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做泵阀生意到哪个网站,wordpress图片展主题,网站建设和域名的关系,二手物品交易网站开发意义uv包管理工具笔记 1 介绍 uv 是一款用 Rust 编写的高性能 Python 包和项目管理工具#xff0c;旨在为开发者提供一体化的开发环境管理方案#xff0c;可替代 pip、pip-tools、pipx、poetry、pyenv、virtualenv 等多个工具。 其核心优势包括#xff1a; 极致速度#xf…uv包管理工具笔记1 介绍uv 是一款用 Rust 编写的高性能 Python 包和项目管理工具旨在为开发者提供一体化的开发环境管理方案可替代pip、pip-tools、pipx、poetry、pyenv、virtualenv等多个工具。其核心优势包括极致速度依赖解析和包安装速度比pip快 10-100 倍基于官方基准测试得益于 Rust 语言的高效性能。功能集成集虚拟环境管理、依赖安装与锁定、Python 版本管理、工具临时运行等功能于一体。兼容性强提供与pip兼容的接口如uv pip install可无缝迁移现有工作流。跨平台支持适配 macOS、Linux、Windows 系统且支持 Docker 等容器环境。现代工作流支持 PEP 标准项目结构、依赖锁文件uv.lock、工作区管理等现代开发模式。2 安装uv 提供多种安装方式可根据系统和场景选择2.1 独立安装器推荐macOS/Linux# 安装最新版本curl-LsSf https://astral.sh/uv/install.sh|sh# 安装指定版本如 0.9.17curl-LsSf https://astral.sh/uv/0.9.17/install.sh|sh若系统无curl可替换为wgetwget-qO- https://astral.sh/uv/install.sh|shWindowsPowerShell# 安装最新版本powershell-ExecutionPolicy ByPass-cirm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex# 安装指定版本如 0.9.17powershell-ExecutionPolicy ByPass-cirm https://astral.sh/uv/0.9.17/install.ps1 | iex2.2 从 PyPI 安装适合已安装 Python 环境的场景建议用pipx隔离# 用 pipx 安装推荐pipxinstalluv# 用 pip 安装可能影响全局环境pipinstalluv2.3 Docker 环境安装在 Docker 中集成 uv 可通过两种方式# 方式 1从官方镜像复制二进制文件推荐体积小 FROM python:3.12-slim-trixie COPY --fromghcr.io/astral-sh/uv:0.9.17 /uv /uvx /bin/ # 方式 2通过安装脚本 FROM python:3.12-slim-trixie RUN apt-get update apt-get install -y --no-install-recommends curl ca-certificates ADD https://astral.sh/uv/0.9.17/install.sh /uv-installer.sh RUN sh /uv-installer.sh rm /uv-installer.sh ENV PATH/root/.local/bin/:$PATH2.4 手动下载安装以Windows11操作系统为例从 GitHub 下载对应平台的压缩包 解压后得到 uv.exe、uvw.exe、uvx.exe将文件路径添加到系统环境变量 PATH 即可。验证安装安装完成后运行以下命令确认uv --version# 输出版本信息即表示成功3 配置镜像源uv 支持配置国内镜像源以提升下载速度推荐使用阿里云、豆瓣、中科大等稳定源3.1 临时指定索引单次命令通过--index-url参数临时使用镜像源以安装flask为例# 阿里云镜像uv pipinstallflask --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ uvaddflask --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/# 豆瓣镜像uv pipinstallflask --index-url https://pypi.doubanio.com/simple/ uvaddflask --index-url https://pypi.doubanio.com/simple/# 中科大镜像uv pipinstallflask --index-url https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ uvaddflask --index-url https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/3.2 全局配置镜像源通过环境变量或配置文件设置全局默认镜像方式1环境变量# macOS/LinuxexportUV_INDEX_URLhttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/# Windows PowerShell# 当前终端$env:UV_INDEX_URLhttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/# 