Python 包管理生态中存在多种工具，如 pip、pip-tools、poetry、conda 等，各自具备一定功能。
而今天介绍的uv 是 Astral 公司推出的一款基于 Rust 编写的 Python 包管理工具，旨在成为 “Python 的 Cargo ”。
它提供了快速、可靠且易用的包管理体验，在性能、兼容性和功能上都有出色表现，为 Python 项目的开发和管理带来了新的选择。
1. 为什么用uv
与其他Python中的包管理工具相比，uv更像是一个全能选手，它的优势在于：
- 速度快 ：得益于
Rust，uv工具的速度让人惊艳，比如安装依赖，速度比其他工具快很多 - 功能全面 ：
uv是“一站式服务 ”的工具，从安装 Python、管理虚拟环境，到安装和管理包，再到管理项目依赖，它统统都能处理得很好 - 前景光明 ：背后有风投公司
Astral支持，且采用了MIT许可，即使未来出现问题，社区也有应对的办法
使用uv，也可以像NodeJS或者Rust项目那样方便的管理依赖。
2. 如何安装
安装 uv 非常简单，可以使用官方提供的安装脚本，也可以通过pip来安装。
```bash
# On macOS and Linux.
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# On Windows.
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
# With pip.
pip install uv
```
安装之后，可以通过uv help命令检查是否安装成功：
3. 如何使用
下面演示如何使用uv来管理Python项目。
使用uv之前，创建一个Python项目对我来说就是创建一个文件夹而已。
使用uv之后，终于有了一些项目的感觉，对于uv，我使用时间也不长，疏漏或错误的地方欢迎指正！
接下来，从创建一个项目开始，演示我使用uv时常用的一些功能。
首先，介绍uv工具主要使用的两个文件：
pyproject.toml：定义项目的主要依赖，包括项目名称、版本、描述、支持的Python版本等信息uv.lock：记录项目的所有依赖，包括依赖的依赖，且跨平台，确保在不同环境下安装的一致性。这个文件由uv自动管理，不要手动编辑
3.1. 创建项目
接下来，创建一个项目，使用uv init 命令。
```bash
$ uv init myproject
Initialized project `myproject` at `D:projectspythonmyproject`
$ cd .myproject
$ ls
目录: D:projectspythonmyproject
Mode LastWriteTime Length Name
---- ------------- ------ ----
-a---- 2024/12/27 12:06:08 109 .gitignore
-a---- 2024/12/27 12:06:08 5 .python-version
-a---- 2024/12/27 12:06:08 87 hello.py
-a---- 2024/12/27 12:06:08 155 pyproject.toml
-a---- 2024/12/27 12:06:08 0 README.md
```
通过init创建项目之后，uv工具贴心地帮助我们生成了一些默认文件。
其中 hello.py 只是一段演示用的代码，
随后我们可以根据实际的项目需要删除这个代码文件，换成自己的实际代码。
```bash
$ cat .hello.py
def main():
print("Hello from myproject!")
if __name__ == "__main__":
main()
```
pyproject.toml中是一些项目信息：
```bash
$ cat .pyproject.toml
[project]
name = "myproject"
version = "0.1.0"
description = "Add your description here"
readme = "README.md"
requires-python = ">=3.12"
dependencies = []
```
注意 ，uv init 创建项目之后，会自动将项目使用Git来管理。
3.2. 操作环境
创建项目之后，我们进入项目根文件夹的第一件事就是同步项目依赖。
```bash
$ uv sync
Using CPython 3.12.4 interpreter at: D:miniconda3envsdatabookpython.exe
Creating virtual environment at: .venv
Resolved 1 package in 15ms
Audited in 0.05ms
```
同步之后，会自动查找或下载合适的 Python 版本，创建并设置项目的虚拟环境，构建完整的依赖列表并写入
uv.lock 文件，最后将依赖同步到虚拟环境中。
我们这个是新创建的项目，没有什么依赖，所以uv.lock 文件中的内容也比较简单。
```bash
$ ls
目录: D:projectspythonmyproject
Mode LastWriteTime Length Name
---- ------------- ------ ----
d----- 2024/12/27 12:12:39 .venv
-a---- 2024/12/27 12:06:08 109 .gitignore
-a---- 2024/12/27 12:06:08 5 .python-version
-a---- 2024/12/27 12:06:08 87 hello.py
-a---- 2024/12/27 12:06:08 155 pyproject.toml
-a---- 2024/12/27 12:06:08 0 README.md
-a---- 2024/12/27 12:12:39 116 uv.lock
$ cat .uv.lock
version = 1
requires-python = ">=3.12"
[[package]]
name = "myproject"
version = "0.1.0"
source = { virtual = "." }
```
uv sync同步之后，就可以运行项目的代码了。
既然使用uv管理项目的话，我们就使用uv的命令来运行代码，不要像以前那样使用python xxx.py来运行。
我们可以试着运行项目创建时自动生成的代码。
```bash
$ uv run .hello.py
Hello from myproject!
