这和 Conda（环境统一放在 anaconda/envs 下）完全不同。
| 维度 | Conda (全家桶式) | uv (项目隔离式) |
|---|---|---|
| 存储位置 | 集中在 envs/ 目录下，需起名 |
默认在项目根目录 .venv，无需起名 |
| 激活方式 | conda activate my_env |
source .venv/bin/activate (或 PyCharm 自动识别) |
| 可移植性 | 较差，迁移需导出 yml | 极强，删掉 .venv 重建只需 1 秒 |
| 清理难度 | 容易忘记删，越积越多 | 删项目文件夹时，环境随之消失 |
1.1 特点
- 极快的速度：比 pip 快 10-100 倍
- 统一工具：替代 pip、pip-tools、pipx、poetry、pyenv、virtualenv
- 兼容性好：兼容 pip 命令和 PyPI 生态
1.2 安装
uv 默认安装在了C:\Users\liutianba7.local\bin
# macOS/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Windows (PowerShell)
irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex
# 使用 pip 安装
pip install uv
# 验证安装成功
uv --version
1.3 配置下载路径
uv 主要有两类东西占用空间：Python 解释器本体（Interpreters）和包缓存（Cache）。可以通过设置 环境变量 来永久修改它们的位置。
UV_PYTHON_INSTALL_DIR：Python 解释器下载后的存放地
UV_CACHE_DIR：所有 Python 包（如 torch, fastapi）的全局缓存
二、常用命令
2.1 项目管理
最好还是用 uv add | remove 来下载，管理依赖，因为这样不会存在：一个依赖下载的时候，下载了 1（本体） + 4（间接依赖）个依赖，但是通过 uv pip uninstall xxx删除的时候，只会删除那一个依赖。
更加详细的依赖管理可以参考 uv依赖管理
# 初始化新项目
uv init myproject
cd myproject
# 初始化已有项目
uv init
# 添加依赖
uv add requests
uv add "flask>=2.0"
# 添加开发依赖
uv add --dev pytest
uv add -d black ruff
# 移除依赖
uv remove requests
# 同步依赖（根据 pyproject.toml / uv.lock）
uv sync
# 安装所有依赖（包括 dev）
uv sync --all-groups
2.2 虚拟环境
# 创建虚拟环境
uv venv [env_name]
# 删除虚拟环境
手动删除 .venv 文件夹就行
# 指定 Python 版本创建
uv venv --python 3.11
uv venv --python 3.12 myenv
# 激活环境
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
.venv\Scripts\activate # Windows
2.3 运行脚本
# 直接运行脚本（自动管理临时环境）
uv run script.py
# 运行带内联依赖的脚本
uv run --with requests script.py
# 运行模块
uv run -m http.server 8000
2.4 包安装（pip 兼容模式）
# 安装包
uv pip install requests
uv pip install -r requirements.txt
# 卸载包
uv pip uninstall requests
# 列出已安装的包
uv pip list
# 导出依赖
uv pip freeze > requirements.txt
2.5 uv add 和 pip 的区别
| 操作 | pip | uv add |
|---|---|---|
| 安装包 | ✅ 安装到虚拟环境 | ✅ 安装到虚拟环境 |
| 记录依赖 | ❌ 需手动 pip freeze > requirements.txt |
✅ 自动写入 pyproject.toml |
| 锁定版本 | ❌ 无 | ✅ 自动生成 uv.lock |
| 团队同步 | 需共享 requirements.txt，再 pip install -r |
直接 uv sync |
团队协作流程：
# 开发者 A 添加依赖
uv add requests # 自动更新 pyproject.toml + uv.lock
# 开发者 B 拉取代码后同步
uv sync # 根据 uv.lock 安装完全一致的版本
💡 uv sync 会严格按照 uv.lock 安装，确保团队成员依赖版本完全一致，避免"在我机器上能跑"的问题
三、Python 版本管理
uv 的 python 版本管理比起 conda，更加现代化，更加优秀！
uv python install 3.13 下载到 D:\...\Uv\Interpreters 里的那个 Python。它是只读的、纯净的“种子”。
每个项目文件夹下运行 uv venv 创建的 .venv。它们是独立的、可随意折腾的“沙盒”。
# 列出可用的 Python 版本
uv python list
# 安装 Python 版本
uv python install 3.11
uv python install 3.12
# 卸载 Python 版本
uv python uninstall 3.13
# 查看已安装的 Python
uv python list --only-installed
# 设置项目 Python 版本
uv python pin 3.11
# 查找 Python 解释器
uv python find 3.11
四、工具安装（替代 pipx）
# 安装全局工具
uv tool install black
uv tool install ruff
# 运行工具（不安装）
uv tool run black .
uvx black . # 简写形式
# 列出已安装的工具
uv tool list
# 卸载工具
uv tool uninstall black
五、vs 传统工具对比
| 功能 | pip/venv | uv |
|---|---|---|
| 安装速度 | 慢 | 极快 |
| 依赖解析 | 逐个解析 | 全局解析 |
| 锁文件 | 需要 pip-tools | 内置 uv.lock |
| Python 版本管理 | 需要 pyenv | 内置支持 |
| 项目初始化 | 手动 | uv init |
| 工具安装 | 需要 pipx | 内置 uv tool |
六、最佳实践
6.1 新项目推荐结构
uv init myproject
cd myproject
# 自动生成:
# ├── .python-version
# ├── pyproject.toml
# ├── uv.lock
# ├── .venv/
# └── src/
# └── myproject/
# └── __init__.py
6.2 从 pip 迁移
# 1. 创建新环境
uv venv
# 2. 从 requirements.txt 安装
uv pip install -r requirements.txt
# 3. 或初始化项目并迁移
uv init
uv add $(cat requirements.txt)