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"又在等pip安装包？配置国内镜像源也解决不了的龟速？时间就是金钱，目前同步软件包的等待太漫长了。今天介绍一个真正的神器 - uv"

还记得使用pip安装包时的痛苦吗？

• 龟速的下载进度条
• 各种依赖冲突报错
• 费力配置镜像源
• 时不时的网络超时

现在，这些问题可以一次性解决。UV的出现，就像Python包管理界的特斯拉，把我们从"马车时代"带入了"电动车时代"。( 后续会分享文章自动生成和插图的项目以及Agent的项目，都是用这个管理的)

UV是什么?为什么要用它?

UV是用Rust编写的新一代Python包管理工具。它的出现解决了pip的几个主要痛点：

• 安装速度慢 → UV并行下载和安装,速度提升10-100倍
• 依赖解析容易出错 → UV使用先进的解析器,极少出现依赖冲突
• 资源占用大 → UV内存占用更少,更加轻量

从零开始:完整项目构建流程

1. 安装UV

#方式1
pip install uv
#方式2
# windows 
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
# MacOS
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

这条命令会：

• 下载UV的二进制文件
• 将UV添加到系统PATH
• 创建必要的配置文件

2. 创建项目

mkdir my_project cd my_project uv init

uv init 命令会自动：

• 创建标准的项目结构
• 生成 pyproject.toml 配置文件
• 设置基本的项目元数据
• 初始化git仓库(如果没有的话)
• 记得删除默认生成的hello.py

3. 创建虚拟环境

uv venv

这条命令会：

• 创建一个隔离的Python环境
• 安装基本的包(pip, setuptools等)
• 生成激活脚本

# Windows 
  .venv/Scripts/activate 
# Linux/MacOS 
source .venv/bin/activate

激活后：

• 当前终端的Python环境被切换到虚拟环境
• 所有包的安装都将在该环境中进行
• 环境变量被相应更新

4. 管理项目依赖

uv add requests pandas

uv add 命令会：

• 下载并安装指定的包
• 自动解析所有依赖关系
• 更新 pyproject.toml 中的依赖列表
• 如果有依赖冲突,会自动选择最优解

5. 配置项目文件

修改 pyproject.toml:

[build-system] requires = ["hatchling"] build-backend = "hatchling.build" [project] name = "your-package" version = "0.1.0"

这个配置：

• 指定使用hatchling作为构建工具
• 定义包的基本信息
• 设置项目的版本号

在
src/your_package/__init__.py 中：

from . import main __version__ = "0.1.0"

这个文件：

• 导入必要的模块
• 定义包的版本号
• 作为包的入口点

UV Run - 运行Python脚本

uv run python script.py # 运行Python脚本 uv run pytest # 运行测试 uv run pip list # 查看已安装的包

UV Run 会：

• 自动在虚拟环境中执行命令
• 不需要先激活虚拟环境
• 比直接运行Python更快

UV Sync - 同步依赖

uv sync # 安装pyproject.toml中的所有依赖 
uv sync --only-packages # 只同步包依赖，不包括开发依赖

UV Sync 会：

• 读取 pyproject.toml 中的依赖配置
• 并行下载和安装所有依赖
• 自动解决依赖冲突
• 比 pip install -r requirements.txt 快很多

UV Pip - 兼容Pip命令

uv pip install package-name 
# 安装包 uv pip uninstall package-name 
# 卸载包 uv pip list 

UV Pip 相比传统pip：

• 安装速度更快
• 自动使用最快的镜像源
• 更好的依赖解析
• 完全兼容pip的命令格式

依赖导出和同步

# 导出当前环境的依赖到 requirements.txt uv pip freeze > requirements.txt 
# 包含确切的版本号 uv pip freeze --all > requirements.txt

这个命令会：

• 生成一个包含所有已安装包的列表
• 包含精确的版本号（例如：requests==2.31.0）
• 自动排除不必要的包
• 比传统的 pip freeze 更快且更准确

# requirements.txt 示例 requests==2.31.0 pandas==2.1.3 numpy==1.24.3

从 requirements.txt 安装依赖：

# 使用 uv pip install uv pip install -r requirements.txt 
# 或使用 uv sync（更推荐） uv sync

这里要提醒：

1. 建议使用 uv sync 而不是 uv pip install -r，因为： sync 会并行安装所有依赖 更好的依赖解析 安装速度更快
2. requirements.txt 适合用于： 环境复制 CI/CD 流程 团队协作时同步开发环境

构建和发布到pypi

uv pip install build twine

这会安装：

• build: 用于构建Python包
• twine: 用于安全地上传到PyPI

python -m build

这条命令会：

• 读取pyproject.toml的配置
• 创建源码包(.tar.gz)
• 创建wheel包(.whl)
• 将这些文件放在dist/目录下

python -m twine upload dist/*

上传过程：

• 要求输入PyPI凭证
• 验证包的格式
• 上传到PyPI服务器
• 完成后包就可以通过pip安装你上传的包了