```
3.3. 管理依赖
管理依赖是我使用uv工具的主要目的，使用uv添加依赖非常简单，和npm和cargo差不多。
```bash
$ uv add pandas
Resolved 7 packages in 3.41s
Prepared 6 packages in 4.63s
Installed 6 packages in 1.80s
+ numpy==2.2.1
+ pandas==2.2.3
+ python-dateutil==2.9.0.post0
+ pytz==2024.2
+ six==1.17.0
+ tzdata==2024.2
```
尝试安装了一个pandas依赖（pandas依赖的包也自动安装了），从上面日志可以看出速度非常快。
这时再看看uv.lock 文件的变化。
```bash
$ cat .uv.lock
version = 1
requires-python = ">=3.12"
[[package]]
name = "myproject"
version = "0.1.0"
source = { virtual = "." }
dependencies = [
{ name = "pandas" },
]
[package.metadata]
requires-dist = [{ name = "pandas", specifier = ">=2.2.3" }]
[[package]]
name = "pandas"
version = "2.2.3"
source = { registry = "https://pypi.org/simple" }
dependencies = [
{ name = "numpy" },
{ name = "python-dateutil" },
{ name = "pytz" },
{ name = "tzdata" },
]
[[package]]
name = "pytz"
version = "2024.2"
source = { registry = "https://pypi.org/simple" }
```
上面的日志中我删除了很多内容，因为整体内容太多，详细记录了每个包以及它依赖的包的情况。
uv.lock这个文件我们不要手动去编辑它，使用uv工具去管理它。
引入了pandas之后，我们看看是否可以在hello.py中使用。
```bash
$ cat .hello.py
import pandas as pd
def main():
print("Hello from myproject!")
df = pd.DataFrame(
{
"A": [1, 2, 3],
"B": [4, 5, 6],
}
)
print(df)
if __name__ == "__main__":
main()
$ uv run .hello.py
Hello from myproject!
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
```
可以正常使用安装的包pandas，下面在试试删除依赖会怎么样。
```bash
$ uv remove pandas
Resolved 1 package in 12ms
Uninstalled 6 packages in 1.18s
- numpy==2.2.1
- pandas==2.2.3
- python-dateutil==2.9.0.post0
- pytz==2024.2
- six==1.17.0
- tzdata==2024.2
$ cat .uv.lock
version = 1
requires-python = ">=3.12"
[[package]]
name = "myproject"
version = "0.1.0"
source = { virtual = "." }
```
使用uv remove命令删除pandas包之后，也会自动删除pandas依赖的其他包，
我们看到uv.lock 文件也恢复到最初的内容。
再试试运行hello.py看看。
```bash
$ uv run .hello.py
Traceback (most recent call last):
File "D:projectspythonmyprojecthello.py", line 1, in
import pandas as pd
ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'
```
果然，无法运行了。
3.4. 区分开发和生产环境
还有一个比较常用的功能是区分开发环境 和生产环境 的依赖，这个功能在NodeJS和Rust中很常见。
比如，我们想把pandas安装到开发环境中，而把requests安装到生产环境中。
```bash
$ uv add --group dev pandas
Resolved 7 packages in 1.72s
Installed 6 packages in 1.39s
+ numpy==2.2.1
+ pandas==2.2.3
+ python-dateutil==2.9.0.post0
+ pytz==2024.2
+ six==1.17.0
+ tzdata==2024.2
$ uv add --group production requests
Resolved 12 packages in 2.72s
Prepared 5 packages in 1.31s
Installed 5 packages in 68ms
+ certifi==2024.12.14
+ charset-normalizer==3.4.1
+ idna==3.10
+ requests==2.32.3
+ urllib3==2.3.0
```
安装之后，uv.lock 文件自动添加了各个包及其依赖，这里不再赘述。
从项目的pyproject.toml中可以看出不同环境的包依赖。
```bash
$ cat .pyproject.toml
[project]
name = "myproject"
version = "0.1.0"
description = "Add your description here"
readme = "README.md"
requires-python = ">=3.12"
dependencies = []
[dependency-groups]
dev = [
"pandas>=2.2.3",
]
production = [
"requests>=2.32.3",
]
```
4. 未来发展
uv 也可以构建和发布 Python 包到 PyPi，具体细节本篇就不展开了。
uv 自从发布后，团队一直致力于优先提升其跨平台的兼容性、性能和稳定性，帮助用户顺利将项目过渡到使用uv来管理。
长远来看，uv 将发展成为一个完整的 Python 项目和包管理器，提供一站式的开发体验，涵盖从 Python 安装到项目管理的各个环节，进一步简化 Python 项目的开发流程，提高开发效率。
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