uv：让Python包管理快如闪电

Python包管理迎来了重大升级。uv这个工具比pip快10到100倍，还能替代你所有的Python开发工具。它由Astral公司用Rust语言开发，正在快速成为Python开发的新标准。

为什么要从pip换成uv？

速度提升改变工作方式：

包装包安装：比pip快10-100倍
虚拟环境创建：比python -m venv快80倍
Streamlit Cloud改用uv后，部署时间减少了55%

一个工具替代多个工具：

可以替代pip、pip-tools、pipx、poetry、pyenv和virtualenv
单个可执行文件，不依赖Python环境
所有操作都使用统一的接口

安装方法

Linux或macOS系统推荐这样安装：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

用Homebrew安装：

brew install uv

检查是否安装成功：

uv --version

常用命令

Python版本管理：

uv直接管理Python安装，不需要pyenv或手动下载：

# 安装Python版本
uv python install 3.12
uv python install 3.11.9

# 查看可用版本
uv python list --all-versions

# 查看已安装版本
uv python list

# 为项目指定Python版本
uv python pin 3.12  # 创建.python-version文件

# 使用特定Python版本
uv venv --python 3.11
uv run --python 3.12 python script.py

创建新项目：

# 用指定Python版本创建项目
uv init my-project --python 3.12
cd my-project

uv会自动创建：

pyproject.toml（现代Python项目标准配置）
.python-version（固定Python版本）
.gitignore
README.md
main.py

管理依赖包：

# 添加包（如果需要会自动创建虚拟环境）
uv add requests fastapi

# 添加开发依赖
uv add --dev pytest black ruff

# 更新包
uv sync --upgrade

# 移除包
uv remove unused-package

运行代码：

不需要手动激活虚拟环境，uv会自动处理：

# 运行脚本
uv run python main.py

# 运行工具
uv run pytest
uv run black .

# 不全局安装直接运行工具
uvx ruff check .  # 类似Node.js的npx

从pip迁移到uv

你想做什么	旧方法（pip）	新方法（uv）
安装Python	pyenv install 3.12	uv python install 3.12
创建虚拟环境	python -m venv .venv	uv venv（或自动创建）
用指定Python创建环境	python3.11 -m venv .venv	uv venv --python 3.11
安装包	pip install requests	uv add requests
从requirements安装	pip install -r requirements.txt	uv pip install -r requirements.txt
运行脚本	source .venv/bin/activate && python main.py	uv run python main.py
用指定Python运行	python3.11 script.py	uv run --python 3.11 python script.py
安装全局工具	pipx install black	uv tool install black

实际例子：创建FastAPI项目

我们来建一个简单的API看看uv的实际使用：

# 1. 用Python 3.12创建项目
uv init weather-api --python 3.12
cd weather-api

# 2. 添加依赖
uv add fastapi uvicorn httpx

# 3. 创建main.py文件
cat > main.py << 'EOF'
from fastapi import FastAPI
import httpx
import sys

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {
        "message": "使用uv构建的天气API！",
        "python_version": sys.version
    }

@app.get("/weather/{city}")
async def get_weather(city: str):
    # 模拟天气数据
    return {
        "city": city,
        "temperature": 22,
        "condition": "sunny",
        "powered_by": "uv"
    }

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
EOF

# 4. 运行API（自动使用Python 3.12）
uv run python main.py

# 5. 用不同Python版本测试
uv run --python 3.11 python main.py

这样就完成了！不需要激活虚拟环境，不需要pip freeze，既快速又简单。

最佳实践

项目结构应该这样组织：

my-project/
├── pyproject.toml      # 项目配置
├── .python-version     # Python版本
├── uv.lock            # 锁定文件，提交到代码库
├── src/
│   └── my_project/
└── tests/

Python版本策略：

# 库项目 - 支持多个版本
uv init my-lib --python ">=3.9"

# 应用项目 - 固定特定版本
uv init my-app --python 3.12
uv python pin 3.12

# 用多个Python版本测试
uv run --python 3.10 pytest
uv run --python 3.11 pytest
uv run --python 3.12 pytest

依赖管理：

# 合理使用版本约束
uv add 'django>=4.0,<5.0'  # 保证兼容性
uv add 'numpy==1.24.3'     # 固定关键依赖版本

# 按用途分组
uv add --dev pytest mypy   # 开发工具
uv add --group docs sphinx # 可选分组

在GitHub Actions中使用：

name: Test
on: [push]
jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    strategy:
      matrix:
        python-version: ["3.10", "3.11", "3.12"]
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: astral-sh/setup-uv@v5
      - run: uv python install ${{ matrix.python-version }}
      - run: uv sync --locked
      - run: uv run pytest

常见问题解决

不要手动激活虚拟环境：

# ❌ 旧习惯
source .venv/bin/activate
python main.py

# ✅ 让uv处理
uv run python main.py

从项目根目录运行：

# ❌ 可能导致导入问题
cd src && python ../scripts/test.py

# ✅ 始终从根目录运行
uv run python scripts/test.py

缓存管理：

# 查看缓存大小
uv cache info

# 定期清理
uv cache clean

2024-2025新特性

跨平台锁文件，保证环境一致性
内置Python版本管理
保持所有操作10-100倍的性能优势
GitHub上有55,000+星标，采用率快速上升
官方PyCharm支持和生态持续完善

你应该切换吗？

如果你想要这些好处，就应该切换：

依赖安装速度大幅提升
项目管理更简单
一个工具替代多个工具
现代化的Python开发体验

可以从这些场景开始：

新项目（无需迁移）
CI/CD流水线（大幅节省时间）
开发环境（立即提升效率）

Python生态正在快速接纳uv作为下一代标准。现在开始使用，意味着加入一个正在体验Python包管理未来的成长社区。

开始使用建议

对于个人项目，直接开始使用uv。你会立即感受到速度的提升。

对于团队项目，可以先在CI/CD环境中试用，验证效果后再推广到开发环境。

对于现有项目，uv可以与传统工具共存，逐步迁移。

uv代表了Python工具发展的方向：更快、更简单、更统一。它解决了Python开发中的很多痛点，特别是依赖安装速度和环境管理复杂度问题。

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