或永久生效[Environment]::SetEnvironmentVariable(UV_INDEX_URL,https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/,User)方式2配置文件在用户配置目录创建 uv.toml 文件Linux/macOS: ~/.config/uv/uv.tomlWindows: %APPDATA%\uv\uv.toml# uv.toml文件index-urlhttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/3.3 项目级配置推荐在项目根目录的pyproject.toml中配置仅对当前项目生效[[tool.uv.index]] - 现代多索引配置# 现代 uv 工作流推荐影响 uv add/sync/run# 定义主索引豆瓣[[tool.uv.index]]urlhttps://pypi.doubanio.com/simple/defaulttrue# 标记为默认主索引# 定义备用索引阿里云[[tool.uv.index]]urlhttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/# 定义专用索引# 专用索引1pytorch-cpu[[tool.uv.index]]namepytorch-cpuurlhttps://download.pytorch.org/whl/cpu/explicittrue# 只有指定 name 的包才会使用# 专用索引2私有 GitLab 源[[tool.uv.index]]namegitlab-privateurlhttps://gitlab.example.com/api/v4/projects/123/packages/pypi/simpleexplicittrue# --- 关键部分将包映射到对应的索引 ---[tool.uv.sources]# 格式包名 [{ index 索引名 }]# [tool.uv.sources] 中的包名必须匹配 project.dependencies 中的名称torch[{indexpytorch-cpu}]private-package[{indexgitlab-private}]配置优先级项目级配置pyproject.toml 环境变量 用户级配置uv.toml3.5 验证配置查看当前生效的镜像源查看当前项目的 pyproject.toml 中是否有 [tool.uv.pip] 配置段镜像源信息会在此处定义# 方法1查看环境变量echo$UV_INDEX_URL# Linux/macOSecho$env:UV_INDEX_URL# Windows PowerShell# 方法2查看完整配置包括所有来源uv run --show-settings注意一般情况下uv的cache目录会有默认缓存路径Linux: $HOME/.cache/uv macOS: /Users/user/Library/Caches/uv Windows: %LOCALAPPDATA%\uv\cache通常是 C:\Users\用户\AppData\Local\uv\cache 如果要修改缓存存放路径可通过以下方式进行修改————# Linux/macOS export UV_CACHE_DIR/path/to/your/cache/dir # Windows通过系统环境变量设置 # 新建系统变量 UV_CACHE_DIR值为 D:\uv_cache 等路径以Windows为例验证uv cache dir清空缓存清理未使用的缓存uv cache prune删除无用包后释放空间 彻底清空缓存uv cache clean删除整个缓存目录还有更重要的一点是uv也有默认的存放python解释器的路径它会将下载的python解释器默认存放到这个目录中C:\Users\用户\AppData\Roaming\uv\python所以如果你想删除某个项目或某个虚拟环境所对应的python解释器是不会被删除的因为虚拟环境引用的是其快捷方式这恰恰揭示了 uv 高效缓存机制 的核心设计因此如果你想修改uv默认存放python解释器的路径可以这么做————之后uv所下载安装的python解释器就会存放在你指定的目录中可通过 uv python list 验证4 创建Python项目基于虚拟环境uv 提供简洁的项目初始化与虚拟环境管理流程步骤如下4.1 初始化项目在空目录中创建项目结构生成pyproject.toml等文件# 方式一: 基本初始化默认Python版本uv init my_projectcdmy_project# 方式二: 指定Python版本初始化如3.12uv init my_project --python3.12cdmy_project4.2 创建并激活虚拟环境# 方式一: 在项目目录中创建虚拟环境默认路径为 .venvuv venv# 方式二: 自定义虚拟环境名uv venv 虚拟环境名# 激活环境以默认虚拟环境名为例# macOS/Linuxsource.venv/bin/activate# Windows# PowerShell.venv\Scripts\Activate.ps1# CMD 命令提示符.venv\Scripts\activate.bat# Git Bash / WSLsource.venv/Scripts/activate4.3 添加依赖# 添加生产依赖自动更新 pyproject.toml 和 uv.lockuvaddflask# 最新版本uvaddrequests2.31.0# 指定版本约束uvaddgithttps://github.com/astral-sh/ruff# 从Git仓库添加# 添加开发依赖仅开发环境使用uvadd--dev pytest# 测试工具uvadd--dev black# 代码格式化工具小细节1通常情况下在初始化项目的命令中我们推荐采用上述方式二uv init my_project --python 3.12 然而虽然方式二指定了python解释器的版本但是执行该命令后却不会立马进行下载安装该解释器 当执行该命令uv会做以下两件事 1. 创建项目结构生成 pyproject.toml、.python-version 等文件 2. 记录版本要求在 .python-version 文件中写入 3.12作为项目的 Python 版本约束 因为uv 采用惰性下载lazy downloading策略只有当你执行需要实际使用 Python 解释器的命令时才会检查并下载小细节2有时候我们会看到另一种写法 uv init my_project 【初始化项目不指定python解释器版本】 cd my_project uv venv --python 3.12 【在创建虚拟环境时指定python解释器版本】 .venv\Scripts\Activate.ps1 那么pyproject.toml 无版本记录约束仅生效一次所以是不大推荐的因此我们更倾向于方式二的写法小细节3如果我们不指定python解释器的版本【uv init命令中不指定uv venv命令中也不指定】 那么最终会采用内置的 fallback 版本如 uv 0.9.17 的Python 版本为3.124.4 将创建好的项目在PyCharm中打开4.4.1 File – Open – 项目名4.4.2 配置环境变量中的解释器4.4.3 打开PyCharm终端验证是否已激活对应的虚拟环境4.5 生成依赖锁文件基于pyproject.toml生成锁定文件确保依赖版本一致uv lock手动锁定生成的uv.lock记录了所有依赖的精确版本适合团队协作和部署。一般情况下uv add命令会自动更新 pyproject.toml 和 uv.lock4.6 同步环境根据锁文件安装依赖到虚拟环境确保环境一致性如果锁文件与 pyproject.toml 不一致则报错uvsync--locked# 严格按照锁文件安装4.7 运行项目通过uv run在虚拟环境中运行脚本或命令# 运行Python脚本uv run main.py# 运行安装的工具如pytestuv run pytest tests/5 其他常见命令5.1 包管理兼容 pip 接口安装指定版本uv pip install “flask2.3.3”卸载包uv pip uninstall flask冻结依赖生成 requirements.txtuv pip freeze requirements.txt同步 requirements.txtuv pip sync requirements.txt编译依赖从 .in 文件生成 .txtuv pip compile requirements.in --output requirements.txt5.2 项目管理移除依赖uv remove flask从 pyproject.toml 中移除查看依赖树uv tree展示项目依赖关系格式化代码uv run ruff format .需先添加 ruff/black 等工具构建包uv build生成 sdist 和 wheel 包发布包uv publish上传到 PyPI 或指定索引5.3 工具运行类似 pipx临时运行工具无需安装uvx black --version直接运行 black安装工具到用户目录uv tool install ruff全局可用不污染项目环境5.4 Python 版本管理安装指定 Python 版本uv python install 3.11 3.12锁定当前目录 Python 版本uv python pin 3.11生成 .python-version 文件查看已安装版本uv python list5.5 查看当前项目安装了哪些包命令适用场景显示内容优点缺点uv pip list传统 pip 工作流包名和版本简单直接支持--outdated不显示依赖关系uv tree现代项目工作流依赖树结构清晰展示依赖关系需 pyproject.tomluv.lock精确版本核查精确锁定版本和哈希最精确适合CI/CD可读性较差uv pip freeze环境导出requirements 格式兼容 pip 生态不显示间接依赖6 与 pip、conda、pdm 工具的对比特性uvpipcondapdm核心定位全功能 Python 包/项目管理器基础 Python 包安装工具跨语言包/环境管理器支持 Python、C 等现代 Python 项目管理器PEP 621 支持速度极快Rust 实现10-100x 于 pip较慢Python 实现中等依赖解析复杂较快Rust 优化部分逻辑虚拟环境原生支持uv venv依赖venv或virtualenv原生支持环境隔离性强原生支持pdm venv依赖锁定支持uv.lock平台无关需配合pip-tools生成requirements.txt支持environment.yml支持pdm.lockPython 版本管理原生支持uv python不支持依赖pyenv等工具原生支持conda install python3.11需配合pyenv等工具多语言支持仅 Python仅 Python支持Python、R、C 等仅 Python兼容性兼容 pip 接口uv pip标准接口生态最广部分 Python 包需适配 conda 渠道兼容 pip 包支持 PEP 标准适用场景追求速度和一体化管理的 Python 项目简单包安装、脚本依赖多语言项目、科学计算依赖 C 库现代 Python 项目PEP 621 优先总结uv适合需要高效依赖管理、替代多工具如同时需要 pip、pipx、pyenv的 Python 开发者尤其在大型项目中能显著提升效率conda更适合跨语言或依赖复杂系统库的场景如科学计算pdm专注于 Python 现代项目规范如 PEP 621适合追求标准化的团队pip仍是最基础的包安装工具适合简单脚本或快速验证场景。